Modelagem de Dados

modelagem de dados

A modelagem de dados tem como objetivo construir, através de algoritmos e equações matemáticas, modelos capazes de explicar determinados cenários ou variáveis.

Com base na estatística multivariada, Lincoln T Neves desenvolve modelos para projetos acadêmicos e não acadêmicos, participando dos seguintes passos: Avaliação do problema, organização das bases de dados, determinação da técnica a ser implementada, análise de resultados, desenvolvimento de relatório analítico e implementação do modelo.

Os métodos que utilizo para modelagem de dados são:

  • Análise de cluster;
  • Análise Fatorial;
  • Árvore de Decisão;
  • Análise de Correspondência;
  • Análise de componentes principais;
  • Análise de sobrevivência (curva de sobrevida);
  • Modelo de equações estruturais (SEM);
  • Regressão logística;
  • Regressão linear simples e múltipla.

Todas as modelagens são realizadas utilizando os programas R e RStudio.

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