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A análise preditiva é amplamente utilizada em empresas como uma ferramenta para prever o futuro. É preferida especialmente porque produz resultados mais bem-sucedidos com o aumento do número de modelos de análise nos últimos anos. Tanto pequenas quanto grandes empresas usam esse tipo de análise com tranquilidade. Porque, como será explicado, a lógica de funcionamento é bastante simples e os resultados são bastante eficazes.
Neste artigo, o que significa análise preditiva, suas vantagens e métodos serão explicados para você. Eles serão apoiados por exemplos. Ao final do artigo, você se tornará competente em análise preditiva e poderá começar a usá-la para o seu negócio.
Primeiro as coisas: O que é uma análise preditiva?
A análise preditiva é uma técnica de análise de dados que usa dados históricos para prever tendências futuras. Em outras palavras, para que a análise preditiva ocorra, é necessário alimentá-la com exemplos de cenários da vida real. Mas além disso, a análise preditiva usa modelagem estatística e algoritmos de aprendizado de máquina para obter insights acionáveis. Portanto, é um tipo valioso de análise que as empresas se beneficiam antes de tomar as medidas necessárias.
Além das empresas, ela também pode ser usada em previsões meteorológicas, investimentos, transações bancárias, qualificação de crédito e até mesmo criação de jogos de vídeo. No entanto, deve-se notar que todos esses campos contêm valores que podem ser medidos com dados numéricos. Em outras palavras, é um tipo de análise quantitativa , não uma análise de dados qualitativos. No entanto, o fato de ser útil em tantas áreas diferentes mostra o quão úteis são os dados que ela fornece.
Vantagens de usar a análise preditiva
A análise de dados preditiva é um dos principais princípios do planejamento futuro para empresas. Para dar um exemplo comparativo, a análise situacional usa principalmente dados em tempo real, enquanto a análise preditiva usa dados históricos. É uma ferramenta poderosa, pois revela estatisticamente os riscos que a empresa pode enfrentar no futuro, as tendências dos clientes futuros e a situação econômica e social a longo prazo. Mas não se limita a isso; você pode verificar os benefícios gerais listados aqui:
Benefícios da análise preditiva
- Redução de custos: Você pode calcular o momento certo e as formas eficientes de ações empresariais com a modelagem oferecida pelas técnicas de análise preditiva para minimizar despesas gerais.
- Deteção de fraudes: Ajuda a tomar uma posição contra fraudes examinando dados históricos e identificando padrões de atividade incomuns. Usar um software de análise preditiva será um bom começo para esse trabalho.
- Mitigação de riscos: Às vezes, pode não estar claro quando e onde um risco surgirá para uma empresa. No entanto, isso geralmente se aplica a empresas que não se prepararam anteriormente para tais situações com um método como a análise preditiva. Se tivessem feito essa análise a tempo, poderiam ter mitigado o risco.
- Pontuação e classificação de crédito: Você pode analisar a pontuação e classificação de crédito com dados históricos não apenas em termos bancários, mas também para calcular o crédito de outra empresa. Dessa forma, você tem uma previsão que pode usar ao tomar decisões sobre potenciais mutuários e parceiros comerciais.
- Previsão de demanda do cliente: Você pode ter ouvido falar que um tipo de análise, como a análise narrativa, é usada para analisar as demandas dos clientes. Mas a análise narrativa é um tipo qualitativo de análise e não fornecerá estatísticas numéricas como a análise preditiva. Portanto, você pode resolver a relação entre oferta e demanda com mais facilidade com a análise preditiva.
- Eficiência operacional: As empresas podem se beneficiar de ferramentas de análise preditiva para direcionar o fluxo de trabalho e recursos corretamente e de forma eficiente. Por exemplo, se você fizer uma análise detalhada da cadeia de suprimentos, pode facilitar a gestão de estoque.
- Visão geral da tomada de decisão: É claro que toda essa análise de dados é para permitir que as empresas tenham um processo de tomada de decisão melhor. Você pode usar muitos tipos diferentes de análise para isso, mas eventualmente, usará um dos principais tipos de análise: análise descritiva, preditiva e prescritiva. E entre esses, a análise preditiva fornece insights de forma quantitativa.
Esses foram alguns dos benefícios da análise preditiva. É um método muito útil que fornece dados confiáveis, pois pode ser usado em muitas áreas diferentes de seu negócio. No entanto, como aqui não é explicado como é realizado, as técnicas de análise preditiva serão explicadas no próximo título.
Técnicas e métodos de análise preditiva
Existem uma ampla variedade de técnicas de análise preditiva que você pode usar para transformar seus grandes dados em insights acionáveis . Esses vários métodos geralmente são integrados a software e modelos de inteligência artificial. Dessa forma, eles podem fazer uma modelagem estatística eficaz que está livre de erros que os humanos podem cometer manualmente.
Sem mais delongas, você pode ler as técnicas comuns de análise preditiva com exemplos nos seguintes artigos:
Análise de regressão
A análise de regressão é usada como um método de análise preditiva para explorar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ele fornece um valor de previsão numérico como resultado do cálculo dessas variáveis.
