Análise preditiva
Análise preditiva: uma forma de se adiantar ao futuro através das novas tecnologias
A análise preditiva utiliza técnicas estatísticas de modelização, big data e machine learning para extrair dados históricos e fazer previsões. É uma técnica muito valorizada no mundo empresarial pelos benefícios que pode oferecer ao identificar, por exemplo, riscos e oportunidades. Sua aplicação vai do comércio eletrônico à energia, às finanças ou aos seguros, entre outros.
Algum dia desses você está pensando em comprar umas botas novas de esqui para sua próxima escapada às montanhas e, nesse mesmo momento, recebe um e-mail com uma oferta. Quando alguma coisa assim acontece, com certeza mais de uma vez você se perguntou: eles leem meu pensamento? De alguma forma poderíamos dizer que sim porque acontecimentos desse tipo não ocorrem por acaso, uma vez que por trás disso está a análise preditiva.
O QUE É A ANÁLISE PREDITIVA
Segundo a empresa de consultoria Gartner, a análise preditiva é uma forma de análise avançada que verifica dados ou conteúdos para responder à pergunta: o que é provável que aconteça no futuro? Graças ao big data, os dados obtidos através de todos os sistemas conectados podem ser interpretados para conseguir previsões sobre como uma pessoa ou um grupo de população irá se comportar, algo que também é aplicável aos negócios ou processos.
Existem diferenças entre a análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva, mas agora focaremos nas duas últimas. Enquanto a análise preditiva utiliza os dados compilados para fazer previsões sobre uma suposição, a análise prescritiva coleta esses dados e se aprofunda neles até encontrar uma maneira de fazer essa suposição acontecer. Em relação às duas primeiras, a análise descritiva examina o fato em si e a análise diagnóstica tenta compreender as causas de um evento.
Modelos preditivos
O que é um modelo preditivo? É, basicamente, um modelo estatístico que pode ser utilizado para fins preditivos. Existem dois tipos, modelos paramétricos e não paramétricos, e há um terceiro tipo, os semiparamétricos, que se situam entre ambos. Os modelos paramétricos fazem suposições em relação a um número finito de parâmetros analisados dentro de uma família de distribuições. Pelo contrário, os não paramétricos analisam os testes cuja distribuição não se adapta a critérios paramétricos.
COMO FAZER UMA ANÁLISE PREDITIVA
O processo de análise preditiva começa a partir de um conjunto de dados e requer as seguintes etapas:
1. Definição do projeto
Identificar o objetivo do projeto e os entregáveis para chegar a um resultado.
2. Coleta de dados
Compilar dados de múltiplas fontes para obter a imagem mais completa possível.
3. Análise de dados
Os dados são inspecionados, selecionados e modelados para tirar conclusões.
4. Elaboração de estatísticas
O objetivo é validar se as conclusões, as premissas e as hipóteses são consistentes.
5. Criação do modelo preditivo
Um modelo preditivo que permita modificar parâmetros para modular os resultados.
6. Implantação do modelo preditivo
Utilizar os resultados para gerar relatórios e métricas, e tomar decisões baseadas nos mesmos.
7. Monitoramento dos resultados
A posteriori, verifica se os resultados estão de acordo com as previsões obtidas.
BENEFÍCIOS DA ANÁLISE PREDITIVA
O principal benefício da análise preditiva é permitir que as empresas e organizações aprendam de suas experiências passadas a partir de seus dados e adotem medidas para aplicar o aprendido a fim de obter melhores resultados no futuro. A seguir, elencamos algumas de suas vantagens:
A aplicação da inteligência artificial, e de técnicas derivadas como o machine learning, elimina a carga da análise manual de dados e minimiza os erros.
Gera uma vantagem competitiva no mercado ao identificar melhor e mais rapidamente as tendências, oportunidades e desafios, aumentando as vendas e a otimização de recursos.
Ao identificar as variáveis que mais influenciam o comportamento das pessoas e o que lhes motiva a comprar, melhora a satisfação dos clientes.
Aumenta as probabilidades de sucesso no lançamento de produtos, dado que possui um grande conhecimento das necessidades e interesses dos clientes.
TÉCNICAS DE ANÁLISE PREDITIVA
As técnicas de análise preditiva usadas para criar modelos baseiam-se principalmente em técnicas de regressão. A seguir, mencionamos algumas delas: regressão linear, escolha discreta, séries temporais, análise de sobrevivência ou de sobrevida, árvores de classificação e regressão, etc. Também existe uma série de métodos estatísticos avançados para a regressão e a classificação que utilizam técnicas de machine learning. Os mais conhecidos são:
- Gradient boosting: técnica de aprendizagem automática usada para a análise da regressão e para problemas de classificação estatística que origina um modelo com o formato de árvores de decisão.
- Análise Bayesiana: baseia-se na probabilidade subjetiva e trabalha considerando os conhecimentos prévios à pesquisa, além da evidência obtida através desta.
- Redes neurais artificiais: imita o funcionamento do cérebro humano e sua capacidade de aprender ou se adaptar, organizar ou generalizar os dados.
- Random forest: permite construir um conjunto de árvores de decisão com a ideia de que uma combinação de modelos de aprendizagem melhore o resultado global.
- Data mining: esta técnica computacional consiste em explorar, analisar e relacionar grandes blocos de informação para obter padrões e tendências significativas.
Ferramentas da análise preditiva
As soluções de software de inteligência de negócios incluem ferramentas de análise preditiva. A seguir, elencamos as mais comuns no mercado: SAP Analytics Cloud (parte do ambiente SAP), RapidMiner (oferece opções gratuitas), Alteryx (para identificar falhas em equipamentos), IBM SPSS (para pesquisa), H2O.ai (baseia-se em open source), TIBCO (oferece uma demo gratuita), MathWorks (parte do ambiente MathLab), DASH Analytics (para o setor da saúde).
APLICAÇÕES DA ANÁLISE PREDITIVA
A análise preditiva é utilizada com sucesso em vários setores. A seguir, elencamos alguns deles e oferecemos exemplos:
Automotivo
Aplica-se às tecnologias de assistência ao motorista e aos novos veículos autônomos.
Aeronáutica
Aplica-se à supervisão das condições e desempenho dos motores dos aviões.
Energia
Leva em consideração a disponibilidade, tendências ou clima ao prever a demanda e os preços.
Finanças
Aplica-se, por exemplo, aos modelos de risco crédito, considerando diversas variáveis.
Indústria
Os modelos preveem falhas na maquinaria ou reduzem o tempo de inatividade, entre outros.
Saúde
Os modelos se encarregam de detectar padrões para prever surtos de asma ou crises de diabetes.