Análise Preditiva: o que é e como fazer?
14 min de leitura | 27 de março 2024Se você já se perguntou: “o que é e como fazer a análise preditiva?”, este artigo é para você! A análise preditiva é uma ferramenta poderosa que utiliza dados históricos e técnicas estatísticas avançadas para prever tendências futuras e padrões de comportamento.
Neste artigo, vamos explorar como você pode começar a implementar a análise preditiva na sua empresa.
O que é a Análise Preditiva?
A análise preditiva é uma abordagem analítica que utiliza uma variedade de técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e inteligência artificial para prever eventos futuros com base em dados históricos e padrões identificados. Essa prática permite que as organizações extraiam insights valiosos e tomem decisões informadas sobre o que pode acontecer no futuro.
Qual a diferença entre Análise Descritiva e Análise Preditiva?
Antes de mergulharmos nos detalhes da análise preditiva, é importante entender a diferença entre análise descritiva e análise preditiva.
1. Foco principal
- A análise descritiva se concentra em descrever o que aconteceu no passado, fornecendo uma visão retrospectiva dos dados e eventos.
- A análise preditiva, por outro lado, visa prever o que pode acontecer no futuro com base nos dados históricos e padrões identificados.
2. Objetivo
- A análise descritiva ajuda a entender o que ocorreu e por quê, fornecendo insights sobre o que aconteceu em um determinado período de tempo.
- A análise preditiva procura prever eventos futuros, permitindo que as organizações tomem medidas proativas com base nessas previsões.
3. Métodos e técnicas
- Na análise descritiva, as pessoas utilizam técnicas de resumo estatístico, como média, mediana, moda, desvio padrão, etc.
- Na análise preditiva, são utilizadas técnicas mais avançadas, como modelos estatísticos, aprendizado de máquina e inteligência artificial, para identificar padrões e fazer previsões.
4. Abordagem temporal
- A análise descritiva é predominantemente retrospectiva, concentrando-se no que já ocorreu.
- A análise preditiva é orientada para o futuro, usando dados históricos para antecipar eventos futuros e tendências.
5. Aplicação
- A análise descritiva é frequentemente usada para relatórios de negócios, resumos de desempenho passado e análises de tendências históricas.
- As pessoas podem utilizar a análise preditiva em uma ampla gama de áreas, incluindo marketing, finanças, saúde, manufatura e muito mais, para prever demanda de mercado, comportamento do consumidor, riscos financeiros, falhas de equipamentos, entre outros.
Quais as principais fases de um projeto de Análise Preditiva?
As principais fases de um projeto de análise preditiva podem variar ligeiramente dependendo da metodologia específica adotada pela organização ou equipe de análise. No entanto, geralmente, essas fases incluem:
1. Definição do Problema e Objetivos
Esta fase envolve entender claramente o problema que está sendo abordado e os objetivos específicos que se deseja alcançar com a análise preditiva. É importante definir claramente as métricas de sucesso para avaliar o desempenho do modelo.
2. Aquisição e Preparação de Dados
Aqui, coletamos os dados para a análise preditiva de diversas fontes e preparamos estes dados para análise. Isso pode incluir limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, normalização e transformação de dados, entre outros processos.
3. Exploração de Dados e Análise Descritiva
Nesta fase, as pessoas utilizam os dados para identificar padrões, tendências e relações que possam ser úteis para a construção do modelo preditivo. A análise descritiva pode ajudar a entender melhor o comportamento dos dados e guiar o desenvolvimento do modelo.
4. Seleção de Recursos e Modelagem
Aqui, selecionamos os recursos mais relevantes para o modelo preditivo com base na análise exploratória realizada anteriormente. Além disso, testamos e avaliamos diferentes algoritmos de modelagem para determinar qual deles melhor se adequa aos dados e ao problema em questão.
5. Treinamento do Modelo
Nesta fase, o modelo preditivo é treinado usando os dados disponíveis. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo para otimizar o desempenho e a precisão das previsões.
6. Validação do Modelo
Após o treinamento, validamos o modelo usando conjuntos de dados de teste independentes. Isso ajuda a garantir que o modelo seja capaz de generalizar bem para novos dados e não esteja superajustado aos dados de treinamento.
7. Implementação e Monitoramento
Uma vez validado, o modelo preditivo é implementado no ambiente de produção da organização. É importante monitorar continuamente o desempenho do modelo e fazer ajustes conforme necessário para garantir que ele continue fornecendo previsões precisas ao longo do tempo.
8. Interpretação e Comunicação dos Resultados
Por fim, os resultados do modelo preditivo são interpretados e comunicados aos stakeholders relevantes de maneira clara e compreensível. Isso pode envolver a criação de relatórios, visualizações de dados e outras formas de comunicação.
Essas fases formam um ciclo iterativo, onde o modelo é continuamente refinado e melhorado com base no feedback e nos novos dados disponíveis. A análise preditiva é um processo contínuo que pode trazer insights valiosos e impulsionar a tomada de decisões informadas em uma variedade de áreas e setores.
Quais são os tipos de Modelos Preditivos?
Existem vários tipos de modelos preditivos que podemos utilizar na análise preditiva, cada um com suas próprias características e aplicações específicas. Alguns dos principais tipos de modelos preditivos incluem:
1. Regressão Linear
As pessoas usam este modelo quando existe uma relação linear entre a variável de entrada e a variável de saída. Normalmente, o usam para prever valores numéricos contínuos, como vendas futuras, com base em variáveis como publicidade, preço do produto, etc.
