Análise preditiva

A análise preditiva utiliza a capacidade combinada de algoritmos, dados estatísticos e machine learning para acessar necessidades e resultados futuros com modelos analíticos otimizados, ajudando as empresas a usarem melhor recursos e insights.

A análise preditiva não é uma técnica independente. Ela pode ser dividida em diversos modelos, cada um com seu propósito, função e benefício para inúmeros casos de uso. Em geral, os dados encontrados podem ser usados para aprofundar a compreensão de pontos de dados históricos, identificar instâncias anômalas em vários conjuntos de dados e prever tendências futuras.

Modelos de classificação

Ao obter dados históricos, esse modelo reúne e classifica os dados em categorias. Empresas de diversos setores usam esse modelo para resolver problemas complexos e descobrir novas oportunidades. As amplas aplicações o tornam um modelo comum para determinar aprovações de aplicações, determinar a probabilidade de inadimplência, identificar transações fraudulentas e muito mais.

Modelos de agrupamento

Essa versão da análise preditiva separa dados em grupos selecionados com base em critérios compartilhados. Esses dados podem ser classificados em clusters rígidos ou suaves. O agrupamento rígido é uma categorização direta, e o agrupamento suave atribui probabilidade de dados quando agrupados. Em geral, os modelos de agrupamento costumam ser implementados em marketing, ajudando profissionais da área a planejar estratégias para públicos-alvo específicos.

Modelos de previsão

Os modelos de previsão estimam o valor futuro quantificável de um objeto com base nos dados numéricos históricos. Um dos principais motivos pelo qual a modelagem de previsão é amplamente utilizada é porque ela permite diversos parâmetros de entrada, como eventos climáticos e locais, e, portanto, oferece mais versatilidade em vários setores. Por exemplo, lojas de varejo podem extrapolar quantos clientes ou vendas é possível esperar em determinada semana com base no tráfego passado e programa a cobertura adequadamente.

Modelos atípicos

Como o nome sugere, um modelo atípico identifica dados que estão fora na norma dentro de um único ou diversos conjuntos de dados e ajuda a tirar conclusões desses pontos de dados anômalos. Assim como outros modelos, diversos fatores podem ser considerados, variando de preço e locais até históricos de pagamento. E, por esses motivos, os modelos atípicos são particularmente úteis nos setores financeiros e de manufatura, onde podem ajudar a identificar possíveis atividades fraudulentas ou indicar defeitos e ineficiência de equipamentos.

Modelos de série de tempo

Diferentemente de outros modelos, os modelos de série de tempo usam dados anômalos em vez de dados históricos, em que o tempo é usado como principal entrada para ganhar insights sobre períodos futuros de tempo. A maior vantagem é que eles podem determinar como métricas específicas mudarão ao longo de um tempo específico com base em determinadas variáveis, como clima ou vendas anteriores, geralmente em conjunto com múltiplas previsões, ajudando as empresas a mapearem o crescimento ou criarem melhores estratégias para os próximos passos.