O que são dimensões de mudança lenta (SCD) e como elas afetam as características de ML?

Dimensões de Mudança Lenta (SCD) é um conceito na área de armazéns de dados que descreve como lidar com alterações nas dimensões (por exemplo, atributos de utilizador ou produto) que ocorrem raramente, mas são importantes para análise.

No contexto do aprendizado de máquina, as SCD afetam a qualidade e atualidade das características. Se os atributos mudam com o tempo (por exemplo, mudança de endereço do cliente), é importante considerar essas mudanças para que o modelo seja treinado com dados corretos e faça previsões precisas.

Existem vários tipos de SCD:

• Tipo 1: sobrescrever os dados antigos com os novos sem manter o histórico.
• Tipo 2: manter o histórico de alterações, por exemplo, usando marcas de tempo ou versões.
• Tipo 3: armazenar um número limitado de valores anteriores.

Para as características de ML, isso significa que ao preparar os dados, deve-se considerar a dimensão temporal e, possivelmente, usar cortes temporais ou versões de dados, para que o modelo veja valores atuais e históricos, o que melhora a qualidade das previsões e a resistência do modelo às mudanças ao longo do tempo.