O que é Análise Preditiva? Exemplos, Tipos de Modelos e Usos

Todo negócio quer aumentar seu lucro líquido.

Uma maneira de fazer isso é analisar o que pode acontecer a seguir, identificar e capitalizar oportunidades e prevenir perdas financeiras. Software de análise preditiva permite que as organizações realizem tudo isso, prevendo cenários potenciais com base em dados históricos. Essas soluções usam uma combinação de aprendizado de máquina (ML) e algoritmos de aprendizado profundo para encontrar padrões em fontes de dados díspares e fornecer insights preditivos sobre o futuro.

A análise preditiva está sob o guarda-chuva da análise avançada, que também inclui mineração de dados, análise de big data e análise prescritiva.

Exemplos de análise preditiva

Ferramentas avançadas não são mais reservadas para grandes organizações, e muitas indústrias hoje estão aproveitando os usos da análise preditiva. Não importa qual seja o objetivo que você tenha em mente, há uma boa chance de que a análise preditiva seja a ferramenta que sua empresa está procurando.

Por exemplo, varejistas frequentemente usam análise preditiva para prever requisitos de inventário, gerenciar cronogramas de envio e encontrar maneiras de projetar layouts de lojas para maximizar as vendas.

Além disso, companhias aéreas podem usar análise preditiva para definir preços de passagens que reflitam tendências de viagens passadas. Hotéis podem usar essa tecnologia para prever o número de hóspedes para maximizar tanto a receita quanto a ocupação. 

Vamos dar uma olhada em alguns outros exemplos de análise preditiva. 

Exemplo de análise preditiva na saúde

Um diagnóstico médico é um dos melhores exemplos de análise preditiva na saúde. A indústria da saúde adotou a análise para prever resultados negativos de saúde em pacientes de risco. Essas previsões permitem detecções mais precoces de doenças em pacientes que podem nem mesmo estar apresentando sintomas.

A análise preditiva permite que profissionais de saúde tomem as medidas necessárias para identificar pacientes com maior risco de doenças crônicas e descubram quais intervenções são melhores. Também pode ser usada em certos dispositivos médicos.

Como exemplo, um dispositivo para pacientes com asma que usa análise preditiva pode gravar e analisar os sons da respiração dos pacientes e fornecer feedback em tempo real usando um aplicativo de smartphone para ajudar os pacientes a gerenciar melhor seus sintomas e estarem preparados para um ataque.

De acordo com um relatório de 2017 da Sociedade de Atuários, 57% dos executivos de saúde em organizações que já usam análise preditiva acreditam que ela economizará 15% ou mais de seu orçamento nos próximos cinco anos. O estudo também revelou que 89% dos executivos de saúde pertencem a organizações que estão usando análise preditiva agora ou planejam fazê-lo nos próximos cinco anos.

Exemplo de análise preditiva na manufatura

Na indústria de manufatura, a manutenção preditiva é crucial para a manutenção de equipamentos de fábrica caros. Sensores acoplados a máquinas fornecem dados em tempo real para ferramentas analíticas e podem revelar qualquer atividade arriscada, bem como prever melhor quando as máquinas estão prestes a falhar. 

Além de falhas de equipamentos e necessidades futuras de recursos, a análise preditiva também pode ser usada para reduzir riscos de segurança e responsabilidade, bem como melhorar o desempenho geral. 

Exemplo de análise preditiva nos esportes

Em muitos esportes, a análise preditiva é fundamental para manter uma vantagem competitiva. Prever a regressão e produtividade dos jogadores é talvez um dos maiores casos de uso da análise nos esportes hoje. Até mesmo equipes de mercados menores usam análise preditiva para estruturar contratos de jogadores e evitar problemas no futuro.

Pense no filme Moneyball, que abriu os olhos dos espectadores para o mundo da análise esportiva. A indústria esportiva pode prever qual jogador terá o melhor desempenho em qual posição, ou como eles se sairão contra uma equipe rival. Pode ser usada para análise de jogadores, análise de equipes e até mesmo análise de gestão de fãs, que determinará quais fatores do jogo atraem mais fãs. 

Como funciona a análise preditiva

A análise preditiva funciona encontrando correlações entre diferentes pontos de dados em um conjunto de dados. Comece coletando dados e treinando um modelo estatístico que ajude a gerar previsões. Uma vez que você tenha os dados, siga os passos abaixo para obter insights usando análise preditiva.

