A análise preditiva é uma poderosa ferramenta que permite prever padrões futuros com base em dados históricos e modelos estatísticos. 

E não é à toa que ela tenha revolucionado diversos setores: fornece insights valiosos para tomadas de decisão mais precisas e eficientes.

Mas o que ela realmente significa?

Nesse texto, vamos elaborar um pouco melhor sobre esse conceito.

Índice de conteúdo

O que é a análise preditiva?

A análise preditiva é um ramo da análise de dados que utiliza dados históricos, modelos estatísticos, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina para identificar padrões e fazer previsões sobre resultados futuros. Em outras palavras, ela busca responder à pergunta: “O que pode acontecer depois disso?”.

Por isso, seu principal objetivo é prever eventos futuros ou comportamentos com base em dados históricos.

Como a análise preditiva funciona?

A análise preditiva, como o próprio nome sugere, tem o objetivo de prever o futuro, ou melhor, estimar o que provavelmente acontecerá com base em dados históricos e padrões do passado.

Então, ela funciona reunindo e analisando grandes volumes de dados históricos e, ao mesmo tempo, identificando padrões e construindo modelos estatísticos ou algoritmos de machine learning.

Por que usar análise preditiva: benefícios dessa área

As análises preditivas permitem às organizações identificar padrões e tendências nos dados históricos, o que, consequentemente, possibilita a antecipação de mudanças no mercado, preferências do consumidor e outros fatores relevantes. 

O grande saldo é para as empresas, que podem se adaptar mais rapidamente às demandas do mercado e a tomar decisões estratégicas proativas.

Considerando isso, podemos destacar alguns importantes benefícios:

• Identificar áreas de ineficiência nos processos operacionais de uma organização — o que se torna uma oportunidade de melhorar;
• Prever eventos futuros com base em dados históricos ajuda as empresas a identificar e mitigar riscos potenciais;
• Criar expectativas sobre vendas futuras, demanda do mercado, comportamento do consumidor e outros fatores cruciais para o sucesso empresarial;
• Aumentar sua competitividade e alcançar melhores resultados de forma geral.

Quais as técnicas envolvidas na análise preditiva?

As técnicas envolvidas na análise preditiva podem variar dependendo do problema específico e dos dados disponíveis. Mas, de forma geral, existem algumas que se destacam: regressão linear,  regressão logística, árvores de decisão e random forest.

Regressão linear

Ela é usada para prever um resultado com base em uma ou mais variáveis independentes e, por isso, eficaz para previsões numéricas simples quando existe uma relação linear entre as variáveis.

Regressão logística

Bem similar à regressão linear, mas é usada quando o resultado é categórico. É frequentemente usada para prever a probabilidade de um evento ocorrer, como a probabilidade de um cliente comprar um produto.

Árvores de decisão

Essa técnica cria uma árvore de decisão com base nos dados de treinamento. Ela divide os dados em subgrupos homogêneos. É útil para problemas de classificação e regressão e é facilmente interpretável.

Random forest 

Uma extensão das árvores de decisão, onde várias árvores são construídas e combinadas para melhorar a precisão e evitar o overfitting. A tradução seria floresta aleatória.

Como começar a usar análises preditivas?

Claro que não é simples começar a usar análises preditivas, mas alguns existem passos essenciais para dar início a esse processo.

Um bom passo a passo pode ser:

1. Antes de tudo, identifique claramente os objetivos comerciais que você deseja alcançar com as análises preditivas. Entram aqui revisão de vendas, otimização de processos, detecção de fraudes, entre outros;
2. Determine quais conjuntos de dados são necessários para atingir seus objetivos. Isso pode incluir dados históricos de vendas, dados de produção, dados de clientes, entre outros. Os dados precisam estar limpos, completos e de alta qualidade;
3. Selecione as técnicas de análise preditiva mais adequadas para o seu problema específico. Isso pode incluir regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, análise de séries temporais, entre outras. Considere também se o uso de machine learning é apropriado para o seu caso.
4. Utilize os dados históricos e as técnicas selecionadas para construir modelos preditivos. Isso envolve treinar os modelos com os dados disponíveis e ajustá-los conforme necessário para melhorar sua precisão e desempenho;
5. Após construir os modelos preditivos, é essencial validar e avaliar sua eficácia. Isso pode ser feito dividindo os dados em conjuntos de treinamento e teste, comparando as previsões do modelo com os resultados reais e utilizando métricas de desempenho adequadas;
6. Uma vez validados, os modelos preditivos podem ser implementados na prática para fazer previsões em tempo real ou automatizar processos. Integre os modelos aos sistemas existentes da sua organização e monitore seu desempenho continuamente.
7. Continue refinando e aprimorando seus modelos à medida que novos dados se tornam disponíveis e as condições do mercado mudam. É preciso estar aberto para ajustar suas estratégias conforme necessário para garantir resultados consistentes e precisos.

Usando machine learning na análise preditiva

O uso de machine learning na análise preditiva revoluciona a forma como as organizações lidam com grandes volumes de dados. Essa abordagem permite que algoritmos aprendam padrões nos dados históricos e façam previsões precisas sobre eventos futuros. 

Com técnicas como regressão logística, árvores de decisão e redes neurais, já citadas, os modelos de machine learning podem identificar correlações complexas e não lineares, proporcionando insights valiosos para tomadas de decisão estratégicas. 

E, além disso, a capacidade de adaptar e atualizar continuamente os modelos com novos dados permite uma melhoria contínua da precisão e eficácia das previsões.

Como a análise preditiva pode ser útil?

A análise preditiva é incrivelmente útil em diversos setores. Por exemplo, no setor de varejo, ela pode prever padrões de compra dos clientes, permitindo que as empresas ajustem seus estoques e estratégias de marketing para atender melhor à demanda e aumentar as vendas. 

No campo da saúde, a análise preditiva pode prever a probabilidade de um paciente desenvolver certas doenças com base em seu histórico médico e estilo de vida, permitindo intervenções preventivas precoces e personalizadas. 

Além disso, no setor financeiro, essa análise pode ser usada para prever riscos de crédito, detectar fraudes e otimizar investimentos, ajudando as instituições a proteger seus ativos e maximizar seus retornos.

Seja qual for a área, existem formas de aproveitar esse tipo de análise de dados!