A análise de dados desempenha um papel importante em muitas empresas, seja na criação de melhores estratégias de negócios como na tomada de decisões mais informadas. E no mundo da exploração de dados a análise preditiva está na vanguarda desta tendência, fornecendo às empresas insights sobre o que pode acontecer no futuro.
É isso mesmo, a análise preditiva pode ajudar sua organização a prever resultados futuros e a explorar padrões contidos nos dados para detectar riscos e oportunidades com base em dados históricos e técnicas analíticas, como aprendizado de máquina.
Não por acaso, a análise preditiva conquistou o apoio das organizações. De acordo com um estudo publicado pela The Insight Partners, o mercado de análise preditiva passará de 12,4 milhões em 2022 para mais de 38 milhões em 2028.
Se você está afim de embarcar na vanguarda do mundo dos dados, acompanhe nosso artigo. Nele, você saberá todos os detalhes da análise preditiva: para que serve, benefícios, como fazê-la e modelos desse tipo de análise. Boa leitura!
O que é Análise Preditiva?
A análise preditiva é uma técnica dentro do campo da ciência de dados que visa prever eventos futuros ou tendências com base em dados históricos e padrões identificados. O objetivo é ir além da compreensão do que ocorreu e fornecer a previsão mais precisa do que ocorrerá no futuro.
Para realizar análises preditivas, são utilizadas técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar correlações e padrões nos dados históricos. Esses padrões são então extrapolados para fazer previsões sobre eventos futuros.
Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar análise preditiva para prever a demanda por seus produtos em determinadas épocas do ano, com base em dados de vendas históricas, tendências sazonais e outros fatores relevantes. Resumindo, dentre os principais benefícios do uso dessas técnicas preditivas estão:
O uso de análise preditiva nos negócios oferece uma série de benefícios significativos. Aqui estão alguns dos principais:
- Previsão de tendências e comportamentos futuros: essa análise pode ajudar na tomada de decisões estratégicas, como lançamento de novos produtos, ajustes de preços e alocação de recursos;
- Melhora da precisão de previsões: ao utilizar algoritmos avançados e técnicas estatísticas, a análise preditiva permite que as empresas tomem decisões mais informadas e reduzam o risco de erro;
- Otimização de processos e operações: ao prever a demanda do mercado, os padrões de compra dos clientes ou até mesmo falhas potenciais em equipamentos, as empresas podem otimizar seus processos e operações;
- Personalização e segmentação de mercado: a análise preditiva permite que as empresas entendam melhor as necessidades e preferências individuais dos clientes, facilitando a personalização de produtos, serviços e campanhas de marketing;
- Detecção de fraudes e anomalias: a análise preditiva ajuda as empresas a identificar padrões suspeitos nos dados que podem indicar atividades fraudulentas ou anomalias. Isso é especialmente útil em setores como serviços financeiros, seguros e comércio eletrônico.
Como a análise preditiva funciona?
A análise preditiva funciona por meio da utilização de modelos de previsão que identificam correlações entre diferentes elementos nos conjuntos de dados selecionados. Para quem gosta de filmes ou séries policiais, podemos dizer que a análise preditiva funciona como uma investigação de crime.
Primeiro, você precisa ter um problema para resolver (o crime), dados para coletar (evidências da cena do crime e depoimentos). Depois você terá de preparar as informações, selecionando aquelas que são válidas ou não, e talvez você se depare com a inconsistência de algumas informações, tendo que ir atrás de novos dados (depoimentos e evidências). Aí é chegada a hora de refinar esses dados coletados para construir um modelo preditivo (construir um caso com base nas evidências). Por fim, é a cartada final, o momento de apresentar a interpretação dos dados fornecendo insights ao negócio (o grande júri).
De forma prática, portanto o ciclo de análise preditiva funciona da seguinte forma:
Identificando o problema
É crucial garantir que o problema identificado seja claramente definido e relevante para os objetivos da organização. Além disso, é importante considerar se há dados disponíveis para abordar o problema de forma eficaz e se as previsões resultantes serão utilizáveis na tomada de decisões.
Coletando os dados
A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso da análise preditiva. Isso inclui não apenas a quantidade de dados, mas também sua precisão, integridade e relevância para o problema em questão. A diversidade das fontes de dados pode enriquecer a análise, mas também pode aumentar a complexidade da preparação dos dados.
Preparando os dados
A preparação dos dados é uma etapa crítica e muitas vezes demorada, mas essencial para garantir que os dados estejam prontos para análise. Isso pode envolver a limpeza de dados inconsistentes ou ausentes, a normalização de formatos de dados e a seleção de recursos relevantes para a modelagem.