2. Regressão Logística
Assim como a regressão linear, nós a utilizamos quando a variável de saída é binária, ou seja, quando ela possui apenas dois possíveis resultados. Nós frequentemente a utilizamos em problemas de classificação, como prever se um cliente vai ou não comprar um produto.
3. Árvores de Decisão
As pessoas fazem uma representação visual de possíveis decisões a serem tomadas com base em certas condições. Este modelo pode ser utilizado para a classificação e regressão e é facilmente interpretável.
4. Floresta Aleatória
Este modelo é uma extensão das árvores de decisão, onde criamos várias árvores durante o treinamento e fazemos as previsões com base na maioria das previsões das árvores individuais. É conhecido por ser robusto e eficaz em uma variedade de problemas.
5. Redes Neurais Artificiais (ANNs)
Inspiradas na estrutura do cérebro humano, as ANNs são compostas por camadas de neurônios interconectados que aprendem a partir dos dados. Elas são poderosas para modelar relações complexas e não lineares, mas podem exigir grandes conjuntos de dados e têm um alto custo computacional.
6. Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
Este modelo é utilizado para problemas de classificação, separando os dados em diferentes classes por meio de hiperplanos. É eficaz em espaços de alta dimensão e é conhecido por ser robusto contra o overfitting.
7. Séries Temporais
As pessoas utilizam esse modelo especificamente para prever valores em séries temporais, onde os dados estão organizados em ordem cronológica. É comumente usado em previsões financeiras, previsões meteorológicas e outras aplicações onde a temporalidade é importante.
Esses são apenas alguns exemplos dos tipos de modelos preditivos disponíveis. A escolha do modelo mais adequado depende da natureza dos dados, do problema em questão e dos recursos disponíveis.
Como fazer a Análise Preditiva?
Para realizar uma análise preditiva eficaz, siga estas etapas:
1. Defina o Problema
Entenda claramente qual é o problema que você está tentando resolver ou a questão que está tentando prever. Isso inclui definir os objetivos específicos que você deseja alcançar com a análise preditiva e estabelecer métricas de sucesso para avaliar o desempenho do modelo.
2. Colete e Prepare os Dados
Reúna os dados relevantes para sua análise de várias fontes. Isso pode incluir bancos de dados internos da empresa, dados de terceiros, feeds de sensores, etc. Em seguida, prepare esses dados para análise, o que pode envolver limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, normalização, transformação de dados e assim por diante.
3. Explore os Dados
Realize uma análise exploratória dos dados para identificar padrões, tendências e relações que possam ser úteis para a construção do modelo preditivo. Isso pode envolver a criação de visualizações de dados, estatísticas descritivas e outras técnicas de exploração de dados.
4. Escolha do Modelo
Com base na análise exploratória dos dados, selecione o modelo preditivo mais adequado para o seu problema. Considere fatores como a natureza dos dados, a complexidade do problema e os recursos disponíveis para treinamento e implementação do modelo.
5. Treine o Modelo
Use os dados disponíveis para treinar o modelo preditivo escolhido. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo para otimizar seu desempenho e precisão na previsão de resultados futuros.
6. Valide o Modelo
Após o treinamento, valide o modelo usando conjuntos de dados de teste independentes. Isso ajuda a garantir que o modelo seja capaz de generalizar bem para novos dados e não esteja superajustado aos dados de treinamento.
7. Implemente o Modelo
Uma vez validado, implemente o modelo preditivo no ambiente de produção da empresa. Isso pode envolver a integração do modelo em sistemas existentes, o desenvolvimento de interfaces de usuário e a configuração de processos de monitoramento contínuo.
8. Avalie e Ajuste
Monitore o desempenho do modelo ao longo do tempo e faça ajustes conforme necessário para garantir que ele continue fornecendo previsões precisas e úteis. Isso pode envolver a reavaliação dos dados de entrada, a redefinição dos parâmetros do modelo ou até mesmo a escolha de um modelo diferente, se necessário.
9. Interprete e Comunique os Resultados
Por fim, interprete os resultados do modelo preditivo e comunique-os de forma clara e compreensível para os stakeholders relevantes. Isso pode incluir a criação de relatórios, apresentações ou outras formas de comunicação.
Seguir essas etapas garantirá que você possa aproveitar ao máximo a análise preditiva e tomar decisões informadas com base nas previsões geradas pelo seu modelo. Lembre-se de que a análise preditiva é um processo contínuo e iterativo, e que é possível que você precise reajustar e refinar os modelos ao longo do tempo à medida que novos dados e insights se tornam disponíveis.
Considerações finais
A análise preditiva é uma ferramenta fundamental para organizações que buscam se manter à frente no cenário competitivo atual. Ao utilizar dados históricos e técnicas avançadas, ela permite não apenas compreender o que aconteceu no passado, mas também antecipar eventos futuros e tendências, capacitando as empresas a tomar decisões proativas e informadas.
Ao longo deste artigo, exploramos os princípios da análise preditiva, destacando sua diferença em relação à análise descritiva, suas fases principais de implementação e os diferentes tipos de modelos preditivos disponíveis. Desde a definição clara do problema até a interpretação e comunicação dos resultados, cada etapa é crucial para o sucesso de um projeto de análise preditiva.
É importante ressaltar que a análise preditiva não é um processo estático, mas sim um ciclo contínuo de refinamento e melhoria. À medida que novos dados e insights surgem, os modelos preditivos devem ser ajustados e atualizados para garantir sua eficácia contínua.
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