Como Construir Consultas Avançadas de Pesquisa com Query DSL

Ao explorar o universo do Elasticsearch, uma das ferramentas mais poderosas que você pode utilizar é a Query DSL (Domain Specific Language). Ela permite a construção de consultas de pesquisa altamente personalizáveis e complexas, essenciais para realizar buscas mais sofisticadas e precisas em grandes volumes de dados. Neste contexto, abordaremos como melhorar suas consultas de pesquisa com técnicas avançadas utilizando a Query DSL.

Por exemplo, se você deseja encontrar filmes lançados entre 1925 e 1927, você pode usar a consulta de intervalo da seguinte maneira:

json
Copy code
GET /movies/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "release_year": {
        "gte": "1925",
        "lte": "1927"
      }
    }
  }
}

Aqui, a consulta filtra os filmes com base no campo release_year, retornando aqueles cujo ano de lançamento esteja dentro do intervalo especificado.

Outro tipo comum de consulta é a multi_match, que permite buscar palavras em múltiplos campos. Suponha que você queira encontrar filmes que mencionem a expressão "come home" tanto no título quanto na sinopse. Você pode usar o seguinte código para isso:

json
Copy code
GET /movies/_search

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "come home",
      "fields": ["title", "plot"]
    }
  }
}

Essa consulta retorna filmes onde a expressão "come home" aparece nos campos title e plot.

É possível ainda aprimorar a consulta multi_match adicionando o tipo most_fields, que soma as pontuações dos campos em que as palavras de busca aparecem. Quanto mais campos contiverem as palavras-chave, maior será a pontuação do documento:

json
Copy code
GET /movies/_search

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "most_fields",
      "query": "come home",
      "fields": ["title", "plot"]
    }
  }
}

json
Copy code
GET /movies/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "phrase",
      "query": "come home",

      "fields": ["title", "plot"]

    }
  }
}

Além disso, o Query DSL permite combinar diferentes tipos de consultas, como no caso da bool query, que é utilizada para combinar várias condições. Se você deseja encontrar filmes de comédia cujo título contenha "home", você pode combinar a consulta match com a condição de gênero. Aqui, a consulta se torna mais precisa, pois estamos considerando o gênero do filme como um filtro:

json
Copy code
GET /movies/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "home" } },
        { "match": { "genre": "comedy" } }
      ]
    }
  }
}

Ainda dentro da bool query, você pode utilizar o filter, uma cláusula que permite filtrar dados de forma mais eficiente, sem que essa filtragem influencie o cálculo da pontuação dos documentos. Esse tipo de consulta é preferido em termos de performance, pois a cláusula filter pode ser cacheada para melhorar a velocidade da consulta.

json
Copy code
GET /movies/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "home" } }
      ],
      "filter": [
        { "match": { "genre": "comedy" } }
      ]
    }
  }
}

Além disso, a cláusula should pode ser utilizada para incluir documentos que, embora não satisfaçam as condições de must, ainda sejam considerados "bons" candidatos à pesquisa. A principal diferença entre should e must é que os documentos que atendem aos critérios de should recebem um aumento na pontuação, sem serem descartados.

json
Copy code
GET /movies/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "home" } }
      ],
      "should": [
        { "match": { "genre": "comedy" } }
      ]
    }
  }
}

Essas consultas mais avançadas não apenas ajudam a refinar os resultados, mas também demonstram a flexibilidade e a potência da Query DSL no Elasticsearch. Cada tipo de consulta e cada cláusula têm seu papel específico e, quando combinadas, tornam-se ferramentas poderosas para pesquisas complexas.

Embora a Query DSL ofereça uma gama impressionante de possibilidades, é importante entender as diferenças de desempenho entre as várias abordagens. Por exemplo, a utilização de filter em vez de must pode proporcionar uma melhora significativa na performance, especialmente quando se trabalha com grandes volumes de dados. O uso de should também pode ser vantajoso quando você precisa de uma pontuação mais flexível, ajustada por critérios adicionais, mas a interpretação dos resultados requer um entendimento detalhado da lógica por trás da pontuação.

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Como Detectar Outliers e Construir Modelos de Regressão no Elastic Stack

Agora, com a visualização de dados transformados criada, podemos aplicar técnicas de Machine Learning (ML) para detectar anomalias ou outliers dentro dos dados. Para fazer isso, siga estas etapas:

1. No Kibana, vá para Machine Learning | Data Frame Analytics | Jobs.

2. Clique em "Create data frame analytics job" e selecione a visualização de dados transformada ("rennes-traffic-dataframe-analysis") como a origem dos dados.

3. Selecione a detecção de outliers como tipo de trabalho. No painel de configuração, mantenha os valores padrão e clique em "Continue". Na seção "Additional Options", aumente o limite de memória do modelo para 50mb, mantendo os outros valores padrão. Clique novamente em "Continue". Na seção "Job Details", defina o Job_ID como "rennes-traffic-dataframe-outlier" e clique em "Continue". Prossiga até a seção de validação e clique em "Continue". Por fim, clique no botão "Create" para criar o trabalho.

Após a criação, você verá uma confirmação de que o trabalho foi iniciado (Figura 8.6). Agora, vá para Data Frame Analytics e acompanhe a configuração do trabalho de ML, observando o progresso da execução. Quando o status do trabalho mudar para "stopped" (o que deve ocorrer rapidamente), clique no ícone de visualização para examinar os resultados (Figura 8.7).

