Modelagem Preditiva em Business Analytics: Análise Detalhada

Com um número crescente de concorrentes no setor de negócios, projeções irresolutas fazem mais mal do que bem. Adivinhar ideias e tendências de mercado na esperança de impulsionar o crescimento dos negócios não está nem perto do que os relatórios planejados e apoiados por estatísticas podem. Essas estatísticas podem ser geradas por meio do grande fluxo de dados consistentemente aproveitado pelas empresas para atender seus clientes para avaliar e prever atividades para um futuro melhor para a empresa. Da mesma forma, a modelagem preditiva funciona para ajudar os analistas de negócios a aproveitar a análise para criar modelagem preditiva aplicada .

De acordo com o Google Trends, a modelagem preditiva é um conceito emergente em Business Intelligence. Ele serve um excelente benefício para o uso de bancos de dados mais do que apenas saber o paradeiro atual do mercado, mas também conhecer cenários de mercado prováveis ​​e dar um passo à frente dos outros. A área de Business Analytics trabalha para gerar melhores oportunidades, e os modelos preditivos estão se tornando uma ótima ferramenta para consolidar relatórios precisos.

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Mas como esses dois funcionam juntos? Quais são as etapas e os benefícios de usar a modelagem preditiva na análise de negócios? Vamos descobrir!

O que é Modelagem Preditiva?

A modelagem preditiva envolve a recuperação de informações valiosas com a ajuda da inteligência artificial de aprendizado de máquina e a aplicação das informações adquiridas em modelos matemáticos para prever diversos aspectos para os negócios. Os modelos de análise preditiva incluem conjuntos de algoritmos que funcionam juntos como um processo de mineração de dados que lida com dados históricos para prever cenários futuros e as hipóteses de qualquer prática.

O processo penetra no vasto banco de dados, analisa, identifica padrões, obtém as informações mais valiosas e é usado ainda mais pelos analistas para criar relatórios informativos de forma abrangente. As empresas contam com modelos preditivos para adicionar uma vantagem competitiva aos seus negócios, mantendo-se um passo à frente com projeções valiosas. A volatilidade das empresas pode ser regulada com informações precisas e baseadas em estatísticas, e os modelos de análise preditiva funcionam para criar o mesmo.

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Tipos de Modelagem Preditiva

Diferentes negócios exigem diferentes tipos de modelos preditivos mais adequados aos seus requisitos e recursos disponíveis. Portanto, os modelos preditivos são compostos por diferentes técnicas para fazer previsões relevantes. Aqui estão alguns exemplos de modelos preditivos.

• Modelos de classificação: um modelo frequentemente usado em vários setores, os modelos de classificação categorizam dados com base em informações coletadas por meio de dados históricos. As categorias de dados trabalham com dados mais recentes para analisar tendências e fazer projeções.

• Modelos de previsão: Os modelos de previsão são os modelos preditivos mais usados ​​devido à sua versatilidade. Os modelos de previsão trabalham com valores de métrica para fazer previsões analisando os padrões em dados históricos. Por exemplo, uma loja de roupas prevê o número de produtos necessários para a próxima venda com a ajuda de dados históricos da venda anterior.

• Modelo de agrupamento: o modelo de agrupamento simplifica o gerenciamento de dados classificando os dados em diferentes categorias com características comuns. Esses conjuntos de dados são simplificados e fáceis de usar para diversas finalidades.

• Modelos de série temporal: Modelo de série temporal refere-se a um modelo preditivo que funciona por meio de bancos de dados com base em períodos de tempo e categoriza o mesmo para usar onde as tendências de variação de tempo são úteis para fazer previsões.

• Modelos de outliers: enquanto outros modelos preditivos funcionam com tipos de dados homogêneos ou que compartilham um atributo comum, Outliers é um modelo preditivo útil criado para trabalhar com tipos de dados anômalos. O modelo preditivo Outlier captura as informações que não estão alinhadas com a norma.

