Normalização | Data Science: análise de series temporais

Pessoal, Não ficou claro ainda a questão da normalização, acho que foi algo meio mal explicado na apresentação do problema. O instrutor diz que no final teríamos o grafico com as vendas normalizadas para os dias da semana, porém pq divide pela qtde de dias de final de semana?

110 não representa a qtde de vendas realizadas em um dia do final de semana? Neste caso estamos considerando o fds como referência apenas para observar o crescimento exponencial mês a mês?

Feedback: Acho que isso é um dos grandes pontos mal trabalhado nos cursos da Alura, ou seja, falta de conceituação para melhor preparação de um cientista de dados. Sugestão, criar cursos de estatística e matemática com aplicações práticas em diversos modelos, ou até mesmo um momento durante os cursos com a pergunta: "Vamos entender a fundo?" para conceitos que geram discussão e dúvidas.

Obrigado

Oi, Felipe! Tudo bem com você?

Desculpa o tempo para te trazer um retorno.

O conceito de normalização tratado em aula é um pouco diferente da normalização que aplicamos nos dados para, por exemplo, construir um modelo de aprendizagem de máquina. No caso da aula, o objetivo foi fazer uma distribuição dos faturamentos por dias recebidos - os dias de fim de semana. É como se fosse calculada a média de faturamento de venda por dias de venda.

Por conta disso, concordo com seu ponto, pois não foi muito bem explicado o porquê dessa ação no código e o que ela poderia impactar na análise, só é rapidamente explicado na próxima aula, Statsmodel. Então peço mil desculpas por esse curso não ter alcançado suas expectativas e agradeço as sugestões e vou levá-las ao time de produção, tenho certeza que vão acrescentar muito para que sejam observados mais esses pontos ;-)

Bons estudos!