Análise preditiva: o que é e como funciona

A análise preditiva é um ramo da ciência de dados que utiliza vários métodos para analisar dados de uma empresa, a fim de encontrar padrões ou tendências que ajudarão essa empresa a tomar as decisões corretas.

Há muitas atividades envolvidas neste processo e incluem disciplinas como aprendizado de máquina, análise de dados e algoritmos de inteligência artificial que ajudam a fazer essas previsões.

Você pode usar análises preditivas em uma ampla variedade de aplicações. Tudo o que você precisa é de acesso aos dados históricos que podem ser usados ​​para treinar seu sistema, além dos dados atuais para fazer previsões.

Este blog analisa todos os diferentes benefícios do uso de análises preditivas em seus negócios e, além disso, mostra como começar.

Como funciona a análise preditiva

A análise preditiva é uma parte das diferentes áreas de análise de dados. Os outros são análises descritivas, análises diagnósticas e análises prescritivas.

Como seus diferentes nomes também sugerem, a análise descritiva é a área que descreve tudo o que aconteceu em uma situação, enquanto a análise diagnóstica tenta descobrir por que aquilo aconteceu. A análise preditiva, por outro lado, concentra-se em encontrar coisas que podem acontecer no futuro, enquanto a quarta, a análise prescritiva, procura maneiras de fazer coisas específicas acontecerem.

Agora, vejamos as maneiras que a análise preditiva usa para descobrir o que pode acontecer no futuro. Vou listá-los nas etapas a seguir.

Etapa 1: Definição do Objetivo

Primeiro, você precisa definir o que está tentando alcançar e faz isso especificando seus objetivos para a análise preditiva e as variáveis-alvo que está tentando prever. Essas metas podem ser vendas, aquisição de novos clientes, manutenção de equipamentos e assim por diante.

Etapa 2: coleta de dados

Em seguida, você precisa coletar dados históricos que podem ser empregados no treinamento de seu modelo preditivo. O conjunto de dados deve ser o mais abrangente possível, com todas as informações relevantes e variáveis-alvo.

Etapa 3: pré-processamento de dados e seleção de recursos

Você sempre deve preparar seus dados antes de treinar um modelo, removendo valores discrepantes e garantindo que todas as variáveis ​​estejam em uma escala comparável. Então, para simplificar seu trabalho e melhorar a precisão, você precisa selecionar as variáveis ​​ou recursos que são mais importantes para alcançar os resultados necessários.

Etapa 4: seleção do modelo

Diferentes modelos de aprendizado de máquina funcionam bem para diferentes tarefas. Portanto, você também precisará selecionar o tipo de modelo preditivo com o qual trabalhará. Os exemplos incluem redes neurais, regressão linear, árvores de decisão e muito mais.

Etapa 5: treinamento e ajuste fino do modelo

A fase de treinamento consiste simplesmente em alimentar o modelo com os dados brutos e ensiná-lo quais resultados são desejáveis ​​e quais não são. Quanto mais dados você alimentar um modelo, melhores serão suas previsões. Você pode então testar o modelo para validar seu desempenho e ajustar os parâmetros quando necessário.

Etapa 6: fazer previsões e implantação 

Quando estiver satisfeito com seu desempenho, você poderá empregar o modelo para fazer previsões sobre novos dados. Talvez também seja necessário implantar o modelo em um ambiente específico ou integrá-lo a outros aplicativos e sistemas.

Benefícios da análise preditiva

Há muitos benefícios em ter um modelo de IA analítica preditiva à sua disposição, embora isso dependa do trabalho que você pretende realizar e de quão bem o modelo foi treinado. Aqui estão alguns dos principais benefícios do uso da análise preditiva.

