Quando você compra por meio de links afiliados em nosso site, podemos ganhar uma comiss?o sem nenhum custo adicional para você. Saiba Análise Preditiva é quando uma organiza??o usa modelos e algoritmos matemáticos ou computacionais para prever tendências ou eventos futuros. Isto posto, saiba o que é e como funciona a Análise Preditiva no artigo abaixo.
O que é Análise Preditiva?
A análise preditiva é quando uma organiza??o usa modelos e algoritmos matemáticos ou computacionais para prever tendências ou eventos futuros.
Os aplicativos ou solu??es que usam a análise preditiva processam dados históricos com aprendizado de máquina (ML), modelagem estatística e minera??o de dados para identificar possíveis padr?es que podem ser replicados no futuro. Em suma, ele pode processar dados existentes para prever possíveis cenários, resultados e comportamentos.
A previs?o de resultados futuros dessa maneira pode ajudar a criar insights que as partes interessadas da empresa podem usar para tomar decis?es melhores.
Como funciona a Análise Preditiva?
Há seis etapas principais na implanta??o da análise preditiva na empresa:
Defina um objetivo:
Identifique o problema que está tentando resolver e os insights que está tentando desenvolver. Por exemplo, “quero aumentar a aquisi??o de clientes em x% e quero entender quais fatores têm o maior impacto na aquisi??o de novos clientes”.Compile seus dados:
Encontre possíveis fontes de dados, como arquivos, planilhas, bancos de dados e sensores, e comece a coletar os dados para processamento.Comece o pré-processamento:
Limpe os dados brutos para remover erros e entradas an?malas e, em seguida, agregue as fontes como parte de um único repositório.Crie um modelo preditivo:
Use aprendizado de máquina, modelos de regress?o e árvores de decis?o para processar o conjunto de dados e tentar resolver seu objetivo inicial.Verifique a precis?o:
Verifique a precis?o do resultado do modelo e ajuste-o conforme necessário, otimizando os parametros e validando o modelo ao longo do tempo.Compartilhe os resultados:
Quando o resultado for preciso e utilizável, compartilhe os insights com os tomadores de decis?o por meio de um aplicativo.
é importante observar que a eficácia de uma solu??o de análise preditiva depende de vários fatores, incluindo o volume de dados a que a ferramenta tem acesso, a qualidade dos dados e as técnicas usadas para processá-los.
Técnicas de Análise Preditiva
Ao analisar os modelos de análise preditiva, há dois tipos principais de modelos usados pelas organiza??es: modelos de classifica??o e modelos de regress?o.
Os modelos de classifica??o classificam os objetos de dados em uma categoria ou outra;
Os modelos de regress?o tentam prever dados contínuos, como volume de vendas mensais ou índices de satisfa??o do cliente.
Existem, ent?o, três técnicas principais que podem ser usadas para processar dados:
| Análise de regress?o | Uma técnica estatística usada para medir continuamente a rela??o entre variáveis. Essencialmente, ela permite que você veja que tipo de influência uma variável tem sobre outra.
Por exemplo, você pode analisar a rela??o entre o quanto os usuários compram com base em sua localiza??o, idade, dados demográficos, sexo, estado civil ou dispositivo. |
|---|---|
| árvores de decis?o | Um modelo de classifica??o preditiva que classifica os dados de entrada em uma determinada categoria. Funciona como um fluxograma, come?ando com um único nó, que se ramifica em outros nós mapeando outros resultados potenciais.
Ele n?o apenas mostra quais decis?es podem ser tomadas, mas também mostra a probabilidade de um resultado potencial. |
| Redes neurais | Um subconjunto do processo de aprendizado de máquina em que uma grande rede de nós é conectada para estudar a estrutura de um conjunto de dados. Essas redes neutras podem ser treinadas continuamente em um conjunto de dados para reconhecer padr?es e, gradualmente, fazer previs?es de acordo com eles.
Por exemplo, eles podem prever tendências de vendas, receita, rotatividade de clientes e outros dados. |
Benefícios da Análise Preditiva
A capacidade de usar dados para ler ou se preparar para o futuro de forma eficaz traz várias vantagens importantes para as organiza??es:
- Planejamento operacional: Com a análise preditiva, as organiza??es podem verificar se os recursos atuais s?o adequados para atender à demanda futura ou se há custos de manuten??o futuros ou escassez na cadeia de suprimentos que precisam ser preparados. Isso dá às organiza??es um aviso para que tomem medidas para mitigar a interrup??o operacional.
- Marketing mais personalizado: A análise preditiva permite que as organiza??es ofere?am aos clientes recomenda??es, campanhas e ofertas personalizadas em tempo real nas quais eles provavelmente ter?o interesse. Isso pode n?o só ajudar a impulsionar as vendas, mas também aumentar a fidelidade do cliente, oferecendo uma experiência mais relevante.
- Melhor tomada de decis?es: Tomar decis?es orientadas por dados com base em dados históricos e prever corretamente eventos futuros leva a uma melhor tomada de decis?o geral que pode fazer a empresa crescer de forma eficaz, minimizando o risco operacional. Isso pode oferecer uma vantagem competitiva importante em rela??o a outras organiza??es.
- Custo-benefício: A análise de dados em escala permite que uma organiza??o veja como investir melhor no crescimento. Se a veicula??o de anúncios em determinados canais de marketing for significativamente mais lucrativa do que em outros, ela poderá optar por reduzir os gastos em canais que geram menos ROI.
- Seguran?a cibernética: As organiza??es podem usar a análise preditiva para identificar antecipadamente atividades an?malas ou mal-intencionadas em uma rede que possam indicar um ataque cibernético, para que possam responder antes que um criminoso cibernético tenha a chance de roubar ou criptografar informa??es protegidas.
A Análise Preditiva é uma “bola de cristal”?
Com os dados corretos e a modelagem estatística detalhada, as organiza??es podem converter dados brutos n?o acionáveis em insights concretos que os tomadores de decis?o podem usar para orientar o sucesso da empresa como um todo.
Embora as solu??es de análise preditiva n?o consigam prever o futuro, elas podem ajudar as empresas a evoluir para capitalizar as oportunidades de mercado, caso elas dependessem apenas do julgamento humano.
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