Feature Engineering para Profissionais de Produto: O Que É e Por Que É Relevante

Introdução

O feature engineering é um termo bastante utilizado na área de ciência de dados e machine learning. Ele se refere ao processo de criação e seleção de variáveis (ou features) que serão utilizadas para treinar os modelos de aprendizado de máquina. Neste contexto, os profissionais de produto podem se beneficiar imensamente ao entender e aplicar o feature engineering em seus projetos.

Relevância do Feature Engineering

O feature engineering é relevante para os profissionais de produto por diversas razões. Primeiramente, a qualidade dos dados utilizados para treinar um modelo de machine learning é crucial para o seu desempenho. Ao aplicar técnicas de feature engineering, é possível transformar os dados brutos em variáveis mais significativas e representativas, melhorando assim a performance dos modelos.

Além disso, o feature engineering permite extrair insights valiosos dos dados, identificando padrões e relações ocultas que podem ser utilizados para otimizar produtos. Por exemplo, ao analisar o comportamento dos usuários em um aplicativo de delivery, é possível criar variáveis que representem características relevantes, como a frequência de pedidos, o horário das compras, o valor médio gasto, entre outros. Essas variáveis podem ser utilizadas para personalizar a experiência do usuário, oferecendo recomendações mais precisas e relevantes.

Outra vantagem do feature engineering no contexto de produto é a capacidade de lidar com dados faltantes ou inconsistentes. Ao criar variáveis que capturem informações relevantes de forma mais robusta, é possível reduzir o impacto de dados ausentes ou errôneos nos modelos de machine learning. Isso contribui para tomar decisões mais acuradas e confiáveis na hora de aprimorar um produto.

No entanto, é importante ressaltar que o feature engineering demanda conhecimento técnico e uma análise cuidadosa dos dados. É necessário compreender o domínio do produto, investigar as relações existentes e utilizar métodos estatísticos e de machine learning para criar as melhores features possíveis. Portanto, é recomendado que os profissionais de produto busquem atualizar-se constantemente sobre as técnicas e práticas de feature engineering.

Principais Técnicas de Feature Engineering para Profissionais de Produto

Existem diversas técnicas de feature engineering que podem ser aplicadas pelos profissionais de produto para otimizar seus projetos. A seguir, apresentaremos algumas das mais comumente utilizadas:

1. Preenchimento de Valores Ausentes:

   Ao lidar com dados faltantes, é possível utilizar estratégias como atribuir um valor médio ou mediano, ou até mesmo usar modelos preditivos para preencher esses valores ausentes.

2. Transformação de Variáveis:

   É possível aplicar transformações matemáticas às variáveis, como logaritmo, exponenciação, ou ainda transformações trigonométricas, a fim de normalizar ou melhorar a distribuição dos dados.

3. Discretização de Variáveis Contínuas:

   Transformar variáveis contínuas em categorias pode facilitar a interpretação e o tratamento dos dados. Por exemplo, ao discretizar a idade de um usuário em faixas etárias, torna-se mais simples identificar padrões de comportamento.

4. Criação de Variáveis Interativas:

   Ao combinar diferentes variáveis, é possível criar novas features que capturem interações relevantes. Por exemplo, ao multiplicar a quantidade de produtos comprados por um cliente pelo seu tempo de fidelidade, obtém-se uma feature que representa o valor de vida do cliente.

Essas são apenas algumas das técnicas disponíveis. Cada projeto requer uma análise individualizada para identificar as técnicas mais adequadas e relevantes aos dados e objetivos específicos. Portanto, é importante que os profissionais de produto tenham familiaridade com essas técnicas e saibam aplicá-las adequadamente.

Como Aplicar o Feature Engineering na Prática para Melhorar os Produtos

A aplicação do feature engineering na prática requer um processo sistemático e iterativo. A seguir, apresentaremos algumas etapas que podem ser seguidas pelos profissionais de produto para utilizar o feature engineering e melhorar seus produtos:

1. Compreenda o contexto e os objetivos:

   Antes de iniciar o processo de feature engineering, é essencial compreender claramente o contexto do produto e definir quais são os objetivos que se deseja alcançar. Isso ajudará a direcionar a criação das variáveis e selecionar as técnicas mais adequadas.

2. Explore e analise os dados:

   Realize uma exploração detalhada dos dados disponíveis, identificando padrões, relações e informações relevantes. Utilize técnicas de análise descritiva e visualize os dados de diferentes formas para obter insights.

3. Identifique as variáveis relevantes:

   Com base na análise dos dados, identifique as variáveis que possam ser relevantes para os objetivos estabelecidos. Considere a criação de novas variáveis, bem como o aprimoramento das existentes por meio de transformações ou combinações.

4. Teste e valide as novas features:

   Antes de utilizar as novas features nos modelos de machine learning, é fundamental realizar testes e validações para verificar sua eficácia. Utilize técnicas de validação cruzada e avalie o desempenho dos modelos com e sem as novas variáveis.

5. Ajuste e itere o processo:

   Se necessário, refine as variáveis e repita o processo de análise, criação e validação. A melhoria contínua é essencial para aumentar a precisão e a eficiência dos modelos de machine learning.

Conclusão

O feature engineering é uma prática fundamental para os profissionais de produto que desejam otimizar seus projetos. Ao criar e selecionar as variáveis corretas, é possível melhorar a performance dos modelos de machine learning, extrair insights valiosos dos dados e tomar decisões mais embasadas.