• Avalie e mitigue riscos: a capacidade de analisar dados históricos torna mais fácil para os modelos de análise preditiva identificarem padrões que indicam ameaças, comportamento de risco ou danos potenciais a uma empresa. Isso pode incluir a identificação de comportamento fraudulento, risco de crédito e outras anomalias que, de outra forma, custariam algum dinheiro à empresa.
• Preveja tendências futuras: os mesmos padrões também podem ajudar a identificar tendências de mercado e o comportamento relacionado do cliente. As empresas podem aproveitar essas informações para obter vantagem competitiva, ganhar mais dinheiro e obter melhor envolvimento do cliente.
• Melhorar o mascaramento de decisões: A análise preditiva também fornece aos gestores uma importante ferramenta de tomada de decisão. A capacidade de identificar relacionamentos, tendências e padrões em dados atuais e históricos permite que qualquer líder empresarial tome decisões sólidas baseadas em dados por meio de insights mais profundos do futuro.
• Aumente a eficiência: algumas empresas podem empregar análises preditivas para prever a demanda dos clientes e, assim, estar prontas para atender à demanda aumentando a produção ou os níveis de estoque. As fábricas também podem empregar manutenção preditiva para reduzir quebras de máquinas e economizar custos.
• Vantagem competitiva: A maioria das empresas depende de informações, e ter os insights corretos sobre uma situação ou evento pode dar até mesmo às pequenas empresas uma vantagem competitiva sobre as maiores.
• Aumente a receita: Ao ter uma vantagem competitiva, otimizar as operações e o envolvimento do cliente, ou ser capaz de otimizar a alocação de recursos, uma empresa pode aumentar as receitas e os lucros globais.

Tipos e técnicas de modelo

Existem diferentes tipos de modelos de aprendizado de máquina que você pode usar para criar um aplicativo de análise preditiva. Cada tipo tem seus prós e contras, então sua melhor escolha dependerá do trabalho que você tem em mãos e do tipo de resultados que você está tentando alcançar.

A seguir estão os principais tipos de modelo que você pode usar na construção de seu aplicativo.

• Modelos de Árvore de Decisão: eles usam nós que representam ramificações na tomada de decisões, de forma muito semelhante à forma como os humanos raciocinam. Eles são frequentemente usados ​​na classificação de informações, como isso é um pássaro ou um cachorro?, este projeto é de baixo risco ou alto risco?, e assim por diante .
• Redes neurais: Uma rede neural é outro tipo de sistema de aprendizado de máquina modelado a partir do cérebro humano. Eles trabalham com camadas chamadas neurônios que lhes permitem aprender as relações entre os diferentes tipos de entrada de dados e o que eles significam. Um exemplo são os grandes modelos de linguagem e os sistemas de reconhecimento de escrita. As redes neurais são ideais para projetos complexos.
• Séries temporais: Eventos que acontecem ao longo do tempo, como preços de ações ou Forex, são mais bem tratados com análise de série temporal. Uma série temporal é uma sucessão cronológica de dados indexados em intervalos de tempo pré-determinados. Este modelo é bom para finanças, engenharia, reconhecimento de padrões, previsão do tempo e muito mais.
• Modelos de análise de regressão: A análise de regressão é um método estatístico usado para estimar a relação entre duas variáveis. Se uma das variáveis ​​depende de outra, como a altura de uma criança depende da sua idade, ou o peso de uma pessoa depende da quantidade de comida que ela ingere diariamente, então a análise de regressão pode ser usada para prever o valor de uma variável, por exemplo, peso, com base por outro, por exemplo, altura.
• Modelos de cluster: Clustering é uma técnica de agrupamento de dados que usa qualidades semelhantes entre objetos para agrupá-los em clusters. Uma qualidade semelhante pode ser qualquer coisa, desde cor, forma, altura, nível de renda e assim por diante. O clustering funciona bem para segmentação de clientes, mecanismos de recomendação, reconhecimento de padrões e muito mais.

Aplicações de análise preditiva em todos os setores

Diferentes pessoas já estão usando análises preditivas para obter previsões e outros resultados preditivos em diferentes setores. As indústrias a seguir são algumas das que mais usam a tecnologia.

