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O algoritmo k-means é um método de clustering utilizado para agrupar dados em k grupos com base na similaridade de suas características. Ele funciona encontrando k centroides (pontos representativos) para cada grupo e atribuindo cada ponto de dados ao centroide mais próximo. Esse processo é repetido até que a posição dos centroides não mude mais. O algoritmo k-means é amplamente utilizado em aplicações como análise de dados, segmentação de imagens, etc.
O algoritmo k-means é amplamente utilizado em aplicações de mineração de dados, análise de mercado e classificação de documentos. Algumas das suas aplicações incluem:
• Segmentação de clientes: A segmentação de clientes é uma técnica de marketing que usa o algoritmo k-means para agrupar clientes semelhantes em grupos. Isso permite aos profissionais de marketing entender as necessidades, desejos e comportamentos de compra dos clientes e personalizar as campanhas de marketing de acordo.
• Análise de imagem: O algoritmo k-means pode ser usado para agrupar pixels semelhantes em uma imagem, o que é útil na segmentação de imagens e classificação de objetos.
• Agrupamento de documentos: O algoritmo k-means pode ser usado para classificar documentos em categorias diferentes com base nas palavras-chave presentes nos documentos.
• Redução de dimensionalidade: O algoritmo k-means pode ser usado para reduzir a dimensionalidade dos dados, o que é útil em aplicações de aprendizado de máquina e análise de dados.
Algumas das aplicações comuns incluem:
• Segmentação de clientes financeiros: Pode ser usado para agrupar clientes financeiros semelhantes em grupos com base em suas características financeiras, como renda, despesas, histórico de crédito, etc. Isso permite aos bancos e instituições financeiras personalizar as ofertas de produtos financeiros para cada grupo de clientes.
• Análise de risco: Pode ser usado para avaliar o risco associado a investimentos financeiros, como ações, títulos, etc. Ele pode agrupar investimentos semelhantes em grupos com base em suas características financeiras e histórico de desempenho, o que permite aos investidores tomar decisões informadas sobre o risco e o potencial de retorno.
• Alocação de ativos: Pode ser usado para ajudar os investidores a alocar seus ativos de maneira mais eficiente. Ele pode agrupar ativos semelhantes em grupos com base em suas características financeiras e histórico de desempenho, o que permite aos investidores tomar decisões informadas sobre como alocar seus ativos.
Estes são apenas alguns exemplos das aplicações do algoritmo k-means na área financeira. É importante destacar que o algoritmo deve ser utilizado como parte de uma estratégia de investimento mais ampla e não deve ser visto como a única fonte de informações para tomar decisões financeiras.
Esse projeto foi desenvolvido como demonstração prática do algoritmo utilizado em grandes empresas e projetos de Data Science.
Linguagem de programação:
Python 3.9
Bibliotecas utilizadas:
- plotly - Responsável pela criação de representações gráficas;
- pandas-datareader - Responsável pela criação de dataframes de diversas fontes de dados da internet;
- yfinance - Responsável por fornecer dados de ativos financeiros;
- pandas - Utilizada para realizar manipulação e análise de dados em dataframes e series;
- sklearn - Utilizada para criação de modelos de Machine Learning;
IDE:
Para esse projeto, optamos utilizar o aplicativo web Jupyter notebook.
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