Após isto, há mais uma pergunta básica que deve ser feita: de quem ou o que estamos falando? Ou seja, qual o público alvo?
Precisamos definir quais as características dos indivíduos/coisas que vamos analisar.
Por exemplo, podemos definir que nosso público alvo para a pergunta acima é composto por: mulheres, viúvas, que moram na região central de sp e fumam.
Desta forma, os dados coletados para o estudo devem ser somente de indivíduos que estejam dentro destas características.
É importante ter em mente que o modelo que será criado, deverá ser (idealmente) aplicado a indivíduos do mesmo público. Ou seja, não seria coerente aplicar o modelo em homens, ou ainda em mulheres que não fumam. Isso porque estes não fizeram parte do conjunto de mapeamento do estudo. Eles não participaram da modelagem, de modo que corre-se o risco (não necessariamente, mas não da pra saber a priori) de eles não apresentarem um comportamento similar aos outros.
Isso não significa que vamos aplicar o modelo somente nas pessoas que participaram da modelagem. Afinal de contas, dessa forma o modelo não serviria de nada. Quero dizer que vamos aplicar em outras pessoas, mas sendo estas, pessoas que fazem parte do mesmo perfil definido no público alvo.
É muito importante que fique bem claro logo no começo qual a definição exata desse público alvo, de modo a evitar retrabalhos futuros.
Devemos lembrar que podem haver diversas restrições quanto à quantidade de dados a ser considerada no estudo. Não somente por questões de processamento e armazenamento (afinal hoje em dia isso já não é um problema tão grande), mas por questões de viabilidade de coleta também.
Muitas vezes os dados do estudo não estão disponíveis em um sistema, e é necessário coletá-los. Por exemplo: com pesquisa de campo ou em redes sociais.
Dessa forma, é pertinente definir uma amostra a ser coletada da população.
O tamanho ideal da amostra é uma questão um pouco subjetiva. Há alguns cálculos estatísticos que permitem definir o tamanho ideal, mas nem sempre isso é necessário, pois vai depender muito da situação. Não existem números mágicos, mas a partir de 1.000 casos já temos alguma coisa razoável.
Um fator que deve ser considerado com muita cautela é a questão da aleatoriedade.
A amostra deve ser aleatória! A menos que se esteja usando alguma técnica de estratificação ou algo assim, mas isso deve ser feito com cuidado e exige conhecimentos adicionais.
Isso serve para evitar criar vieses na amostra.
Ex.: imagine que você extraia os dados de cadastro de clientes de um sistema transacional pegando os primeiros 10.000 da tabela. Imagine agora que a base estava ordenada por idade. Desta forma o seu modelo terá mais gente nova do que velha para ser modelada (isso se não acabar entrando só gente nova). O problema é que na prática você aplicará o modelo tanto em gente velha quanto em gente nova, mas o seu modelo não conhece o comportamento das pessoas mais velhas. Desta forma, ele tende a errar nas previsões destes indivíduos.
Por último, precisamos ainda definir um período histórico para nossos dados.
Devemos pensar na dinâmica do assunto que estamos tratando em relação ao tempo.
Por exemplo, se estivermos falando do mundo de finanças, devemos pensar que dados muito antigos talvez não reflitam a economia atual, uma vez que esta pode mudar tão rápido.
Entretanto, não podemos também pegar somente dados de ontem, pois é cedo de mais para perceber um padrão! Devemos avaliar bem o histórico que vamos utilizar, até porque isso impacta na volumetria. É preciso ponderar o custo/benefício de um histórico mais longo, e ainda o malefício (por pegar dados que já não refletem a realidade).
Abraços miningnoobs!
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