Este projeto tem como objetivo analisar o preço de diamantes com base em diversas características, como o peso, a cor, a clareza, o corte, o quilate e outras variáveis. Além da análise exploratória dos dados, será desenvolvida uma modelagem preditiva para estimar o preço dos diamantes com base nesses atributos. O objetivo é compreender como cada característica influencia o valor dos diamantes e criar um modelo eficiente que permita prever o preço de novos diamantes a partir de suas características.
A análise e previsão do preço de diamantes é um desafio relevante para o mercado de pedras preciosas, pois os valores desses itens são determinados por características específicas que, embora conhecidas, podem variar amplamente, e uma compreensão aprofundada desses aspectos pode ajudar tanto consumidores quanto vendedores a tomar decisões mais fundamentadas. A partir desse projeto, a indústria de joias e o mercado de diamantes podem se beneficiar significativamente de modelos preditivos que podem estimar com precisão o valor de diamantes com base em seus atributos.
Neste projeto, nossa abordagem se concentrará em analisar o impacto de diferentes características dos diamantes no preço de mercado, utilizando técnicas de análise exploratória de dados e modelagem preditiva, incluindo:
• Quais características dos diamantes mais influenciam seu preço de venda?
• Como podemos prever de maneira eficaz o valor de novos diamantes com base nas características conhecidas?
• Existem padrões específicos no mercado de diamantes que possam ser utilizados para prever flutuações nos preços?
O projeto será desenvolvido utilizando a metodologia CRISP-DM, seguindo os seguintes passos:
- Entendimento de negócio
- Entendimento de dados
- Preparação dos dados
- Modelagem
O projeto também é dividido em duas entregas, a saber:
- Análise Exploratória de Dados (EDA): entendimento das variáveis que influenciam o MPG e identificação de padrões nos dados através de hipóteses, visualizações e insights.
- Análise comparativa de modelos: construção de modelos de aprendizado de máquina para rpevisão de consumo, com métricas de desempenho para avaliação da performance.
Esperamos identificar as principais variáveis que afetam o preço dos diamantes e desenvolver um modelo preditivo capaz de estimar com precisão os preços com base nas características das pedras. Com isso, buscamos fornecer informações práticas para compradores, vendedores e investidores, ajudando-os a tomar decisões mais fundamentadas e melhorar a compreensão sobre o comportamento do mercado de diamantes.