🔎
Exploração & Qualidade
Profiling, missing/outliers e amostras seguras para acelerar hipóteses.
Produto
IA & Ciência de Dados
Modelos que preveem demanda, reduzem churn e classificam risco — com explicabilidade (SHAP), validação séria (AUC, MAE, MAPE) e um pipeline pronto para colocar em produção.
O que entregamos
🧱
Features úteis
Engenharia de atributos com calendário, ciclo de vida, coortes e sazonalidade.
🧮
Modelagem sob medida
Regressões, XGBoost, classificação, séries temporais e redes quando faz sentido.
📈
Validação robusta
Cross-validation e métricas (AUC, MAE, MAPE, Precision/Recall, Lift).
🧠
Explicabilidade
SHAP/LIME: quais variáveis pesam em cada previsão, para ação confiável.
🚀
Deploy & Monitoramento
API de scoring, painel de drift e performance, alertas e retroalimentação.
12
semanas para 1º modelo
8.5%
MAPE em previsão de vendas
0.87
AUC em inadimplência
36%
redução de churn (média)
Pipeline de ponta a ponta
1
DescobertaProblema, métrica de sucesso e dados disponíveis.
2
Dados & FeaturesLimpeza, joins, criação de variáveis e splits.
3
Treino & ValidaçãoBaseline, tuning, cross-val, seleção de modelo.
4
ExplicabilidadeSHAP global/por previsão para ação.
5
DeployAPI/Batch, documentação de consumo.
6
MonitoramentoDrift, métricas, feedback e retraining.
Curva ROC (exemplo)
Importância (SHAP)
Previsão x Real (séries)
Casos práticos
Varejo — Previsão de Vendas
Modelo por loja/produto com sazonalidade e calendário. MAPE 8–12%. Aumento de disponibilidade e menor ruptura.
Educação — Evasão
Probabilidade por turma/perfil com ações sugeridas. Redução de 18% na evasão em 3 meses.
Financeiro — Inadimplência
Score com AUC 0,84–0,90, políticas por faixas e priorização de cobrança.
Formas de engajamento
🧭
Diagnóstico (2 semanas)
Mapeamento de dados, oportunidades e estimativa de ROI com plano tático.
🚀
Projeto (6–12 semanas)
Constrói o modelo, valida, explica e coloca em produção com monitoramento.
🔁
Evolução Contínua
Pacote mensal com SLAs: novos recursos, retraining e melhorias de acurácia.
Perguntas frequentes
Qual métrica usamos para “acerto”?
▸Depende do problema: MAPE/MAE para previsão, AUC/Precision-Recall para classificação, além de métricas de negócio (receita, churn, SLA).
Vocês explicam por que o modelo decidiu algo?
▸Sim. Entregamos painéis SHAP/LIME com efeitos por variável e recomendações acionáveis para cada previsão.
Como é o deploy?
▸API de scoring (FastAPI) ou batch diário/semanal, com documentação de consumo e monitoramento de drift/performance.
Quer um piloto de IA focado em resultado?
Em até 12 semanas colocamos um modelo em produção com explicabilidade e painel de acompanhamento.