ODELAGEM MODELAGEM QUANTITATIVA 28 MAIO

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1 II SEMINÁRIO MODELAGEM QUANTITATIVA 28 MAIO 2013 TEXT MINING

2 A StatSoft é uma empresa especializada em Soluções Analíticas Preditivas que está no mercado há 29 anos, com o software STATISTICA.

3 A NOSSA MISSÃO: Gerar valor para os nossos clientes, colaboradores, fornecedores e sociedade, fornecendo Soluções Analíticas avançadas. OS NOSSOS VALORES: Inovar em conjunto com os nossos clientes e parceiros; Garantir a excelência das soluções apresentadas; Aumentar a competitividade dos nossos clientes.

4 CLIENTES StatSoft South America

5 Estabelecida em 1984 Profunda conhecedora de soluções analíticas e reporting. Presente em todos os continentes nos seus 30 escritórios Pode suportar projetos multi-nacionais. Comunidade de mais de de usuários nos mais variados setores profissionais Plataforma que beneficia de um grande número de usuários, casos de sucesso, melhores práticas e exemplos do que funciona. Player de topo em soluções analíticas Soluções analíticas (básicas e avançadas) e de reporting validadas. Monitoramento e otimização de processos com gestão documental inclusa. Análises avançadas data mining modelação preditiva e scoring suporte à Análises avançadas, data mining, modelação preditiva e scoring, suporte à decisão.

6 Soluções STATISTICA Tecnologia de ponta e escalonável. Disponível em versões monoposto, ou em rede e como sistemas empresariais com integração Web - com inúmeras funcionalidades groupware, integradas com data warehouse. Usado em processos de fabrico críticos, nos setores regulamentados FDA e também como uma solução para garantir o cumprimento das CFR Part 11 e da regulamentação Sarbanes-Oxley. Base para a implementação Six sigma. Utilizado numa ampla variedade de indústrias e em aplicações, por organizações de referência em áreas como: banca, seguros, energia, farmacêutica, química, petroquímica, automotiva, equipamentos, telecomunicações, R & D, retalho, saúde, produção de semicondutores, entre outros. Parceiro GOLD Microsoft e Intel Premier Elite.

7 Avaliação usuários acadêmicos e empresariais

8

9 Avaliação usuários

10 Soluções STATISTICA

11 Análise Preditiva Presente, em nossa volta, há décadas. Tem recebido especial atenção nos últimos anos. Porquê?

12 As Empresas e demais Instituições perceberam que: "Olhar para trás "Ter uma fotografia do momento" Não é garantia de vantagens competitivas no mercado atual! Então, onde está o maior valor, atualmente?

13 Saber porque" algo está acontecendo; Prever o que irá acontecer ; ; Obter os resultados acima em tempo hábil; Coletar informação não estruturada t rada de outras fontes e ter acesso ao sentimento (motivações subjetivas) da comunidade de usuários/clientes de um produto e/ou serviço.

14 Mais de 50% das respostas de um enquete realizado na Chicago World Conference confirmavam que a organização pretende implementar Análise Preditiva em seus processos nos três anos seguintes.

15 Algumas tendências atuais no mercado: Bancos de dados com cada vez maior dimensão: BIG DATA! Aumento da complexidade da informação armazenada nos bancos de dados; Adicionar um caráter científico às ferramentas de suporte à decisão.

16 Onde entra o Text Mining neste contexto? A sua importância é revelada pelo fato de já acontecer o Text Analytics World Vejamos os temas selecionados para

17 Big Data - Integrar a análise de texto na análise preditiva; Mídias Sociais - Análise de sentimento, a voz-do-cliente, e outros novos aplicativos sociais; Plataformas Empresariais - Busca e gestão do conhecimento, gerenciamento de conteúdo, classificação automática e aumento da produtividade e lucratividade; Inteligência - Scoring de clientes, segurança, detecção de vulnerabilidades e fraudes, análise de pesquisa, e mais; Organização do conhecimento - Técnicas de categorização, de extração, desenvolvimento de taxonomias e aplicações, criação de semânticas web e novos modelos de conhecimento.

18 A maioria da informação existente é não-estruturada t (textos, t imagens, clipes, etc.) É possível armazenar toda a informação com as tecnologias de BD atuais Não é necessário definir àpriorio o que será relevante para análise É necessário ái um trabalho intensivo i de processamento para extrair informação útil da enorme quantidade de dados armazenados.

19 Dados não estruturados VS Informação Apesar de termos muitos dados, só uma parte deles é relevante As empresas gastaram fortunas em bancos de dados mas querem ver o retorno do investimento A quantidade de dados armazenados pode crescer exponencialmente a capacidade para extrair informação útil atingirá, assintoticamente, um limite. Estes processos de extração de informação, modelagem, automação de decisões e processos de apoio à gestão devem ser desenhados junto com os sistemas de armazenagem de dados.

20 Análise de sentimento sobre uma Marca

21 Todo o tempo coletamos texto de várias fontes (documentos, web, twitter, facebook, respostas livres de inquéritos, prosa, etc.)

22 Se analisarmos somente a informação estruturada, estaremos ignorando um repositório de informação valiosíssimo ao nosso dispor e perguntas importantes ficarão por responder.

23 Que comentários estão fazendo da minha marca ou do meu nome? A minha popularidade p está subindo? Que motivações subjetivas estão levando alguém a comprar os meus serviços/produtos? O que faz os clientes participarem do nosso evento? Gostaria de ser avisado sempre que ocorrer um pico de menções negativas sobre a minha marca. Estão falando mais de mim ou dos meus concorrentes no twitter? E no facebook? E nos fóruns?