Agora você poderá explorar os resultados da detecção de outliers. Na janela de "Scatterplot matrix", selecione os campos "max_speed.max" e "traveltime.duration.avg" e defina o tamanho da amostra para 10.000. Isso revelará a relação bidimensional entre esses dois dados, destacando outliers com pontos maiores e distintos (Figura 8.8). Abaixo, você encontrará uma tabela de dados classificada pelo escore de outlier, que inclui a localização, a hora e o dia. Clique nas duas colunas ocultas e certifique-se de selecionar a coluna "traveltime.duration.avg" (você também pode clicar em "Show all").

A detecção de outliers se concentra na identificação de pontos de dados atípicos dentro de um conjunto. A "atipicidade" de um ponto de dados é determinada pela sua proximidade com outros pontos e pela densidade dos agrupamentos vizinhos. Pontos normais geralmente possuem muitos vizinhos, enquanto os outliers estão localizados mais distantes desses agrupamentos. O método para calcular essa atipicidade baseia-se na distância, utilizando algoritmos K-nearest neighbors (K-NN). O resultado é expresso como um escore de outlier—quanto mais alto o escore, mais atípico o ponto é considerado. Além disso, o Elasticsearch auxilia na interpretação das razões pelas quais um ponto de dados é considerado um outlier, destacando o campo mais influente que contribuiu para sua anomalia.

A regressão e a classificação são parte das capacidades de aprendizado supervisionado de ML fornecidas pelo Elastic Stack. Após treinar e avaliar o modelo para garantir sua eficácia, ele pode ser implantado para fins preditivos. Neste caso, construiremos um modelo de regressão para estimar a duração média do tempo de viagem com base em fatores como a localização, o dia da semana e a hora do dia.

Para começar, siga estas etapas no Kibana:

1. Vá para Machine Learning | Data Frame Analytics | Jobs.

2. Clique em "Create job" e selecione "rennes-traffic-dataframe-analysis" como a visualização de dados de origem.

3. No assistente de criação de Data Frame, selecione a opção "Regression" em "Configuration" (Figura 8.11). No campo "Dependent variable", selecione "traveltime.duration.avg", que é a variável que desejamos prever com o nosso modelo de regressão.

4. Em seguida, no painel "Included fields", selecione os seguintes campos: "max_speed.max", "day_of_week", "hour_of_day" e "location_reference" (Figura 8.12).

Esses campos são os utilizados para a previsão. É recomendável treinar o modelo utilizando o mesmo conjunto de características que será utilizado para a previsão, a fim de garantir a consistência e a acurácia do modelo treinado.

Como Realizar uma Análise de Regressão Usando o Elastic Machine Learning

O primeiro passo em qualquer análise de regressão é a preparação dos dados. Isso inclui carregar o conjunto de dados no ElasticSearch, realizando o processo de reindexação a partir do índice ou índices de origem. O objetivo é garantir que todos os dados relevantes estejam acessíveis para o treinamento do modelo. A qualidade dos dados é fundamental, pois dados imprecisos ou irrelevantes podem prejudicar a precisão do modelo. Além disso, é importante que os dados sejam representativos do problema em questão, pois isso impacta diretamente na eficácia do modelo de previsão.

Uma vez que os dados estão preparados, o próximo estágio é a análise e o treinamento do modelo. Durante essa fase, o Elastic Stack utiliza técnicas avançadas de aprendizado de máquina para identificar padrões e relacionamentos entre as variáveis. O modelo de regressão é treinado a partir desses dados, criando uma fórmula matemática que tenta prever a variável dependente com base nas variáveis independentes selecionadas. Este processo envolve também a escolha das melhores características (features), a fim de otimizar o desempenho do modelo. Além disso, é essencial tratar questões como multicolinearidade e sobreajuste, que podem afetar a confiabilidade do modelo.

Após o treinamento, o modelo é avaliado com base em métricas específicas, como o coeficiente de determinação R² e o erro quadrático médio (MSE), que fornecem uma medida da precisão do modelo. Essas métricas permitem que o analista determine se o modelo está apto para realizar previsões e quais variáveis têm maior influência na previsão. A interpretação dos resultados é crucial para a compreensão do comportamento do modelo e para a realização de ajustes, caso necessário.

Uma vez que o modelo foi treinado e avaliado, ele pode ser utilizado para realizar previsões em tempo real, processo conhecido como inferência. A inferência é fundamental, pois permite aplicar o modelo treinado a novos dados, obtendo previsões que podem ser usadas em processos de tomada de decisão ou em outras aplicações do negócio. O Elastic Stack facilita essa etapa, tornando o processo de operacionalização e aprendizado contínuo bastante eficiente. Mesmo após a implementação do modelo, ele pode ser retrainado com novos dados para se manter atualizado, acompanhando as mudanças nas tendências dos dados.

É importante ressaltar que o Elastic Stack oferece uma solução integrada para todo esse processo, desde a preparação dos dados até a implementação do modelo. Essa integração torna a análise de regressão mais acessível e eficaz, permitindo que os profissionais de dados e cientistas de dados realizem análises preditivas com facilidade. As ferramentas de análise visual, como o Results Explorer no Kibana, são fundamentais para a interpretação dos resultados e para a realização de ajustes no modelo.

Por fim, além de treinar e avaliar modelos, o uso contínuo do modelo, com sua capacidade de aprendizado contínuo e ajustes baseados em dados atualizados, torna-se uma parte essencial de uma estratégia de análise preditiva bem-sucedida. Isso permite que as empresas se adaptem rapidamente às mudanças do mercado ou a qualquer outra variável que afete os dados de entrada.