Construindo o modelo preditivo
A escolha do algoritmo de modelagem adequado é crucial e deve ser baseada no tipo de problema e nos dados disponíveis. Além disso, é importante ajustar e validar o modelo usando técnicas como validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros para garantir sua precisão e generalização.
Interpretando os dados e aplicando os aprendizados
Compreender as previsões geradas pelo modelo é essencial para tomar decisões informadas. Isso pode envolver a comunicação dos resultados de forma clara e compreensível para as partes interessadas e o desenvolvimento de estratégias acionáveis com base nos insights obtidos.
O que são técnicas de análise preditiva?
Técnicas de análise preditiva são métodos e abordagens utilizados para extrair insights e fazer previsões com base em dados históricos e padrões identificados. Essas técnicas são fundamentais para entender e antecipar eventos futuros com base nas informações disponíveis.
A seguir estão algumas das melhores técnicas de análise preditiva que garantem impulso ao desempenho do seu negócio:
Classificação
Esta abordagem envolve estimar a probabilidade de um determinado item se enquadrar em uma categoria específica. Os modelos de classificação produzem um número contínuo, geralmente denominado confiança, que reflete a probabilidade de uma observação cair em uma classe específica.
A classe com a maior probabilidade pode ser escolhida para representar uma probabilidade prevista como um rótulo de classe. Filtros de spam, que categorizam e-mails recebidos como “spam” ou “não spam” com base em critérios predeterminados, e algoritmos de detecção de fraude, que destacam transações suspeitas, são os exemplos mais comuns de categorização em um caso de uso comercial.
Modelo de regressão
É uma técnica estatística usada para investigar e modelar a relação entre uma variável dependente (ou resposta) e uma ou mais variáveis independentes (ou preditoras). A regressão é amplamente utilizada em análise estatística para entender como as mudanças em uma ou mais variáveis independentes estão associadas a mudanças em uma variável dependente.
Por exemplo, podemos comparar os efeitos de variáveis medidas em diversas escalas, como o impacto dos ajustes de preços e o volume de atividades promocionais, utilizando também este método. Esses benefícios ajudam pesquisadores de mercado, analistas de dados e cientistas de dados a escolher o melhor conjunto de variáveis a serem usadas na construção de novos produtos.
Agrupamento (clusterização)
Uma das técnicas de mineração de dados mais utilizadas é a de clusterização, que divide um enorme conjunto de dados em pedaços menores, categorizando objetos com base em sua similaridade em grupos. Quando os consumidores são agrupados com base em padrões de compra, por exemplo, são criados segmentos de clientes, permitindo à empresa ampliar campanhas de marketing direcionadas.
Análise de série temporal
Os modelos de série temporal prevêem valores futuros usando valores que já foram observados. Uma série temporal é uma coleção de itens de dados que ocorrem repetidamente ao longo do tempo, como variações na renda familiar média ou alterações no preço de uma ação.
Esses modelos de análise preditiva são úteis para fazer julgamentos que envolvem um elemento de incerteza ao longo do tempo ou ao projetar comportamentos ou métricas ao longo do tempo.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina
A análise preditiva impulsionada pela inteligência artificial (IA) e pelo aprendizado de máquina (machine learning) é uma abordagem avançada que utiliza algoritmos e modelos para identificar padrões em dados históricos e fazer previsões sobre eventos futuros.
Um exemplo prático de como a análise preditiva com inteligência artificial e aprendizado de máquina pode ser usada no dia a dia é na previsão de demanda de produtos em uma empresa de varejo. A empresa coleta dados históricos de vendas, como datas de vendas, quantidade de produtos vendidos, preços, promoções, dados sazonais e quaisquer outros fatores relevantes. As previsões de demanda geradas pelo modelo são usadas para apoiar a tomada de decisões operacionais, como planejamento de estoque, programação de produção, alocação de recursos e estratégias de precificação.
Processamento de Linguagem Natural
A análise de texto, também conhecida como Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP), é uma área da inteligência artificial e da ciência da computação que se concentra na compreensão e análise de texto escrito em linguagem natural.
Ela envolve uma série de técnicas e algoritmos projetados para extrair informações significativas e insights de textos não estruturados. Empresas podem, por exemplo, usar análise de texto para monitorar o sentimento do público em relação à sua marca, analisando postagens em mídias sociais, avaliações de clientes e comentários em fóruns. Isso permite que elas entendam a percepção do público e respondam rapidamente a feedbacks negativos ou positivos.
Agora que você já conhece as principais particularidades da análise preditiva, que tal entender como a mindset Data Thinkin pode fazer a diferença nos negócios? Para tanto, recomendamos a leitura do nosso artigo Como o Data Thinking pode fazer a diferença na utilização de dados
