O que é Análise Preditiva? Por que isso é importante?

A aplicabilidade do Data Analytics transformou a forma como as empresas conduzem as operações e aumentou a lucratividade em todos os setores. A análise dos dados armazenados ajuda a entender melhor o desempenho de uma empresa e afeta positivamente os recursos de tomada de decisão de qualquer empresa. Diferentes campos de análise de dados visam aumentar a eficiência, eliminando o trabalho humano indesejado, que de outra forma pode ser canalizado para novos trabalhos orientados à pesquisa.

Você pode estudar a análise de dados em quatro ramos detalhados:

• Análise descritiva
• Análise de diagnóstico
• Análise Preditiva
• Análise Prescritiva

Este artigo se concentra principalmente na análise preditiva. Abordaremos o funcionamento da análise preditiva e exploraremos suas aplicações em diferentes setores.

O que é Análise Preditiva?

A análise preditiva é um ramo da análise de dados que prevê resultados futuros de eventos com base em dados e informações anteriores. Os resultados são calculados usando um amplo espectro de tecnologias modernas que incluem vários processos matemáticos, modelagem estatística, aprendizado de máquina, mineração de dados, big data e muito mais.

Usando a análise preditiva, previsões altamente precisas são feitas por meio de vários ciclos de tentativa e erro. A técnica é usada pelas empresas para obter uma visão profunda de eventos futuros para melhorar a tomada de decisões e facilitar as vendas maximizadas.

Obter conhecimento detalhado de análise preditiva só é possível com uma sólida experiência de pesquisa descritiva, diagnóstica e prescritiva.

Entendendo o funcionamento da análise preditiva

A análise preditiva funciona no plano de alavancar dados históricos para descobrir insights em tempo real. Ele se baseia na repetição de várias etapas em ordem cíclica para aumentar a precisão e a viabilidade de cada modelo preditivo.

Aqui estão as etapas envolvidas na análise preditiva:

1. Entendendo um negócio
2. Analisando dados de negócios
3. Preparando dados para o modelo
4. Preparando o modelo
5. Avaliação
6. Trabalhando nas falhas e repetindo todo o ciclo para precisão
7. Implantação do produto final

1. Entendendo um Negócio

Compreender a demanda antes de fornecer uma solução para o seu abastecimento é essencial. Portanto, o primeiro passo envolve a coleta de conhecimento e informações relativas para traçar um curso de ação. Em seguida, você precisa coletar dados suficientes para o treinamento adequado do modelo preditivo e a identificação de padrões preditivos.

2. Análise e Preparação de Dados

Você deve analisar os dados necessários para treinar o modelo. Isso significa eliminar todas as informações ou ruídos indesejados e garantir informações suficientes para o funcionamento perfeito do modelo.

3. Preparando o Modelo

Este é o passo mais crucial. Aqui, você precisa preparar o produto de acordo com os resultados de sua pesquisa. A modelagem é realizada usando técnicas analíticas preditivas como aprendizado de máquina, big data, mineração de dados, análise estatística, etc. Ao final do treinamento, o modelo aprenderá com os dados históricos e identificará as tendências de acordo.

4. Avaliação do Modelo

Ao trabalhar com analistas de negócios e executar execuções de teste, você pode entender se o modelo faz sentido e atende às necessidades do negócio. Essa etapa é obrigatória porque algoritmos complicados podem levar a previsões falsas, afetando negativamente os negócios.

5. Verificação da Precisão

Você pode avaliar a precisão treinando novamente o modelo com conjuntos de dados. Este é um processo contínuo que aumentará progressivamente a eficiência do modelo com base no feedback recebido.

6. Implantação

Depois de um tempo, quando o modelo atinge um nível de eficiência específico, ele pode ser implantado para uso prático em situações do mundo real para resolver problemas em tempo real.

Análise preditiva: modelos de protótipo

Os modelos de análise preditiva formam a base da análise de dados. Além disso, modelos de modelos e protótipos facilitam a conversão de dados atuais e passados ​​em previsões matematicamente comprovadas que fornecem insights futuros. Os diferentes tipos de modelos usados ​​na análise preditiva incluem:

• Modelo de Manutenção Preditiva : prevê as chances de equipamentos de negócios atingirem seus pontos de ruptura.
• Modelo de Garantia de Qualidade : Este modelo é hábil em prever e prevenir possíveis defeitos em um produto, mantendo assim a qualidade e proporcionando a satisfação do cliente.
• Modelo de valor ao longo da vida do cliente : lista os clientes com maior probabilidade de reinvestir nos serviços e produtos oferecidos por uma empresa.
• Modelo de Segmentação de Clientes : Este modelo visa segregar os clientes em segmentos com base em características e comportamento de compra semelhantes.