• Financiar.: As empresas do setor financeiro aproveitam a análise preditiva para muitas atividades, incluindo detecção e prevenção de fraudes, avaliação de riscos, segmentação de clientes, crescimento de receitas, satisfação de funcionários e muito mais.
• Fabricação e cadeia de suprimentos: Os fabricantes usam análises preditivas para gerenciamento de estoque, vendas e marketing de seus produtos, otimização da força de trabalho para alinhar com os cronogramas de produção, otimização da aquisição de matérias-primas e manutenção preditiva para evitar quebras de máquinas e reduzir o tempo de inatividade.
• Varejo: A análise preditiva também é utilizada no setor de varejo em formas como previsão de demanda, campanhas de marketing e previsão de receitas.
• Esportes: As equipes e seus dirigentes podem descobrir muitos insights valiosos utilizando análises preditivas sobre seus jogadores, treinadores e seus desempenhos históricos. Isso pode levar a melhores estratégias de jogo, melhor desempenho da equipe e melhor prevenção de lesões.
• Previsão de manutenção: Muitas empresas dependem de diversas máquinas para obter produtividade e, quando essas máquinas quebram, perdem dinheiro. A análise preditiva pode resolver esse problema usando sensores e o software certo para monitorar e analisar essas máquinas, facilitando a detecção de falhas iminentes.
• Otimização de Operações: se sua empresa executa operações que produzem muitas trilhas de dados, a análise preditiva pode ser uma ferramenta ideal para ajudá-lo a descobrir maneiras de otimizar suas operações. Essas otimizações podem variar desde marketing de divulgação até economia de custos operacionais e maximização de receita com o preço certo.
• Previsão do tempo: Os meteorologistas também aplicam análises preditivas para obter precisão. Eles combinam e alimentam dados de satélites, estações meteorológicas e vários sensores em um modelo de IA, que fornece as previsões.
• Jogos de vídeo: As aplicações da análise preditiva na indústria de jogos também são muitas. Eles ajudam a melhorar o envolvimento dos jogadores, prevendo o que os jogadores individuais irão gostar. Eles também ajudam a maximizar as compras no jogo, o que pode aumentar as receitas quando bem feito.

Desafios da análise preditiva

Embora a análise preditiva possa produzir insights valiosos, ela também traz seus próprios desafios, que podem dificultar sua implementação. A seguir estão alguns desses desafios comuns de implementação de análise preditiva.

• Complexidade: A análise preditiva não é um assunto muito simples, por isso pode não ser para todos. Isso significa que cada equipe ou negócio deve ter alguém com as habilidades essenciais dedicadas à análise.
• Qualidade de dados: um modelo preditivo é tão bom quanto os dados nos quais ele é treinado. Portanto, não importa o tipo de abordagem de aprendizado de máquina e algoritmos usados, você obterá resultados ruins se treinar seu sistema com dados ruins. A solução, claro, é trabalhar com dados de alta qualidade, tanto no treinamento do modelo quanto na realização de previsões.
• Adoção: Algumas pessoas simplesmente desconfiam das máquinas ou do uso de ferramentas de IA porque não aceitam toda a ideia da inteligência artificial. Superar esses desafios de adoção requer tempo e conhecimento sobre os prós e os contras de trabalhar com ferramentas de IA.

Principais ferramentas de análise preditiva

Existem muitas ferramentas que podem ajudá-lo com análises preditivas, cada uma com abordagens diferentes. Aqui estão alguns dos mais populares:

• KNIME: Plataforma analítica gratuita e de código aberto.
• RapidMiner: Plataforma de mineração de dados e aprendizado de máquina.
• Análise SAP: Plataforma de análise de dados baseada em nuvem.
• Weka: Plataforma de dados para nuvem e IA.
• Robô de dados: Plataforma para implementações rápidas de aplicativos.
• AutoML do Google Cloud: Aprendizado de máquina de nível empresarial para iniciantes.
• SAS: Soluções analíticas para diversos setores.
• Bancos de dados: Aplicativo generativo de inteligência de dados baseado em IA.
• H2O.ai: Plataforma de IA em nuvem generativa e preditiva.
• Alteryx: Ferramenta de análise de dados fácil de usar

Conclusão

Concluindo esta postagem do blog sobre análise preditiva e seus muitos benefícios para as organizações, desde a manufatura até o marketing e finanças, você viu as diferentes maneiras criativas pelas quais as empresas estão empregando essa tecnologia.

Você também perceberá que também pode aproveitar o poder da análise preditiva por meio de dados, aprendizado de máquina e algoritmos estatísticos para gerar insights e previsões valiosas para o seu negócio.