O que é análise preditiva?

A análise preditiva é o uso de dados históricos, algoritmos estatísticos, modelagem preditiva e técnicas de machine learning de Big Data para ajudar as organizações a prever resultados futuros com mais precisão, a se planejar para eventos inesperados e a descobrir oportunidades. em atividades futuras.

Como uma ramificação da ciência de dados para negócios, o desenvolvimento das análises preditivas e aprimoradas coincide com o desenvolvimento dos sistemas de Big Data, nos quais pools maiores e mais amplos de dados aumentaram o escopo das atividades de mineração de dados para fornecer insights preditivos. Avanços no machine learning de Big Data também ajudaram a expandir as capacidades da análise preditiva.

Saiba como as soluções do Google Cloud de análise de dados, machine learning e inteligência artificial podem ajudar sua empresa a funcionar de maneira mais eficiente e rápida com a análise preditiva.

Definição de análise preditiva

A análise preditiva inclui uma variedade de técnicas estatísticas que analisam fatos atuais e históricos para fazer previsões sobre o futuro. Com a ajuda de ferramentas sofisticadas, além de modelos de IA e machine learning de Big Data, as organizações podem usar dados históricos e atuais para prever com precisão as tendências e os comportamentos nos próximos segundos, dias ou anos.

Os cientistas de dados mais experientes usam modelos de previsão para identificar correlações entre diferentes elementos nos conjuntos de dados selecionados. Quando a coleta de dados é concluída, um modelo estatístico é formulado, treinado e modificado para gerar previsões precisas.

A análise preditiva é usada para quê?

A análise preditiva pode ser usada para simplificar operações, aumentar a receita e reduzir os riscos de quase todos os negócios ou setores, incluindo serviços bancários, varejo, empresas de água, energia ou gás, setor público, saúde e manufatura. Às vezes são usadas as análises aprimoradas, que usam o machine learning de Big Data. Veja mais alguns exemplos de casos de uso, incluindo análise de data lake.

Detecção de fraude

A análise preditiva examina todas as ações na rede da empresa em tempo real para identificar anormalidades que indicam fraude e outras vulnerabilidades.

Melhoria das operações

As empresas usam modelos de análise preditiva para prever necessidades de inventário, gerenciar recursos e operar com mais eficiência.

Segmentação de clientes

Ao dividir uma base de clientes em grupos específicos, os profissionais de marketing podem usar a análise preditiva para tomar decisões embasadas e personalizar o conteúdo a públicos-alvo únicos.

Previsão de conversão e compra

As empresas podem realizar algumas ações, como fazer uma nova segmentação dos anúncios on-line usando dados para guiar as estratégias com previsões de uma maior chance de conversão e intenção de compra.

Redução de riscos

Pontuações de crédito, pedidos de indenização de seguro e coleta de dívidas, esses itens usam a análise preditiva para avaliar e determinar a probabilidade de padrões futuros.

Manutenção preditiva

As organizações usam dados para prever quando a manutenção de rotina dos equipamentos será necessária. Com essa informação, é possível programar a manutenção antes que ocorra um problema.

Os produtos e serviços de IA e machine learning do Google Cloud fornecem a base para a análise preditiva. As ferramentas e modelos disponíveis permitem que as organizações usem insights de dados para ir além do que aconteceu no passado e fornecer uma melhor avaliação do que pode acontecer no futuro.

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