Próximos Passos (Sexta, 09/10 às 16h00)

AvisoA Imersão nos Dados do Grupo Zaggo

Após o nivelamento teórico do Encontro 02 (onde dominamos a mecânica da Regressão Linear Simples e as derivadas parciais), o próximo encontro será focado 100% na aplicação prática sobre os dados históricos da empresa.

1. Missões Preparatórias (O “Para Casa”)

Para consolidar o domínio sobre o comportamento das IAs e a mecânica da predição, estabelecemos tarefas práticas de preparação para ambas as partes:

A. Desafio do CEO (Pedro)

  1. Pilotando a IA Analítica (Dados do IBGE):
    • Inserir os 10 pares de dados (Moradores x Consumo de Carne) no ChatGPT.
    • Solicitar a geração de um Diagrama de Dispersão (Nuvem de Pontos).
    • Solicitar o cálculo da Correlação Linear de Pearson (\(r\)) e pedir a interpretação do resultado.
    • Solicitar a estimativa do Coeficiente de Determinação (\(R^2\)) e sua interpretação prática.
    • Estimar os parâmetros matemáticos do modelo: \(A\) (\(\beta_0\) / Intercepto) e \(B\) (\(\beta_1\) / Inclinação).
  2. Primeira RLS nos Dados Zaggo:
    • Filtrar a planilha histórica apenas para o Estado de MG.
    • Executar uma Regressão Linear Simples (RLS) entre a Coluna K (Quantidade Líq.) e a Coluna L (Valor Líq.).

B. Responsabilidades do Mentor (Prof. Gérson)

  1. Auditoria Anti-Inflacionária:
    • Estruturar a padronização e o deflacionamento (ajuste a valor presente) dos dados das Colunas K e L, isolando o crescimento real de volume das flutuações de preço da economia.
  2. Modelagem Multimetodológica:
    • Analisar as colunas K e L aplicando múltiplas abordagens analíticas e de machine learning para extrair tendências ocultas antes da aplicação na próxima sessão.

2. Pauta Técnica da Sessão (Mentoria + Consultoria)

Durante o encontro, unificaremos a transferência de conhecimento e a prestação de serviços nas seguintes frentes:

  1. Validação do “Para Casa”:
    • Análise do comportamento do ChatGPT diante dos prompts estruturados pelo CEO.
  2. Apresentação do Diagnóstico Prévio (Mentor):
    • Retorno da análise conduzida sobre a Quantidade e o Valor Líquido (ajustados pela inflação).
  3. Diagnóstico da Curva de Vida dos Produtos:
    • Identificação matemática dos produtos que atingiram o platô ou entraram em declínio.
  4. Modelagem de RLS Aplicada (Computer Use):
    • Como a IA, orientada pelo modelo matemático e pelas nossas “skills”, interpreta a planilha deflacionada e projeta o cenário futuro da empresa.