Pessoal, vamos dar uma mergulhada no mundo da análise preditiva e aproveitar as tendências futuras da ciência de dados.
O que exatamente define a análise
preditiva?
Simples, este segmento de análise
avançada usa algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina para prever
eventos futuros.
Na minha atual observação, a qualidade
dos dados e evitar a dependência excessiva de previsões são os principais
obstáculos à utilização eficaz de modelos preditivos, isso é uma opinião minha
pessoal.
Vamos então entender que no mundo
da ciência de dados, a análise preditiva é um componente crucial no kit de
ferramentas das empresas modernas. Levando-se em conta que à medida que as
empresas enfrentam as complexidades da era digital em constante evolução, é
fundamental compreender as principais diferenças entre os tipos de análise de
dados.
Dessa forma, existem quatro tipos
principais de análise de dados que as organizações recorrem:
1 - Análise Descritiva: responde
à pergunta “O que aconteceu? ”
2 - Análise de diagnóstico:
responde à pergunta: "Por que isso aconteceu?"
3 - Análise Preditiva: responde à
pergunta: "Afinal o que poderia acontecer?"
4 - Análise Prescritiva: responde
à pergunta: "O que você deve fazer a seguir?"
Meu foco nesse artigo é como a
análise preditiva funciona, investigando suas complexidades e analisando como
as empresas podem aproveitar seu potencial.
A pergunta principal, o que é
análise preditiva?
Pessoal, como disse
anteriormente, é um ramo da análise avançada que utiliza algoritmos
estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a
probabilidade de eventos futuros com base em dados históricos. Ela também
utiliza ferramentas e técnicas como mineração de dados, modelagem e
inteligência artificial, todas com o objetivo de analisar dados, identificar
padrões e fazer previsões. Um fato observado por mim, é que as organizações que
utilizam esta forma de análise de dados podem antecipar resultados futuros,
identificar riscos e estão melhor posicionadas para tomar decisões.
Vou repassar dados importantes de
acordo com minhas pesquisas sobre a história da análise preditiva. Ela remonta
aos primeiros modelos estatísticos e técnicas de mineração de dados, que
lançaram as bases para a tomada de decisões modernas baseadas em dados. Ao
longo dos anos, à medida que as capacidades computacionais se expandiram, a
análise preditiva evoluiu de simples regressões lineares para algoritmos
sofisticados sob a égide do aprendizado de máquina.
Isso inclui que a convergência de
vastos conjuntos de dados, o poder computacional aprimorado e algoritmos inovadores
impulsionam a análise preditiva para a atenção dos líderes empresariais,
permitindo que as organizações prevejam resultados futuros com alta precisão. À
medida que essas metodologias amadureceram, a análise preditiva deixou de ser
uma especialidade de nicho para se tornar uma ferramenta convencional,
auxiliando setores que vão da saúde ao financeiro.
Vocês já ouviram dizer o que corresponde
a Análise Preditiva X Análise Prescritiva
Isso é importante, pois, as
análises preditivas e prescritivas desempenham funções distintas no mundo da
tomada de decisões baseada em dados. Da seguinte maneira, a análise preditiva
utiliza dados passados para prever resultados futuros, a análise prescritiva
vai um passo além, oferecendo recomendações práticas sobre o que fazer a seguir
com base nessas previsões.
Em nosso segmento, ou seja, a
análise preditiva em marketing, funciona da seguinte maneira:
O marketing é uma indústria que
depende muito de métricas. Nós profissionais de marketing rastreamos cliques,
engajamento, visualizações e outros comportamentos. Assim as marcas podem usar
análises preditivas para obter um enorme banco de dados de informações e
pontuar leads com base na probabilidade de comprarem um produto. Isso dá às
marcas uma ideia de onde devem priorizar seu alcance para obter o maior retorno
do investimento.
Sergio, então, onde a análise
preditiva funciona melhor?
Ela funciona melhor em cenários
onde a previsão é importante, especialmente para tendências de curto e médio
prazo. Um conjunto que vai desde a avaliação de tendências de mercado até a
avaliação do comportamento dos clientes, é útil em áreas que exigem estratégias
proativas, lógico, em vez de reativas.
Vou citar alguns exemplos de
quando aplicar a análise preditiva:
- Estratégias de preços;
- Demanda do produto;
- Previsão de receita;
- Fidelização de clientes;
- Programação de manutenção;
- Aquisição de talento;
- Avaliação de risco;
É notório que os modelos
preditivos podem ter vários graus de complexidade, mas o princípio permanece o
mesmo, ou seja, eles usam resultados conhecidos para desenvolver modelos, ou até
mesmo treinar IA para prever valores futuros para dados novos ou diferentes. Esses
modelos de análise preditiva fornecem previsões que representam a probabilidade
de uma variável alvo como lucro ou rotatividade de clientes, com base na
significância estimada do conjunto de variáveis de entrada.
De uma certa forma, os modelos de
análise prescritiva são mais complexos de construir, mas permitem que uma
organização explore vários cenários hipotéticos. De uma outra maneira, os
modelos de análise preditiva concentram-se em um conjunto mais restrito de
parâmetros, isso significa que esses modelos são mais fáceis de construir e
podem fornecer uma visão geral rápida de uma situação.
Em toda a sua forma, a análise
preditiva ajuda a trazer clareza e objetividade à tomada de decisões. Ela pode
informar decisões importantes sobre gastos ou políticas em situações em que os
gestores poderiam, de outra forma, ser propensos a ilusões. Os modelos não
podem prever o futuro com 100% de precisão, mas podem ajudar a fazer suposições
fundamentadas.
Enfim, a análise preditiva
oferece muitos insights valiosos e acionáveis. Porém, no final das contas,
ainda são previsões. Sendo assim, confiar excessivamente neles sem considerar
fatores externos ou usar o julgamento humano pode levar ao excesso de confiança
e a decisões potencialmente erradas. Na minha opinião é importante encontrar um
equilíbrio entre insights baseados em dados e considerações do mundo real.
Vou além, aqueles que desejam
aprender mais além da definição de análise preditiva e dos casos de uso devem
explorar ainda mais as áreas de aprendizado de máquina, big data e inteligência
artificial, pois, a análise de dados é um campo que oferece oportunidades de
aprendizagem ao longo da vida e novos desafios.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
