Guia completo de data preparation com WoE e categorização de variáveis numéricas: benefícios e desafios"
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Published: 2023-04-08 15:40:20

Data preparation é uma etapa crítica em qualquer análise de dados e envolve a limpeza, transformação e organização de dados antes de analisá-los. WoE (Weight of Evidence) é uma técnica de pontuação de variáveis que é usada principalmente em análises de crédito e risco. Ele mede a força da relação entre uma variável preditora e a variável de destino, normalmente uma variável binária, como "aprovado" ou "não aprovado". Categorização de variáveis numéricas é uma técnica para transformar variáveis numéricas em variáveis categóricas, geralmente para melhorar a capacidade de predição de modelos estatísticos.

Para realizar um data prep que inclui WoE e categorização de variáveis numéricas, siga estes passos:

Analise os dados - examine a qualidade dos dados e identifique quaisquer valores ausentes, valores extremos ou dados que não são consistentes com o contexto.

Trate os dados ausentes - decida como tratar os dados ausentes, dependendo da quantidade de dados ausentes e da importância da variável para a análise.

Trate valores extremos - considere remover valores extremos ou ajustá-los de acordo com o contexto.

Transforme variáveis numéricas em categóricas - divida as variáveis numéricas em categorias significativas para a análise.

Calcule WoE - para cada variável preditora, calcule o WoE, que é a proporção da distribuição de "aprovado" e "não aprovado" para cada valor da variável preditora. Isso fornece uma pontuação para cada valor da variável preditora que pode ser usada em análises posteriores.

Avalie a relevância das variáveis - avalie a relevância das variáveis em relação à variável de destino e decida quais variáveis incluir na análise final.

Transforme variáveis categóricas em dummies - converta as variáveis categóricas em variáveis binárias (dummies) para poder incluí-las em modelos estatísticos.

Os benefícios de realizar o data prep com WoE e categorização de variáveis numéricas incluem uma melhor capacidade de predição do modelo estatístico, uma melhor compreensão das relações entre as variáveis e uma melhor capacidade de comunicar as descobertas a outras pessoas. No entanto, as dificuldades incluem a necessidade de tomar decisões subjetivas sobre como tratar os dados ausentes e os valores extremos, bem como a possibilidade de criar categorias irrelevantes ou muito específicas que podem prejudicar a capacidade de predição do modelo. Além disso, a interpretação dos resultados do WoE pode ser complexa e pode exigir conhecimento especializado em estatística e análise de dados.


O WoE (Weight of Evidence) é uma técnica de pontuação de variáveis usada principalmente em análises de crédito e risco. O objetivo do WoE é medir a força da relação entre uma variável preditora e a variável de destino, normalmente uma variável binária, como "aprovado" ou "não aprovado". O WoE é usado para transformar variáveis contínuas ou categóricas em uma pontuação única que pode ser usada em análises posteriores.

Para realizar um data prep com WoE, siga estes passos:

Analise os dados - examine a qualidade dos dados e identifique quaisquer valores ausentes, valores extremos ou dados que não são consistentes com o contexto.

Trate os dados ausentes - decida como tratar os dados ausentes, dependendo da quantidade de dados ausentes e da importância da variável para a análise.

Trate valores extremos - considere remover valores extremos ou ajustá-los de acordo com o contexto.

Calcule WoE - para cada variável preditora, calcule o WoE, que é a proporção da distribuição de "aprovado" e "não aprovado" para cada valor da variável preditora. Isso fornece uma pontuação para cada valor da variável preditora que pode ser usada em análises posteriores. O WoE é calculado usando a seguinte fórmula:

WoE = ln (% de não aprovados / % de aprovados)

Onde "% de não aprovados" é a proporção de observações na categoria da variável preditora que não foram aprovadas e "% de aprovados" é a proporção de observações na categoria da variável preditora que foram aprovadas.

Avalie a relevância das variáveis - avalie a relevância das variáveis em relação à variável de destino e decida quais variáveis incluir na análise final.

Transforme variáveis categóricas em dummies - converta as variáveis categóricas em variáveis binárias (dummies) para poder incluí-las em modelos estatísticos.

Os benefícios de usar o WoE para pontuação de variáveis incluem uma melhor compreensão das relações entre as variáveis e uma melhor capacidade de predição do modelo estatístico. No entanto, as dificuldades incluem a interpretação dos resultados do WoE, que pode exigir conhecimento especializado em estatística e análise de dados. Além disso, o WoE pode não ser apropriado para todas as análises, e outras técnicas de pontuação de variáveis, como o IV (Information Value), podem ser mais adequadas em algumas situações.