Tutorial – Gerando e visualizando dados de previsão
Este tutorial ensina como usar o Qlik AutoML para treinar e implementar um modelo de aprendizado de máquina para fazer previsões. Também ensina como visualizar os dados de previsão em um aplicativo Qlik Sense.
Consideraremos o cenário de desistência de clientes, um exemplo clássico de um problema de classificação binária. O objetivo é prever com segurança se um cliente cancelará sua assinatura ou permanecerá como assinante de um serviço. Existem apenas dois resultados nesse tipo de problema: verdadeiro ou falso (cancelado ou não).
Para abordar esse problema de aprendizado de máquina, começaremos processando um conjunto de dados para o qual já sabemos o resultado e, em seguida, aplicaremos a modelagem estatística criada a partir desses dados aos novos dados para os quais gostaríamos de prever os resultados.
Você começará este tutorial criando um experimento. A partir daí, você refinará e implementará o experimento em um modelo de aprendizado de máquina. Esse modelo será usado para criar previsões, que podem ser mostradas na forma de visualizações em um aplicativo Qlik Sense.
O que você aprenderá
Depois de concluir este tutorial, você entenderá as diferentes etapas envolvidas na criação e configuração de um experimento. Você também aprenderá como interpretar as pontuações do modelo. Finalmente, você poderá implementar um modelo de aprendizado de máquina e entenderá como seus dados de previsões podem ser usados para gerar visualizações atraentes do Qlik Sense no Qlik Cloud Analytics.
Quem deve concluir este tutorial
Este tutorial foi desenvolvido para usuários que desejam uma introdução ao aprendizado de máquina automatizado e visualização de dados no Qlik Cloud Analytics. Certo conhecimento básico de aprendizado de máquina e do Qlik Sense é útil, mas não é obrigatório.
Para concluir este tutorial, você precisa do seguinte:
Direito de usuário Professional ou completo
As funções de segurança Automl Experiment Contributor e Automl Deployment Contributor no locatário do Qlik Cloud
As funções de espaço necessárias nos espaços onde você trabalhará. Consulte: Gerenciando permissões em espaços compartilhados e Gerenciando permissões em espaços gerenciados
Se você não conseguir visualizar ou criar recursos de ML, isso provavelmente significa que você não tem as funções, os direitos ou as permissões necessárias. Entre em contato com o administrador de locatários para obter mais informações.
Para obter mais informações, consulte Quem pode trabalhar com o Qlik AutoML.
O que você deve fazer antes de começar
Baixe este pacote e descompacte-o em seu desktop:
O pacote contém:
Os dois arquivos de dados necessários para concluir o tutorial.
Uma cópia de amostra do aplicativo Qlik Sense que você criará durante o tutorial. Isso é fornecido caso você queira obter uma experiência prática mais rápida com o desenvolvimento preditivo de aplicativos. Para obter mais informações, consulte Fluxo de trabalho alternativo:: Carregar aplicativo pré-configurado.
O conjunto de dados de treinamento contém informações sobre os clientes cujo prazo para renovação expirou e que tomaram a decisão de cancelar ou permanecer inscritos no serviço.
O conjunto de dados de aplicação contém detalhes sobre um novo conjunto de clientes cuja data de renovação ainda não passou. Ainda não foi determinado se esses clientes cancelarão ou não o serviço. O objetivo deste tutorial é prever o que esse conjunto de clientes fará, com a esperança de que possamos diminuir a probabilidade de cancelamento.
Faça o seguinte:
Abra o hub do Qlik Cloud Analytics.
Clique em Adicionar novo > Conjunto de dados e selecione Carregar arquivo de dados.
Arraste o arquivo Customer churn data - training.csv para o diálogo de upload.
Em seguida, arraste o arquivo Customer churn data - apply.csv para o diálogo de upload.
Selecione um espaço. Pode ser seu espaço pessoal ou um espaço compartilhado se você quiser que outros usuários possam acessar esses dados.
Clique em Carregar.
Agora que seus conjuntos de dados foram carregados, você pode continuar criando um experimento.
Lições neste tutorial
Os tópicos deste tutorial foram pensados para serem concluídos em sequência. No entanto, você pode sair e retornar a qualquer momento.
Leituras e recursos adicionais
- O Qlik oferece uma ampla variedade de recursos quando você quiser aprender mais.
- A Ajuda online da Qlik está disponível.
- Treinamentos, incluindo cursos online gratuitos, estão disponíveis no Qlik Continuous Classroom.
- Fóruns de discussão, blogs e muitos outros recursos podem ser encontrados na Qlik Community.
Sua opinião importa
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