Neste artigo, destacamos a importância do feature engineering para os profissionais de produto, apresentamos algumas das principais técnicas utilizadas e sugerimos uma abordagem prática para sua aplicação. Lembramos que o conhecimento e a prática do feature engineering demandam atualização constante, dado o avanço rápido das técnicas e tecnologias na área de ciência de dados.

Portanto, recomendamos que os profissionais de produto busquem aprofundar seus conhecimentos, explorar ferramentas e plataformas disponíveis e, principalmente, colocar em prática o feature engineering em seus projetos. Ao fazer isso, estarão no caminho certo para criar produtos mais eficientes, personalizados e orientados pelos dados.

Feature Engineering para Profissionais de Produto: O Que Você Precisa Saber

Principais Técnicas de Feature Engineering para Profissionais de Produto

Existem diversas técnicas de feature engineering que os profissionais de produto podem utilizar para aprimorar seus projetos. A seguir, apresentaremos algumas das principais:

1. Preenchimento de Valores Ausentes:

   Ao lidar com dados faltantes, é possível utilizar estratégias como atribuir um valor médio ou mediano, ou até mesmo usar modelos preditivos para preencher esses valores ausentes.

2. Transformação de Variáveis:

   É possível aplicar transformações matemáticas às variáveis, como logaritmo, exponenciação, ou ainda transformações trigonométricas, a fim de normalizar ou melhorar a distribuição dos dados.

3. Codificação de Variáveis Categóricas:

   Quando lidando com variáveis categóricas, é preciso convertê-las em um formato numérico compreensível para os algoritmos de machine learning. Existem diferentes abordagens para isso, como a codificação one-hot, que cria uma nova variável binária para cada categoria, ou a codificação ordinal, que atribui valores numéricos às categorias com base em uma ordem pré-definida.

4. Discretização de Variáveis Contínuas:

   Em alguns casos, é interessante transformar variáveis contínuas em categorias. Isso pode ser útil quando se deseja agrupar valores similares em faixas para melhorar a interpretação e o desempenho dos modelos. É possível realizar a discretização por intervalos fixos ou empregando algoritmos de clustering para identificar grupos naturais nos dados.

5. Criação de Variáveis Interativas:

   Quando as variáveis existentes por si só não são suficientes para capturar relações complexas, é possível combinar duas ou mais variáveis para criar novas features. Essas features interativas podem revelar padrões ocultos e fornecer informações adicionais relevantes para o treinamento dos modelos.

6. Seleção de Variáveis:

   Nem todas as features são igualmente relevantes para o treinamento dos modelos. A seleção de variáveis visa identificar as mais significantes para o problema em questão. Isso pode ser feito por meio de técnicas estatísticas, como análise de correlação ou testes de hipóteses, ou utilizando algoritmos de seleção de características, como a eliminação recursiva.

Como Aplicar o Feature Engineering na Prática para Melhorar os Produtos

Agora que já vimos as principais técnicas de feature engineering, vamos discutir como aplicá-las na prática para melhorar os produtos. Seguem algumas etapas fundamentais:

1. Entenda o Contexto e os Objetivos:

   Antes de iniciar o processo de feature engineering, é crucial compreender o contexto do produto e definir claramente quais são os objetivos que se deseja alcançar. Isso permitirá direcionar a criação das features e escolher as técnicas adequadas.

2. Analise os Dados Disponíveis:

   Explore e analise cuidadosamente os dados disponíveis, identificando padrões, tendências e peculiaridades. Utilize técnicas de visualização de dados para obter insights e compreender a distribuição das variáveis.

3. Realize Pré-processamentos Necessários:

   Antes de aplicar as técnicas de feature engineering, é importante realizar pré-processamentos nos dados, como limpeza e normalização. Remova outliers, trate valores faltantes, padronize as escalas das variáveis, entre outros métodos de preparação dos dados.

4. Aplique as Técnicas Selecionadas:

   Com base na análise dos dados e nos objetivos definidos, escolha as técnicas mais apropriadas de feature engineering para aplicar aos dados. Utilize as técnicas discutidas anteriormente, como preenchimento de valores ausentes, transformação de variáveis ou criação de novas features.

5. Avalie e Valide as Features Criadas:

   Após aplicar as técnicas de feature engineering, é essencial avaliar e validar as novas features criadas. Verifique se elas são relevantes para a tarefa em questão e avalie seu impacto nos modelos de machine learning. Utilize técnicas de validação cruzada e métricas de desempenho para realizar essa avaliação.

6. Refine e Itere o Processo:

   O feature engineering é um processo iterativo. As primeiras features criadas podem não ser as melhores ou mais relevantes. Por isso, é importante refinar e iterar o processo, testando diferentes técnicas e ajustando as variáveis conforme necessário.

Conclusão

O feature engineering é uma etapa fundamental no processo de criação de modelos de machine learning e aprimoramento de produtos. Utilizando as técnicas adequadas e compreendendo o contexto do produto, os profissionais de produto podem extrair informações valiosas dos dados e melhorar a qualidade e eficácia de seus produtos.

Neste artigo, discutimos o que é o feature engineering e por que ele é relevante para os profissionais de produto. Exploramos as principais técnicas utilizadas, como o preenchimento de valores ausentes, a transformação de variáveis e a criação de novas features. Também apresentamos uma abordagem prática para aplicar o feature engineering visando aprimorar os produtos.

Lembre-se de que o feature engineering é uma área de conhecimento em constante evolução, com novas técnicas sendo desenvolvidas regularmente. É fundamental estar atualizado e acompanhar as tendências e práticas mais recentes para realizar um feature engineering eficaz.

Feature Engineering para Profissionais de Produto: O Que Você Precisa Saber

A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre gestão de produtos no Brasil. Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.

Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.