Exemplo: Você planeja vender um produto (variável dependente). Portanto, deseja estimar os gastos com publicidade na televisão e nos outdoors (variáveis independentes) para essa venda. Se você aplicar o modelo de regressão, poderá avaliar o impacto de cada um desses fatores com valores quantitativos. Como resultado desse modelo, se for encontrada uma correlação positiva entre as variáveis independentes e dependentes, você pode gastar as despesas necessárias com publicidade para o seu negócio.
Árvores de decisão
As árvores de decisão mostram visualmente processos de tomada de decisão com um diagrama de árvore usando algoritmos de mineração de dados. Os ramos da árvore representam uma ideia, e as folhas desses ramos se tornam um segmento de resultado. Portanto, é um método adequado para previsões baseadas em classificação.
Exemplo: Ao criar uma árvore de decisão de vendas, ela terá ramos como este: marketing, satisfação do cliente, atacado, varejo, etc. Ao avaliar esses ramos, é possível ver previsões possíveis sobre a situação de vendas para o seu negócio em um momento ou local específico.
Agrupamento
O agrupamento é um método usado para agrupar padrões inerentes ou características típicas de dados. É um elemento que ajuda a examinar naturalmente os dados e dividi-los em segmentos para uma análise mais detalhada.
Exemplo: Seu negócio possui um aplicativo de e-commerce. Você pode dividir seus clientes em segmentos e agrupá-los de acordo com seus pontos em comum. Dessa forma, é possível atender melhor às preferências dos clientes e oferecer a eles oportunidades adequadas com mais facilidade.
Modelos de classificação
Os modelos de classificação seguem um método semelhante ao do agrupamento. Basicamente, eles classificam os dados por meio de padrões definidos ou classes especificadas. Embora geralmente seja binário, também pode ser multiclasse. Se for binário, pode mostrar resultados como sim-não, enquanto em multiclasse pode mostrar resultados como pequeno, médio ou grande.
Exemplo: Pode ser usado na previsão de rotatividade de clientes. Ao criar modelos de classificação com dados apropriados, é possível revelar os padrões de rotatividade de seus clientes. Isso ajudará a tomar estratégias adequadas para reduzir os riscos potenciais de rotatividade no futuro.
Previsão de séries temporais
Previsão de séries temporais é um método de modelagem usado para revelar conexões e padrões entre dados coletados em diferentes intervalos de tempo. É importante examinar uma situação em diferentes intervalos de tempo, pois os resultados obtidos ao avaliar dados isoladamente de um determinado momento podem ser enganosos.
Exemplo: Você pode usar isso para prever as diferenças em suas vendas entre anos, estações e meses. Ou para analisar quando suas vendas estão em alta demanda e quando estão em declínio.
Perguntas frequentes sobre análise preditiva
Se você tiver perguntas em mente porque está se perguntando, mas precisa de ajuda para encontrar a resposta ou está apenas confuso sobre algumas partes, pode dar uma olhada nas perguntas frequentes. Aqui, você pode encontrar uma resposta curta e concisa sobre as informações que está procurando sem entrar em muitos detalhes.
Delinear o objetivo, recolher os dados, utilizar algoritmos e técnicas para analisar os dados e, por último, implementar o modelo preditivo.
As ferramentas mais comuns na análise preditiva são os algoritmos de aprendizagem automática e linguagens de programação como Python e R. Além disso, podem ser utilizadas muitas ferramentas diferentes, como RapidMiner, MonkeyLearn e Rattle, para recolher dados. O MC Power Bl, o Tableau e o SAS Bl também podem ser utilizados como ferramentas de business intelligence.
Em primeiro lugar, deve definir claramente os seus objectivos e começar a recolher dados relevantes para a sua análise. De seguida, identificar os padrões nos dados e escolher os métodos de modelação adequados. Por fim, avalie o modelo e utilize-o no seu processo de tomada de decisões.
Embora se assemelhem no facto de serem utilizadas para estimar resultados futuros com base em dados históricos, a análise preditiva tem um âmbito mais alargado. Ao mesmo tempo, a previsão centra-se num resultado mais restrito. A análise preditiva utiliza dados para modelar várias áreas, mas a previsão não tem uma especialização tão abrangente.
Conclusão
Tudo somado, pode-se dizer que a análise preditiva é uma base importante para as empresas. E também é uma ótima maneira de acompanhar as mudanças. Claro, ela alcança isso com dados históricos precisos usando algoritmos avançados e inteligência artificial. Assim, um negócio continua a existir no mercado competitivo. E resolve, pelo menos em parte, a complexidade desconhecida do futuro. Por causa desses benefícios, é muito necessário para empresas que desejam crescer e constantemente fortalecer seu lugar no mercado. Neste artigo, o que é análise preditiva, seus benefícios e métodos são explicados em tópicos separados para que você possa se beneficiar. A partir de agora, cabe à sua iniciativa decidir se usá-la para se desenvolver ainda mais.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
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