Técnicas de Análise Preditiva

• Árvores de decisão : Em termos mais simples, este modelo coloca os dados em diferentes segmentos conhecidos como 'ramos', com base em outros parâmetros variáveis. As árvores de decisão podem ser tratadas sem esforço e prontamente compreendidas à medida que os dados são extraídos de acordo com os requisitos do usuário em um curto período.
• Regressão : Este sistema estatístico facilita a determinação de padrões em conjuntos de dados e estabelece relações baseadas em fórmulas entre as variáveis.
• Redes Neurais : Desenvolvido imitando o funcionamento do sistema neural humano, este modelo usa Inteligência Artificial para reconhecer padrões. É altamente eficaz quando você tem muitos dados para lidar, mas não consegue formular uma relação entre as entradas e as saídas.

Diferença entre dados de previsão e previsão de dados

Previsão e previsão de dados podem parecer semelhantes, mas há uma pequena diferença entre as duas. A previsão de dados pode ser projetada como um subconjunto da modelagem preditiva. A previsão é mais inclusiva de teorias estatísticas, enquanto a previsão considera probabilidades e análise de séries temporais. Para explicar em uma frase, podemos dizer que: “ todas as previsões não são previsões, mas todas as previsões são previsões ”.

Análise preditiva e aprendizado de máquina

Você pode estar se perguntando se o aprendizado de máquina e a análise preditiva seguem o mesmo procedimento para desenvolver modelos de precisão quase humanos. Embora a ideia original por trás dessas tecnologias seja semelhante, existe uma diferença significativa entre elas.

O aprendizado de máquina visa o funcionamento independente completo de um sistema e a eliminação de qualquer dependência da interação humana. Procura estabelecer um ecossistema de funcionamento autónomo sem a necessidade de intervenção humana.

No entanto, a análise preditiva foi projetada para ser operada e modificada com especialistas humanos no circuito, de acordo com as necessidades de uma empresa. Sem entrada humana, a análise preditiva é uma tecnologia estagnada e não pode prosperar.

Análise preditiva e Big Data

Big data tem desempenhado um papel revolucionário ao fornecer uma estrutura e forma para a análise preditiva. A análise de volumes gigantescos de dados para alavancar decisões estratégicas não seria possível sem a introdução do big data.

Aplicações de análise preditiva

A análise preditiva chegou a vários setores em várias disciplinas. De empresas de marketing e seguros a redes de restaurantes, todos os setores aceitaram essa tecnologia emergente de mãos abertas.

Alguns setores onde a análise preditiva tem instalações de grande desenvolvimento são:

• Investimento : Os investidores aproveitam esse método para prever os próximos movimentos do mercado para aprimorar seus portfólios e evitar perdas potenciais.
• Bancos e Finanças : Órgãos financeiros como bancos usam análises preditivas para garantir a satisfação e a segurança do cliente. Modelos específicos para bancos são utilizados para a identificação de oportunidades de cross-selling e detecção de fraudes.
• Energia e serviços públicos : a análise preditiva desempenha um papel essencial no setor de energia. Modelos complexos são usados ​​para prever o impacto dos padrões de mudanças climáticas. Isso ajuda na realização de medidas preventivas para minimizar as perdas catastróficas relacionadas à energia elétrica por meio de danos à rede elétrica.
• Indústria de transformação : A produção de qualquer unidade pode ser aumentada ou diminuída com base nos resultados dos modelos de trabalho específicos do produto. Esses modelos são criados como uma combinação de técnicas de análise preditiva e análise de negócios.
• Saúde : as organizações de saúde demonstraram entusiasmo zeloso em adotar a análise preditiva para melhorar suas operações nos últimos dois anos. De acordo com pesquisas, as organizações de saúde que aproveitam a análise preditiva provavelmente economizarão (pelo menos) 15% do orçamento total nos próximos cinco anos, se não mais. Além disso, 93% dos executivos de saúde concordaram unanimemente que a análise preditiva desempenharia um papel crucial na formação de seu futuro. Os campos em que as organizações de saúde implementam a análise preditiva são:

• Otimizando os horários da equipe
• Aquisição e gerenciamento de suprimentos
• Alocação de recursos durante períodos saturados

Conclusão

A análise preditiva é um campo emergente que está criando uma demanda generalizada por si mesmo. Na verdade, a análise de dados como um todo moldará as indústrias no futuro. Não só está revolucionando negócios e empresas, mas também tem desempenhado um papel fundamental na geração de empregos em massa.

Com o potencial de um boom exponencial iminente, a análise de dados e seus campos de estudo relacionados, como Machine Learning e Inteligência Artificial, impactarão marginalmente a vida humana nos próximos cinco a dez anos.

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