Estou escrevendo esse artigo para agradecer ao grande professor Marcos Severo ( Professor e Pesquisador na Universiadade Federal de Goiás ( UFG ) e no Indian Institute of Technology Gandhinagar ( IITGN ), foi uma grande honra poder dividir um projeto dessa natureza com o mesmo, muito aprendizado, troca de conhecimento e gratidão.

O curso foi lecionado sempre aliando teoria à prática e nos Sotwares R e Gretl.

Hoje foi enviado aos alunos a atividade prática que os mesmos realizarão para obterem o certificado.

Foram 11 Aulas ao todo, muita troca de conhecimento com os nossos alunos, foi abordado:

Definição de Marketing Analytics e modelos de resposta em marketing. Base de dados. Medidas de posição e dispersão aplicadas ao marketing: média, mediana, coeficiente de variação e desvio padrão. Gráficos estatísticos básicos aplicados à bases de dados de marketing: boxplot e gráfico de dispersão. Testes de hipótese e relações funcionais em marketing: modelos de regressão simples, múltipla e de séries temporais para identificação da influência do marketing no desempenho do negócio. Index de preço, elasticidades de preço e elasticidades cruzadas de preço. Matriz BCG, tamanho, estruturas e crescimento do marketing.

Aulas no Canal @estatidados

Agradeço a audiência de quem pôde participar também, foi uma troca muito legal, o feedback do pessoal foi incrível e destaco também a dedicação do nosso aluno Claudinei que fez um resumo do curso em seu Github, muito obrigado :

Meu github com Marketing Analytics https://github.com/claudineien/marketing-analytics-gretl-r

Publicação original:

https://www.linkedin.com/pulse/e-a%25C3%25AD-acontece-marketing-analytics-curso-de-extens%25C3%25A3o-thiago/?trackingId=aDJfJAGVRy6J%2F9ukqnowuQ%3D%3D

O post E aí acontece! Marketing Analytics (Curso de Extensão pela Universidade Federal de Goiás (UFG) ) no YOUTUBE EsTaTidados – 11 Aulas apareceu primeiro em Estatidados.

Se você trabalha com Data Science e gosta de aprender cada vez mais sobre esse universo apaixonante, a pandemia do Coronavírus serviu para aprender como funciona na prática muitos conceitos estatísticos pouco intuitivos!

Resolvi compartilhar com os vocês detalhes por trás desses conceitos porque percebi que muitas dúvidas surgidas na população ao longo desses meses são as mesmas manifestadas por meus alunos nas disciplinas metodológicas que ministro na Universidade Federal de Goiás. Sinta-se livre para deixar seu comentário, enriquecer esse debate e fazer crescer a área de Análise de Dados no Brasil…

1º conceito: Endogeneidade ou comportamento estratégico da população após divulgação das previsões iniciais do número de mortes

Endogeneidade é um nome feio e sua definição pouco intuitiva. Formalmente, é definida como existência de correlação entre o termo de erro de uma regressão e suas variáveis independentes. Como resultado indesejado, a endogeneidade subestima ou superestima os coeficientes da regressão. Ok, mas como isso funciona na realidade do Coronavírus? Vocês perceberam que muitos modelos epidemiológicos erraram muito nas suas previsões?

Bom, isso aconteceu porque assim que foram divulgadas as previsões mais pessimistas sobre a quantidade de mortes, as pessoas ‘adaptaram’ suas ações e mudaram seus comportamentos. Por exemplo: se íamos ao shopping para fazer compras, agora fazemos apenas online. Se antes comíamos em restaurantes, agora pedimos tudo no formato delivery.

Endogeneidade: as pessoas ‘adaptaram’ suas ações e mudaram seus comportamentos

Resultado: Como a população ‘ajustou’ seu comportamento em função da divulgação alarmante do número de mortes, aqueles modelos que se baseavam em premissas ‘fixas’ de comportamento ficaram mais inclinados a errar muito nas suas previsões. 

2º conceito: Amostragem não-aleatória que inflaciona a taxa de mortalidade.

Muitas pessoas não conseguem entender porque o Brasil apresenta taxas de mortalidade acima da média, muito superiores do que a apresentada por outros países (5% no Brasil contra 0,5% em alguns lugares do mundo, por exemplo).

Por que isso acontece por aqui?

Como nosso País não vem realizando testagem em massa, a amostragem daqueles que fazem testes se resume às pessoas com maior probabilidade de estarem infectadas. Ou seja, na maioria das vezes quem faz o teste é quem suspeita que está infectado ou apresenta sintomas graves de doenças respiratórias. Esse é um exemplo clássico de amostragem não-aleatória, pois as pessoas que contraíram o vírus e não manifestaram a doença ou aquelas não infectadas não apresentam a mesma probabilidade de serem testadas que as do primeiro grupo.

Amostragem não-aleatória: na maioria das vezes quem faz o teste é quem suspeita que está infectado ou apresenta sintomas graves de doenças respiratórias

3º conceito: Média móvel de mortes e novos casos como forma de suavizar tendências lineares

A Internet está infestada de gráficos e mais gráficos que mostram a média móvel de mortes e novos casos de COVID e pouca gente consegue compreender a racionalidade por trás dessa simples operação matemática.

Conceitualmente, uma média móvel é utilizada para suavizar tendências temporais, eliminar ‘ruídos’ e oscilações mais fortes em dinâmicas de dados em série. Portanto, o uso da média móvel em gráficos para retratar a evolução do COVID-19 tem como objetivo principal eliminar essas diferenças aleatórias e sistemáticas, como diferenças entre dias de registro das mortes, cidades, estados e assim por diante.

Média móvel: o uso da média móvel em gráficos para retratar a evolução do COVID-19 tem como objetivo principal eliminar essas diferenças aleatórias e sistemáticas

Estamos presenciando vários conceitos teóricos de Estatística e Data Science manifestados na realidade. Isso é ao mesmo tempo pouco comum e enriquecedor para aqueles que gostam de aprender sobre o tema. Esse momento é único para quem trabalha com modelagem para explicar fenômenos e comportamentos.

Vamos tentar aproveitá-lo da melhor possível, apesar da difícil situação que a Saúde Pública brasileira enfrenta.

#estatística #data #science #modelos 

Vídeos de Marketing Analytics professor Marcos Severo no Estatidados:

O post O que a pandemia do Coronavírus pode ter ensinado para quem trabalha com Data Science? Como conceitos da Estatística funcionam na prática? apareceu primeiro em Estatidados.