24 Converter Big Data em dados numéricos s user comments other -1 1

25 Direct Open Convert Text Files SPSS SAP Excel Files SAS Data Structure dbase Files JMP Minitab Query Design Preview Advanced ETL

26 Processamento de dados para Análise de Sentimento gerando bancos de dados manipuláveis Existe muita redundância na informação textual ASt StatSoft ts fttem estado envolvida emprojetos de procesamento de tweets para determinar o grau de satisfação do cliente A maioria acaba por ser um divisão entre boas e más experiencias A maioria i das pessoas reclama sempre das mesmas coisas

27 Explorando as narrativas Negative, 6, 6% Neutral, 28, 27% Positive, 68, 67%

28 Classificação automática de tweets

29 Classificação não supervisonada de tweets Anúncios Notícias Reconhecimento Outros Reclamações

30 Relatórios de carros

31 Quais são os problemas sobre os quais os motoristas estão falando num relatório ou numa reclamação? Sem o text mining, estarei sempre limitado a variáveis já estruturadas, que me dão uma informação limitada (ex: marca do carro, preço pago pelo veículo, grau de satisfação de 1 a 10, etc.). Por aqui, posso saber se a preferência média por uma marca A é superior à B MAS, estou perdendo as respostas de maior valor como: "Porque o cliente gosta mais da marca A ou da B?"

32 Descobrir padrões de palavras que são comummente usadas pelos compradores para descrever as suas experiências com marcas compradas por eles. Quatro marcas Mercedes, Lexus, BMW e CarZZ Nota: Uma das marcas foi ocultada por motivos de confidencialidade CarZZ. Objetivo I: Identificar palavras importantes que possam claramente distinguir as diferenças de percepção das marcas usando algoritmos de Data Mining. Objetivo II: Identificar a marca que acumulou um maior numero de conotações negativas.

33 Não estruturadas Estruturadas Revisões extraídas do site

34 1 Extracción de Palabras Extrair palavras Filtrar os conteúdos textuais

35 Encontrar palavras influentes no meio de centenas ou milhares de documentos analisados

36 A nossa marca não está recebendo muitos elogios...

37 Já os comentários sobre as marcas concorrentes estão tendo, de um modo geral, comentários positivos e elogiosos.

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40 Que expressões vêm mais associadas a impressões negativas?

41 Que variáveis mais impactam na ocorrência de expressões negativas?

42 Explorando uma determinada palavra

43 Buscando associações escondidas

44 Relatórios de Polícia

45 O ponto de partida é, neste exemplo, um conjunto de 600 relatórios de polícia Palavra processada por Text Mining Quantas vezes aparece? Em quantos relatórios aparece? Original vítim vítima denunc denuncia filh filha denunciant denunciante suspeit suspeito local tend tendo cas casa encontr encontra mesm mesma resident residente inform informa ter dia agred agrediu refer refere aind ainda anos fact facto vez onde part parte les lesada hospital dest deste ambos cheg chega ser hor hora moment momento

46 Classificação de relatórios de atividades criminosas Segmentação de relatórios Classificação automática por temas

47 Detecção de fraudes e ç vulnerabilidades

48 Analisar os conteúdos de páginas web e s. Os usuários podem automaticamente processar e sumariar páginas web, mensagens de chat, etc. Incluir texto não-estruturado em projetos de Data Mining. Relatórios de acidentes, dos empregados, etc. Analisar grandes repositórios de dados comportamentais. Por exemplo, os usuários podem analisar narrativas com relatórios de roubos, etc., para que essa informação seja incorporada nos projetos de detecção de fraude. A informação correta, para o usuário certo, no momento adequado!

49 3 Informação inteligência 1 1. Análise fatorial & clusters Detecção de 2. Árvores de classificação e regress vulnerabilidades d Indicadores temporais de roubo/fraude 3. Redes neurais 4. Outras técnicas de Mining 2 Identificação de suspeitos de crime

50 Vamos agora ver na prática

51 Banco de dados original

52

53 Selecionar idioma para o stemming: Reduzir as palavras à sua raiz comum. Ex:Diferentes formas gramaticais ou declinações de verbos são identificadas e indexadas como uma única entrada. Desempenha e desempenhou seriam a mesma unidade amostral. Escolher as opções que maximizem a eficiência no processamento do texto

54 Processar como a mesma Processar como a mesma entrada: Frases Sinônimos Listas personalizadas Listas de exclusão

55 Que palavras? Filtrar os termos que serão relevantes para o projeto de Text Mining Que tipo? Entre A e B?

56 f wf f 1 l log wf, for wf 0 f wf 1, for wf 0

57 Organizar o projeto Estatísticas de palavras

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61 Escrever previsões na BD Colocar em produção

62 No Yes Tree graph for Topic: Earnings? Num. of non-terminal nodes: 3, Num. of terminal nodes: 4 Model: C&RT ID=1 N=5000 No ID=2 N=4461 No shr <= 1, > 1, ID=3 N=539 Yes div <= 1, > 1, ID=4 N=4285 No ID=5 N=176 Yes ID=6 N=4140 No dividend <= 1, > 1, ID=7 N=145 Yes

63 Word importance Importance offer issu opec coffe quota bond year analyst brazil rev market dlrs mln would export price rate profit trade debt pct share oil net shr loss tonn billion bank cts vs

64

65 "Um dia, a Estatística será tão importante como saber ler ou escrever" H.G. Wells "A alfabetização estatística é uma capacidade básica: A habilidade para pensar criticamente sobre argumentos que usam a estatística como prova. Milo Schield MUITO OBRIGADO PELO VOSSO TEMPO E ATENÇÃO

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