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Repositório com propósito de praticar um teste para Cientista de dados Jr. - V1.0

Teste_Data_Scientist_jr

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Assuma que se deseja prever a soma do número de diárias de carros a serem vendidas nos próximos 7 dias em cada agência, em função do preço médio a ser arbitrado para cada tipo de carro em cada agência.

Os dados históricos de vendas estão em um arquivo CSV (ou em uma tabela SQL) com as seguintes colunas e respectivos dados em cada linha, onde cada linha corresponde a uma venda:

• COD_AG: código da agência

• NUM_NOTA: número da nota fiscal

• DATA: data correspondente à venda

• COD_TIPO_CARRO: código do tipo de carro que foi alugado

• NUM_DIARIAS: número de diárias vendidas

• VALOR: valor total da nota fiscal

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Note que:

Múltiplas vendas do mesmo tipo de carro podem ocorrer no mesmo dia e na mesma agência, cada uma com preço potencialmente diferente.

O preço unitário de uma diária em uma venda pode ser calculado pela divisão VALOR/NUM_DIARIAS.

A DATA pode ser assumida como um número inteiro entre 1 e 7000, onde esse número corresponde ao número de dias desde o início da operação da empresa.

Você pode assumir que há aluguel de todos os tipos de carros em todas as agências ao longo de todos os dias do histórico.

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Exercícios:

Escreva o código (usando SQL; Python com Pandas ou Spark; ou R) correspondente à preparação do seguinte dataframe (ou tabela SQL) para a criação de um modelo preditivo:

• DATA_REF: data de referência (i.e. valores correspondem a 7 dias a partir dessa data)

• COD_AG: código da agência

• COD_TIPO_CARRO: código do tipo de carro

• PRECO_MEDIO: preço médio ponderado por número de diárias do tipo de carro no período de referência e na agência

• DELTA_PRECO_MEDIO: variação percentual do preço médio ponderado entre semana anterior (entre DATA_REF-7dias e DATA_REF-1 dia, incluindo os limites) e semana atual (entre DATA_REF e DATA_REF+6 dias, incluindo os limites)

• NUM_DIARIAS_SEMANA_ANTERIOR: número total de diárias vendidas na semana anterior (entre DATA_REF-7dias e DATA_REF-1 dia, incluindo os limites)

• NUM_DIARIAS_SEMANA: número total de diárias vendidas na semana atual (entre DATA_REF e DATA_REF+6 dias, incluindo os limites)

Proponha conjunto de “features” adicionais que possam ajudar na previsão futura, a serem adicionadas no dataframe. Note que há uma infinidade de “features” que podem ser úteis ao se agregar as vendas por semana e ao se considerar o histórico.

Explique como faria o treinamento e o teste do modelo.