Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Ir para

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma forma avançada de análise de dados que tenta responder à pergunta: "O que pode acontecer depois?" Sendo uma ramificação da ciência de dados nas empresas, as análises preditivas e ampliadas estão experimentando um crescimento que coincide com o dos sistemas de Big Data, onde pools maiores e mais amplos de dados possibilitam mais atividades de mineração de dados para fornecer insights preditivos. Avanços no machine learning de Big Data também contribuíram para expandir as capacidades da análise preditiva.

O crescimento das análises preditivas e ampliadas coincide com o dos sistemas de Big Data, onde pools mais amplos de dados permitem maior atividade de mineração de dados para fornecer insights preditivos. Avanços no machine learning de Big Data também contribuíram para expandir as capacidades da análise preditiva.

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

Definição de análise preditiva

A análise preditiva é o processo de usar dados para prever resultados futuros. O processo usa análise de dados, machine learning, inteligência artificial e modelos estatísticos para encontrar padrões que possam prever comportamentos futuros. As organizações podem usar dados históricos e atuais para prever tendências e comportamentos com segundos, dias ou anos de antecedência, com muita precisão. 

Como a análise preditiva funciona?

Os cientistas de dados 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.

O fluxo de trabalho para criar frameworks de análise preditiva segue cinco etapas básicas:

  1. Definir o problema: uma previsão começa com uma boa tese e um conjunto de requisitos. Por exemplo, um modelo preditivo de análise de dados pode detectar fraudes? Determinar os níveis ideais de inventário para as festas de fim de ano? Identificar possíveis níveis de inundação no caso de condições climáticas adversas? Um problema diferente a ser resolvido ajudará a determinar qual método de análise preditiva será usado.
  2. Obter e organizar dados: uma organização pode contar com décadas de dados armazenados ou um fluxo contínuo de dados de interações com o cliente. Antes de desenvolver modelos de análise preditiva, os fluxos de dados precisam ser identificados para que, em seguida, conjuntos de dados possam ser organizados em um repositório, por exemplo, um data warehouse como o BigQuery.
  3. Pré-processar dados: os dados brutos só são úteis por si só em teoria. Para a preparação dos modelos de análise preditiva, é necessário limpar todos os dados, remover anomalias, pontos de dados ausentes ou outliers extremos, que podem ser resultado de erros de entrada ou medição. 
  4. Desenvolver modelos preditivos: os cientistas de dados têm várias ferramentas e técnicas para desenvolver modelos preditivos, que dependem do problema a ser resolvido e da natureza do conjunto de dados. Machine learning, modelos de regressão e árvores de decisão são alguns dos tipos mais comuns de modelos preditivos.
  5. Validar e implantar os resultados: verifique a acurácia do modelo e faça os ajustes necessários. Quando os resultados aceitáveis forem alcançados, disponibilize-os às partes interessadas por meio de um app, site ou painel de dados.

O que são técnicas de análise preditiva?

Em geral, há dois tipos de modelos de análise preditiva: de classificação e regressão. Os modelos de classificação tentam colocar objetos de dados (como clientes ou possíveis resultados) em uma categoria ou outra. Por exemplo, se um varejista tiver muitos dados sobre diferentes tipos de cliente, ele poderá tentar prever quais tipos de cliente serão receptivos a e-mails de marketing. Os modelos de regressão tentam prever dados contínuos, por exemplo, a quantidade de receita que um cliente vai gerar durante seu relacionamento com uma empresa. 

A análise preditiva tende a ser realizada com três tipos principais de técnicas:

Análise de regressão

A regressão é uma técnica de análise estatística que estima as relações entre variáveis. Ela é útil para determinar padrões em grandes conjuntos de dados e, assim, determinar a correlação entre as entradas. É melhor usá-la em dados contínuos que sigam uma distribuição conhecida. A regressão é frequentemente usada para determinar como uma ou mais variáveis independentes afetam outra, por exemplo, como um aumento de preço afetará a venda de um produto.

Árvores de decisão

Árvores de decisão são modelos de classificação que colocam dados em diferentes categorias com base em variáveis distintas. O método é o mais eficaz para entender as decisões de uma pessoa. O modelo lembra uma árvore, com cada ramificação representando uma possível opção e a folha associada, o resultado da decisão. Normalmente, as árvores de decisão são fáceis de entender e funcionam quando um conjunto de dados tem diversas variáveis faltando.

Redes neurais

Redes neurais são métodos de machine learning úteis em análises preditivas que modelam relações muito complexas. Basicamente, elas são potentes mecanismos de reconhecimento de padrões. As redes neurais são mais adequadas para determinar relações não lineares em conjuntos de dados, especialmente quando não existe nenhuma fórmula matemática conhecida para analisá-los. As redes neurais podem ser usadas para validar os resultados das árvores de decisão e modelos de regressão.

Solucione seus desafios mais difíceis com o Google Cloud

Clientes novos recebem US$ 300 em créditos para usar no Google Cloud.
Comece agora
Fale com um especialista em vendas do Google Cloud para discutir seu desafio exclusivo em mais detalhes.
Entre em contato conosco

Usos e exemplos de análise preditiva

A análise preditiva pode ser usada para simplificar operações, aumentar receitas e reduzir os riscos de quase todo tipo de 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, em tempo real, todas as ações na rede de uma empresa para identificar anormalidades que indiquem fraudes e outras vulnerabilidades.

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

Scores de crédito, pedidos de indenização de seguro e cobranças de dívidas são exemplos de atividades em que a análise preditiva é utilizada para avaliar e determinar a probabilidade de padrões futuros.

Melhoria operacional

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. 

Estimativa de manutenção

Organizações usam dados para prever quando uma manutenção de rotina dos equipamentos será necessária. Com essa informação, é possível programar a manutenção antes de um problema ocorrer.