Métodos de modelagem preditiva

Os analistas de negócios podem escolher métodos de modelagem preditiva para analisar estruturas de dados. Aqui estão alguns desses modelos usados ​​com frequência.

• Regressão Polinomial

O método de Regressão Polinomial analisa a relação não linear entre os resíduos e o preditor para realizar o processo.

• Regressão Linear Simples

O método de regressão linear simples usa a relação entre duas variáveis ​​contínuas.

• Regressão linear múltipla

A Regressão Linear Múltipla usa um método estatístico para mencionar a relação de mais de uma variável contínua.

• Regressão da Árvore de Decisão

A regressão de árvore de decisão segue uma estrutura semelhante a uma árvore para criar algoritmos de classificação. O método de modelagem preditiva divide os dados em partes menores para processar.

• Regressão de vetores de suporte

A regressão de vetor de suporte é outra forma de método de regressão que usa os principais recursos de dados para caracterizar os algoritmos.

• Baías ingénuas

O método faz previsões relacionadas às taxas de estoque e produção usando dados históricos. Ele também pode identificar falhas por meio de inconsistências, permitindo espaço para melhorias no gerenciamento de riscos.

Vantagens da Modelagem Preditiva em Business Analytics

Os modelos preditivos têm um conjunto diversificado de vantagens para estender à prática analítica de negócios. Aqui estão alguns dos benefícios que qualquer Analista de Negócios pode colher através da criação e implementação de modelos preditivos.

A modelagem preditiva desempenha um papel crucial na detecção de fraudes comerciais externas e internas. Os algoritmos de modelo trabalham para identificar discrepâncias e comportamentos inconsistentes para mapear as possibilidades de comportamento criminoso. Os modelos preditivos atacam quaisquer vulnerabilidades para criar um sistema confiável com o crescimento dos problemas de segurança cibernética.

Campanhas de marketing eficientes podem ser conduzidas com a ajuda de modelagem preditiva, pois o processo aproveita métricas e estatísticas relacionadas ao comportamento do cliente e alinha sua agenda de campanha em torno dele. Os modelos analisam tendências de compra, preferências e muito mais sobre o cliente para trabalhar ainda mais na alteração de suas estratégias de marketing e torná-las de acordo com a demanda do cliente.

O gerenciamento de risco é o maior benefício dos modelos preditivos. Por exemplo, instituições como bancos usam a pontuação de crédito de um indivíduo para permitir os serviços e investimentos, que muitas vezes podem ter um rumo negativo quando o sistema não verifica os antecedentes da pessoa. Felizmente, os modelos preditivos lidam com o problema analisando as chances de fraude ou a credibilidade de um indivíduo por meio de dados históricos.

Aplicação de Modelagem Preditiva

Diversas indústrias aplicam modelos preditivos para resgatar vários benefícios. Aqui estão alguns exemplos de aplicativos de modelagem preditiva.

O setor de varejo usa modelagem preditiva para planejar produtos e preços de acordo. Eles analisam o comportamento do cliente, criam eventos promocionais e determinam quais ofertas têm maior probabilidade de impulsionar as vendas.

O setor bancário usa modelagem preditiva para executar verificações de antecedentes para obter o status de elegibilidade de qualquer indivíduo para reduzir o risco de crédito. Ele também retém informações do cliente para estender benefícios e ofertas.

O setor de manufatura usa modelos preditivos para analisar inconsistências de desempenho da cadeia de suprimentos e ajuda a otimizar a maioria dos recursos limitados. A indústria frequentemente usa o modelo de Business Analytics para analisar cada uma de suas seções e manter a eficiência em todas.

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Conclusão

A modelagem preditiva é uma parte crucial do Business Analytics, útil para que as empresas atinjam seu desempenho ideal. Os relatórios obtidos a partir desses modelos são bem informados, baseados em métricas e mais precisos do que qualquer outro método de previsão para ajudar a melhorar o desempenho atual e futuro da organização.