Modelagem Preditiva em Business Analytics

A modelagem preditiva é uma técnica usada por empresas e organizações nos resultados disponíveis para criar, processar e validar um modelo para uso futuro na previsão de negócios. Essa ferramenta é parte integrante da análise preditiva, uma técnica de mineração de dados para entender possíveis resultados futuros.

A modelagem preditiva é amplamente utilizada em vários setores para mitigar riscos e possíveis perdas. As empresas usam a modelagem preditiva extensivamente para prever eventos, comportamento do consumidor e riscos relacionados a finanças, economia e mercado.

Por que a modelagem preditiva aplicada é importante na análise de negócios

A modelagem preditiva inclui a análise de eventos históricos. Portanto, desempenha um papel integral na análise de negócios, por meio da qual as empresas têm a capacidade de prever eventos, o comportamento dos clientes e possíveis riscos.

Com o advento da tecnologia, produtos digitais como telefones celulares e computadores tornaram-se uma necessidade básica. Isso resultou em enormes quantidades de dados em tempo real recuperados de mídias sociais, históricos de navegação, plataformas de computação em nuvem, etc. Esses dados estão disponíveis para uso das empresas. Essa grande quantidade de dados se enquadra na categoria de big data. A modelagem preditiva desempenha um papel vital na análise do Big Data, que é ainda utilizado pelas empresas para melhorar suas operações e relacionamentos com a base de consumidores.

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As ferramentas de modelagem preditiva podem gerenciar grandes proporções de dados não estruturados e complexos que são difíceis de analisar manualmente. A modelagem preditiva é usada para analisar dados em um curto período com a ajuda de programas de software de computador. Esses programas são usados ​​para processar grandes conjuntos de dados de dados históricos para avaliar e identificar padrões de dados que ajudam na previsão. Assim, as empresas podem usar modelos preditivos para prever o comportamento do consumidor ou as tendências do mercado.

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Como funciona a modelagem preditiva?

A modelagem preditiva não é fixa. É revisado e validado regularmente para atualização e alteração dos dados. Os modelos preditivos funcionam principalmente com base nas premissas de eventos anteriores e eventos atuais. Se os dados recém-adquiridos mostrarem mudanças significativas no presente, seu impacto no futuro também será recalculado de acordo. Os modelos preditivos são projetados para funcionar rapidamente e lidar com grandes conjuntos de dados para realizar cálculos em uma fração de tempo. No entanto, modelos preditivos complexos, como em biologia computacional e saídas quânticas, demoram mais para serem processados.

Cinco tipos de modelos de análise preditiva

Os modelos preditivos não precisam ser criados desde o início para cada aplicação. Essas ferramentas são usadas para muitos modelos e algoritmos críticos para a aplicação em vários casos de uso. Os avanços tecnológicos também levaram a avanços na análise, por meio dos quais o uso desses modelos se expandiu exponencialmente. Os cinco modelos de análise preditiva importantes são os seguintes:-:

• Modelo de classificação: Este é o modelo mais simples, projetado para categorizar dados para respostas de consulta diretas e simples.
• Modelo de clustering: Este modelo é projetado para empilhar dados por meio de atributos comuns. Agrupa coisas ou pessoas com atributos ou comportamentos comuns e faz planos e estratégias adicionais para cada grupo.
• Modelo de previsão: Este é o mais popular entre os modelos preditivos. Ele foi projetado para trabalhar com valores numéricos e aprender com dados históricos.
• Modelo de outliers: Este modelo analisa pontos de dados anômalos ou periféricos.
• Modelo de série temporal: Este modelo é projetado para avaliar uma série de pontos de dados com base no tempo.

Algoritmos Preditivos Comuns na Modelagem Preditiva

Os algoritmos preditivos usam dados históricos para prever eventos futuros que ajudam a construir modelos matemáticos para capturar tendências importantes. Os algoritmos preditivos dependem de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo, que são subtipos de inteligência artificial (IA). Alguns dos algoritmos preditivos mais importantes e comumente usados ​​são: -

• Random Forests: Este algoritmo foi obtido de um cluster de árvores de decisão que não estão relacionadas e podem usar regressão e classificação para classificar grandes conjuntos de dados.
• Generalized Linear Model (GLM) for Two Values: Este algoritmo reduz a lista de variáveis ​​para procurar o que melhor se adapta. Ele é projetado para calcular pontos de inflexão e alterar a captura de dados e outras influências, como preditores categóricos, para determinar o resultado que funciona melhor. Esse algoritmo ajuda a superar desvantagens em vários outros modelos, como a regressão linear regular.
• Modelo Impulsionado por Gradiente: Este algoritmo usa árvores de decisão combinadas. No entanto, essas árvores estão relacionadas, ao contrário da Random Forest. Ele constrói uma árvore de cada vez, ajudando assim a próxima árvore a corrigir falhas na árvore anterior. Esse algoritmo é frequentemente usado em classificações, como nos resultados dos mecanismos de pesquisa.
• K-Means: Este algoritmo é bastante popular porque é rápido. Ele é projetado para agrupar pontos de dados com base em suas semelhanças e é comumente usado para o modelo de clustering. Ele pode renderizar as coisas rapidamente.
• Profeta: Esse algoritmo é amplamente usado em modelos de previsão e séries temporais, pois é projetado para planejamento de capacidade, como estoque, alocações de recursos, cotas de vendas e similares. É preferido devido à sua alta flexibilidade e porque pode acomodar facilmente heurísticas e uma série de boas suposições.

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Limitações da modelagem preditiva

Apesar de ser amplamente utilizada para análise de negócios, a modelagem preditiva não é alheia a limitações e desafios. Abaixo, listamos alguns dos desafios e suas soluções:-

• Erros na rotulagem de dados: Isso pode ser facilmente corrigido por meio de aprendizado por reforço ou redes adversariais generativas (GANs).
• Escassez de grandes conjuntos de dados necessários para treinar machine learning: isso pode ser facilmente superado com “one-shot learning”.
• A incapacidade de uma máquina de explicar o propósito por trás de suas ações: Máquinas não podem funcionar como humanos. Alguns de seus cálculos podem ser excepcionalmente complexos para os humanos encontrarem e entenderem. Isso pode ser facilmente superado com a ajuda da transparência do modelo necessária para a segurança humana, correções potenciais, técnicas de atenção e explicações agnósticas de modelo interpretável local (LIME).
• Capacidade ou falta de aprendizado generalizado: as máquinas não podem levar adiante o que aprenderam e têm problemas para aplicar seu conhecimento a novas circunstâncias porque se aplicam a um caso de uso específico. É aí que entra o aprendizado de máquina. A modelagem preditiva depende em grande parte do aprendizado de máquina para ser reutilizável e para aplicação em vários casos de uso.
• Viés em algoritmos e dados: Esta é a única limitação que ainda não tem solução. Nenhuma representação pode alterar os resultados, resultando em maus-tratos de grandes grupos de pessoas.

Conclusão

Escusado será dizer que as ferramentas de análise preditiva são amplamente utilizadas por analistas de dados para reduzir tempo e custos e aumentar a eficiência. Ele ajudou as organizações a prever resultados de negócios consideravelmente, considerando variáveis ​​como inteligência competitiva, fatores ambientais, condições de mercado e mudanças na regulamentação.

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