Introdução

Neste tutorial, vamos explorar a implementação de uma aplicação de previsão de demanda utilizando técnicas de Machine Learning. Usaremos Python como linguagem de programação, Pandas para manipulação e análise de dados, Scikit-Learn para construir e treinar nosso modelo de previsão, e Flask para criar uma API que servirá as previsões em um ambiente web. O objetivo deste guia é fornecer um passo a passo desde a preparação dos dados, passando pela criação e avaliação do modelo, até a implementação da API. Você terá uma compreensão prática de como integrar diferentes ferramentas e bibliotecas para resolver um problema real de previsão de demanda, que é muito relevante no contexto de negócios e logística.

Etapas

  1. Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

    Certifique-se de ter o Python e o pip instalados em sua máquina. Você pode verificar isso executando os comandos `python –version` e `pip –version` no terminal. Caso não esteja instalado, siga as instruções no site oficial do Python.

    commands
    # Verificar versões instaladas
    python --version
    pip --version

  2. Instalação das Dependências

    Crie um novo diretório para o projeto e instale as bibliotecas necessárias utilizando pip. As bibliotecas necessárias incluem Pandas, Scikit-Learn e Flask.

    commands
    # Criar diretório do projeto
    mkdir previsao_demanda
    cd previsao_demanda
    # Criar e ativar ambiente virtual
    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # Para Windows, use venv\Scripts\activate
    # Instalar dependências
    pip install pandas scikit-learn flask

  3. Preparação dos Dados

    Para este exemplo, vamos usar um conjunto de dados fictício que contém informações sobre vendas. Crie um arquivo `dados.csv` com colunas como ‘Data’, ‘Demanda’, ‘Precipitação’, e ‘Temporada’. Em seguida, carregue este conjunto de dados usando Pandas.

    data
    Data,Demand,Precipitation,Season
2023-01-01,200,0.3,Summer
2023-01-02,220,0.1,Summer
2023-01-03,250,0.0,Summer
2023-01-04,260,0.0,Summer
2023-01-05,240,0.1,Summer

    python
    import pandas as pd

dados = pd.read_csv('dados.csv')
print(dados.head())

  4. Análise Exploratória dos Dados

    Realize uma análise exploratória para entender melhor os dados. Isso inclui visualizar distribuições, calcular correlações e preparar os dados para a modelagem.

    python
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Visualizar a correlação
correlation = dados.corr()
sns.heatmap(correlation, annot=True)
plt.show()

  5. Divisão dos Dados em Conjuntos de Treinamento e Teste

    Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste. Para isso, utilizaremos a função `train_test_split` do Scikit-Learn.

    python
    from sklearn.model_selection import train_test_split

# Definir as variáveis independentes e dependentes
dependentes = dados[['Precipitação', 'Temporada']]
independentes = dados['Demand']

# Dividir os dados
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dependentes, independentes, test_size=0.2, random_state=42)

  6. Treinamento do Modelo de Machine Learning

    Utilize um modelo de regressão linear do Scikit-Learn para prever a demanda. Treine o modelo com os dados de treinamento.

    python
    from sklearn.linear_model import LinearRegression

modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)

  7. Avaliação do Modelo

    Avalie o desempenho do modelo utilizando métricas como MAE (Mean Absolute Error) e R².

    python
    from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score

previsoes = modelo.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, previsoes)
r2 = r2_score(y_test, previsoes)
print(f'MAE: {mae}')
print(f'R²: {r2}')

  8. Implementação da API com Flask

    Crie uma aplicação Flask que expõe um endpoint para receber dados e retornar previsões a partir do modelo treinado.

    app
    from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/prever', methods=['POST'])
def prever():
    dados = request.json
    previsao = modelo.predict([[dados['precipitacao'], dados['temporada']]])
    return jsonify({'demanda_prevista': previsao[0]})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

  9. Testando a API

    Utilize uma ferramenta como Postman ou cURL para testar o endpoint da API e verificar as previsões geradas.

    commands
    # Testar a API usando cURL
    curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"precipitacao": 0.2, "temporada": "Verão"}' http://127.0.0.1:5000/prever

  10. Executando a Aplicação

    Inicie a aplicação Flask e verifique se está funcionando corretamente.

    commands
    # Executar a aplicação Flask
    python app.py

Conclusão

Neste tutorial, abordamos como implementar uma aplicação de previsão de demanda utilizando Python, Pandas, Scikit-Learn e Flask. Passamos pela preparação dos dados, construção e avaliação do modelo, e finalmente a implementação de uma API para acessar as previsões. Com isso, você possui uma base sólida para desenvolver aplicativos de previsão no futuro e uma compreensão prática de como as diferentes ferramentas se integram em um fluxo de trabalho funcional.

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