Como referenciar este texto: ‘Previsibilidade em atrasos de voos: Análise e modelagem preditiva’. Rodrigo Terra. Publicado em: 29/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/previsibilidade-em-atrasos-de-voos-analise-e-modelagem-preditiva/.
Conteúdos que você verá nesta postagem
Introdução e objetivo
O notebook “Previsibilidade nos Atrasos de Voos” explora a análise de dados e aplicação de algoritmos preditivos para entender e prever atrasos em voos. Combinando ferramentas estatísticas e de machine learning, o projeto utiliza um conjunto de dados robusto para identificar padrões de atraso e construir um modelo capaz de prever eventos futuros. O objetivo é fornecer insights para tomadas de decisão em operações aeroportuárias e para os passageiros.
Preparação do ambiente
A preparação do ambiente começa com a importação das principais bibliotecas utilizadas no projeto: pandas para manipulação de dados, numpy para cálculos matemáticos, seaborn para visualizações gráficas, scikit-learn para algoritmos de aprendizado de máquina e yellowbrick para visualizações de métricas de modelos. Além disso, a compatibilidade de versões é verificada para garantir consistência durante a execução do notebook.
Download e exploração dos dados
O conjunto de dados é carregado diretamente de um repositório online em formato CSV. Ele contém informações sobre voos, como companhias aéreas, tipo de aeronave, se o voo pertence à zona Schengen ou não, horários de chegada e partida, e atrasos registrados. O dataset possui mais de 71 mil linhas e 11 colunas, proporcionando uma base abrangente para análise. Estatísticas descritivas e visualizações iniciais ajudam a entender a distribuição e os padrões presentes nos dados.
Limpeza e processamento dos dados
Antes da modelagem, é realizada a limpeza e o processamento do conjunto de dados. Dados ausentes, valores inconsistentes ou outliers são identificados e tratados. As variáveis categóricas, como o tipo de aeronave ou companhia aérea, são codificadas para permitir o uso nos algoritmos de aprendizado de máquina. Esta etapa garante que os dados estejam prontos para a análise preditiva.
Visualização e análise exploratória
A análise exploratória utiliza gráficos para visualizar a relação entre atrasos e variáveis como feriados, tipo de aeronave e horários de partida. Por exemplo, é explorado se voos em dias de feriados tendem a apresentar mais atrasos. Histogramas e scatter plots ajudam a identificar padrões e correlações que podem influenciar a previsão.
Modelagem preditiva
Modelos de machine learning são aplicados para prever atrasos em voos com base nos dados processados. Algoritmos como regressão linear, árvores de decisão e random forest são treinados e testados para avaliar sua eficácia. Métricas como erro médio absoluto (MAE) e R² são utilizadas para comparar o desempenho dos modelos. Visualizações do yellowbrick ajudam a interpretar os resultados e identificar as variáveis mais
Conclusão
O notebook demonstra como a combinação de técnicas de análise exploratória e aprendizado de máquina pode ser usada para entender padrões de atraso em voos e criar modelos preditivos eficazes. Os resultados destacam insights relevantes que podem ser aplicados para otimizar operações aeroportuárias e melhorar a experiência dos passageiros, contribuindo para a tomada de decisões baseadas em dados.
Para ver o notebook deste projeto, bata clicar aqui.
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