A análise preditiva é um processo essencial no campo da ciência de dados, visto que permite prever resultados futuros com base em padrões e tendências identificados no banco de dados.
Esse modelo capacita as empresas a antecipar mudanças, compreender melhor seus clientes, otimizar as operações e, com isso, tomar decisões mais estratégicas e eficazes.
Nos próximos tópicos, exploraremos um pouco mais sobre esse assunto, evidenciando a importância, as técnicas e os exemplos mais conhecidos no mercado!
O que é Análise Preditiva?
A análise preditiva refere-se ao processo de examinar dados disponíveis para detectar padrões e tendências que podem ser utilizados para realizar previsões sobre futuros contextos.
Esse processo envolve recursos estatísticos e algoritmos de machine learning para desenvolver recursos preditivos, os quais podem ser inseridos em diversos setores, como financeiro, saúde, marketing e produção industrial.
Assim, a análise preditiva permite responder questões como ‘qual a possibilidade de um cliente adquirir um produto específico?’ e ‘qual será a projeção de vendas para os próximos meses?’.
Dessa forma, para conduzir essa análise, segue-se um procedimento que engloba a obtenção e limpeza de dados, a escolha de variáveis pertinentes, o desenvolvimento do modelo e a legitimação dos resultados.
Como funciona a Análise Preditiva?
Os cientistas de dados empregam recursos de previsão para descobrir associações entre diversos artifícios nos conjuntos de dados escolhidos.
Após a conclusão da coleta de dados, um modelo estatístico é criado, testado e ajustado para produzir previsões mais precisas.
O processo para desenvolver estruturas de análise preditiva segue cinco etapas fundamentais:
- Definição do problema: uma previsão inicia-se com uma tese e um conjunto de necessidades. Assim, a natureza do problema a ser solucionado auxiliará na escolha da técnica de análise preditiva.
- Coletar e organizar os dados: antes de criar recursos de análise preditiva, é necessário identificar os fluxos de dados, para que, posteriormente, possam ser organizados em um armazenamento digital.
- Pré-processamento de dados: o preparo dos modelos de análise preditiva requer a limpeza dos dados, eliminação de lacunas, pontos de dados em falta ou outlier extremo, podendo ser falhas na entrada ou avaliação.
- Criação de modelos preditivos: a partir dos problemas a serem resolvidos, os cientistas de dados apresentam artifícios para produzir modelos de dados, como machine learning.
- Validação e implementação dos resultados: examine a precisão do modelo e realize correções quando necessário. Ao alcançar resultados satisfatórios, é preciso compartilhar com as partes interessadas
Qual a importância da Análise Preditiva?
As empresas estão aplicando análises preditivas para solucionar desafios complexos e identificar oportunidades de negócio. Confira, logo em seguida, a utilização desse recurso:
Identificação de fraudes
A utilização de diversas técnicas analíticas permite aprimorar a identificação de padrões e a prevenção de atividades ilegais.
Com o aumento da preocupação com segurança cibernética, é preciso adotar uma análise avançada para verificar as atividades da rede, a fim de detectar fraudes e possíveis ameaças.
Otimização de campanhas de marketing
A análise preditiva é um recurso que, além de garantir oportunidades de vendas cruzadas, permite definir as respostas ou as aquisições dos clientes.
Além disso, tais modelos auxiliam as organizações a atrair, manter e ampliar sua base de contatos.
Melhoria das operações
A análise preditiva garante que as atividades empresariais sejam conduzidas de forma mais eficaz, haja vista que apresenta ferramentas que permitem fazer previsões de estoque e gerenciamento de recursos.
Redução de riscos
A pontuação de crédito é amplamente utilizada para verificar a possibilidade de padrões de compra dos consumidores. Além disso, outras aplicações associadas a riscos englobam registros de reclamações e a ativação de seguros.
Técnicas de Análise Preditiva
Existem várias técnicas de análise preditiva, algumas das mais comuns incluem:
Análise de regressão
A regressão é uma abordagem de análise estatística que avalia as interações entre diferentes variáveis.
Nesse sentido, é utilizada para identificar padrões em um conjunto extenso de dados e, assim, estabelecer associações entre as entradas.
Essa técnica é mais eficaz quando aplicada a dados contínuos com uma distribuição reconhecida. Além disso, normalmente, é empregada para analisar a influência que uma variável provoca sobre a outra.
Árvore de decisão
As árvores de decisão são utilizadas para classificar os dados em categorias distintas a partir de diferentes variáveis. Nesse contexto, é uma técnica altamente eficaz para compreender as escolhas dos indivíduos.
Assim, é um modelo semelhante a uma árvore, visto que cada ramo representa uma opção possível e cada folha associada é o resultado da decisão.
Geralmente, as árvores de decisão são de fácil compreensão e são adequadas para conjuntos de dados com variáveis ausentes.
Redes neurais
As redes neurais são técnicas de machine learning amplamente empregadas em análises preditivas direcionadas a modelagem de interações mais complexas. Assim, representam um modelo de identificação de padrões.
Essas redes neurais são indicadas para determinar associações não lineares em conjuntos de dados, principalmente quando não há um conhecimento matemático para realizar uma análise.
Além disso, podem ser empregadas para a validação dos resultados obtidos com as árvores de decisão e com os modelos de regressão.
Como fazer uma Análise Preditiva?
Para fazer uma análise preditiva, é essencial definir o problema que a sua empresa precisa solucionar, bem como identificar a variável dependente que deve ser antecipada.
Após isso, é fundamental reunir e estruturar os dados pertinentes para a análise estatística. Isso envolve diversos procedimentos, como a limpeza de dados, eliminação de partes faltantes e a adequação dos dados para a análise.
Nesse sentido, é crucial selecionar um modelo preditivo compatível com os problemas da empresa, bem como com o conjunto de dados estatísticos disponibilizados.
Com o modelo escolhido, é preciso investir na capacitação e no treinamento do modelo, a fim de que se possa realizar previsões mais precisas.
Em seguida, é essencial testar e analisar o modelo em dados de dados de validação para avaliar a eficiência e o desempenho.
Dessa forma, após o treinamento e avaliação do modelo, é possível utilizá-lo para realizar previsões futuras e tomar decisões fundamentadas em dados definidos.
Exemplos de Análise Preditiva
Após compreender como realizar uma análise preditiva, confira alguns exemplos desse processo:
1. Previsão da conversão e compra
As organizações empresariais podem realizar segmentações regulares de anúncios online, a partir de dados para direcionar as estratégias com estimativa de maior probabilidade de conversão e interesse de compra.
2. Segmentação de clientes
Com a segmentação dos clientes em categorias específicas, o setor de marketing é capaz de utilizar a análise preditiva para tomar decisões mais assertivas e alinhar os conteúdos com os interesses do público-alvo.
3. Estimativa de manutenção
As empresas utilizam dados para definir o momento ideal de realizar manutenções nos aparelhos. Assim, com essa previsão, é possível realizar reparos antes do aparecimento de algum problema.
