Projeto Integrado Inovação – Inteligência de mercado e análise de dados

Projeto Integrado Inovação Inteligência de mercado e análise de dados

ATIVIDADES

Situação Problema: Análise Preditiva de Acidentes Rodoviários para Inteligência de Mercado

Contexto:

A Polícia Rodoviária Federal deseja colaborar com empresas privadas (como seguradoras e

concessionárias) para reduzir os riscos e custos associados a acidentes rodoviários. Para isso, você foi

contratado para liderar um projeto que utiliza técnicas de análise de dados e aprendizado de máquina

para criar um modelo preditivo de risco, além de oferecer insights estratégicos para empresas do

setor.

Sua tarefa é realizar uma análise completa da base de dados, construir pipelines de dados eficientes

e criar um modelo preditivo que identifique o risco de acidentes em diferentes condições. O projeto

deve ainda apresentar considerações estatísticas e possíveis aplicações comerciais para os

resultados.

https://github.com/AndersonSalata/projeto-integrado-ciencia-de-dados

DESAFIO:

Construção do Pipeline de Dados

• Objetivo: Criar um pipeline automatizado que processe e transforme os dados brutos de acidentes em

um formato limpo e estruturado para análise.

• Tarefas:

o Tratar valores faltantes ou inconsistentes.

o Realizar transformações necessárias, como encoding de variáveis categóricas (ex.: causa do

acidente, tipo de pista).

PROJETO INTEGRADO

Público

o Otimizar o armazenamento dos dados para processamento rápido (ex.: uso de data lakes ou

bancos de dados colunares).

2. Análise Descritiva e Exploratória

• Objetivo: Gerar insights preliminares sobre os padrões de acidentes.

• Tarefas:

o Calcular métricas descritivas, como a distribuição de acidentes por tipo, horário e condição

climática.

o Realizar análises de correlação entre fatores como “número de veículos envolvidos” e

“gravidade do acidente”.

o Construir visualizações (gráficos, heatmaps) para destacar padrões significativos.

3. Desenvolvimento do Modelo Preditivo

• Objetivo: Criar um modelo preditivo para estimar a gravidade dos acidentes com base nos dados

disponíveis.

• Tarefas:

o Escolher as variáveis mais relevantes (ex.: tipo de pista, condições meteorológicas, horário).

o Dividir os dados em conjuntos de treino e teste (ex.: 80/20).

o Treinar e validar modelos como árvores de decisão, random forest ou regressão logística.

o Avaliar o modelo com métricas como precisão, recall e F1-score.

4. Aplicação de Inteligência de Mercado

• Objetivo: Traduzir os resultados em aplicações práticas para empresas privadas.

• Tarefas:

o Identificar como seguradoras podem ajustar prêmios de seguro com base no risco predito

para diferentes trechos ou condições.

o Sugerir áreas prioritárias para investimentos de concessionárias (ex.: melhorias em trechos

críticos).

o Desenvolver relatórios visuais (dashboards) que facilitem o entendimento dos insights pelos

stakeholders.

Entrega Final: Relatório Resumido

Pipeline de Dados: Um fluxo documentado e funcional de ETL (extração, transformação e carregamento) com

os dados prontos para análise e modelagem.

Análise Exploratória: Gráficos e tabelas detalhando os padrões mais significativos da base de dados.

PROJETO INTEGRADO

Público

Modelo Preditivo: Um modelo funcional que preveja a gravidade dos acidentes com base em variáveis-chave,

acompanhado de explicação sobre o desempenho do modelo e possíveis melhorias.

Relatório de Inteligência de Mercado:

• Resumo Executivo: Apresente os principais insights encontrados.

• Aplicações Práticas: Mostre como os resultados podem ser utilizados por seguradoras e

concessionárias para tomada de decisão.

• Recomendações Estratégicas: Destaque melhorias ou mudanças que podem ser implementadas para reduzir riscos e custos relacionados a acidentes rodoviários.

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