• Defina a necessidade: Como qualquer processo de análise de dados, o processo de análise preditiva primeiro requer a definição de uma necessidade. Você está procurando prever quais conteúdos terão bom desempenho? Prever os hábitos de compra de seus clientes? Que tal sua taxa de rotatividade de clientes? Certifique-se de saber os resultados que está procurando definir, bem como seus objetivos de negócios.
• Coletar e organizar dados: Uma vez que você conheça as necessidades, colete dados de fontes relevantes como soluções de CRM, ferramentas de ERP, sistemas de automação de marketing e outros.
• Processar dados: Dados brutos podem ter valores ausentes, anomalias ou outliers. É por isso que você deve usar o processo de mineração de dados para preparar os dados de todas as fontes em um único local principal para que a análise ocorra.
  
• Implantar modelo preditivo: Agora, você está pronto para implantar um modelo preditivo como árvore de decisão, modelo de regressão ou modelo de aprendizado de máquina que você criou. Em seguida, o software de análise preditiva minera os dados coletados e extrai insights preditivos. você pode então usar visualização de dados para visualizar tesses insights de uma forma que os usuários possam interpretar os resultados com o objetivo de tornar a informação o mais útil possível.
• Tomar ação: A etapa final é tomar ação com base nas tendências e padrões encontrados. Isso requer forte perspicácia nos negócios para identificar áreas de oportunidade. Ter a assistência de analistas de dados e/ou cientistas também ajuda.

O exemplo abaixo mostra uma visualização preditiva básica sobre a previsão de tráfego de um site após dois trimestres consecutivos que mostraram uma queda acentuada:

Para chegar a essa conclusão preditiva, você precisaria saber as razões para a queda acentuada no tráfego. Também seria necessário haver um plano em vigor que trabalhe para recuperar o tráfego de forma constante.

Dependendo da complexidade da ferramenta e de seu nicho, os insights e visualizações podem variar. Portanto, encontrar a ferramenta certa para os requisitos do seu negócio é muito importante.

Há também análise prescritiva, que leva os insights um passo adiante, fornecendo próximos passos calculados. No entanto, essas análises raramente são vistas hoje. Enquanto a análise preditiva cria uma estimativa do que pode acontecer a seguir, a análise prescritiva diz como reagir da melhor maneira possível a essa previsão. 

Técnicas de análise preditiva

As empresas usam técnicas de mineração de dados para dar sentido aos seus dados para implementar várias metas e estratégias de melhoria potencial. Elas coletam informações brutas e as transformam em insights acionáveis usando diferentes técnicas de análise preditiva.

1. Modelos de classificação

Um modelo de classificação é usado para analisar vários atributos que estão associados a diferentes tipos de dados. Quando uma organização pode identificar as principais características desses tipos de dados, ela pode organizar e classificar melhor todos os dados relacionados.

Uma vez que esse método é capaz de aprender com dados históricos, ele os segmenta em categorias de uma forma que responde a perguntas de “sim” e “não”. Algumas dessas perguntas podem ser “esta é uma transação fraudulenta” ou “este empréstimo será aprovado”.

2. Análise de regressão

Análise de regressão ajuda os usuários a prever valores de ativos e entender a relação entre duas variáveis, como commodities e preços de ações. Essas técnicas são frequentemente usadas em modelos bancários, de investimento e outros modelos financeiros, já que são usadas para prever um número ao encontrar padrões-chave em grandes conjuntos de dados. 

3. Árvores de decisão

Um dos métodos mais populares para análise preditiva é árvores de decisão, que se baseiam em diagramas em forma de árvore para mostrar probabilidade estatística. O método de ramificação dentro das árvores de decisão mostra todos os resultados possíveis ou uma decisão ou escolha específica que pode levar ao que vem a seguir.

Esse tipo de modelo examina dados e tenta encontrar a única variável que divide os dados em agrupamentos lógicos que são os mais diferentes. Eles também são o método preferido quando há variáveis ausentes ou se alguém está procurando uma resposta rápida e fácil de entender. 

4. Redes neurais

Um método de ponta para análise preditiva é redes neurais, que é um algoritmo estatístico projetado para identificar relações entre conjuntos de dados à medida que imita a forma como o cérebro humano opera.

5. Modelos de agrupamento

Um modelo de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado que agrupa dados com atributos semelhantes. Ele usa técnicas como agrupamento de densidade baseado em aplicações com ruído (DBSCAN), agrupamento k-means, agrupamento de mudança de média, agrupamento hierárquico e agrupamento de maximização de expectativa (EM) usando Modelos de Mistura Gaussiana (GMM).

6. Modelos de séries temporais

Modelagem de séries temporais analisa sazonalidade, comportamento cíclico e tendências ao observar entradas de dados em uma frequência de tempo específica. Ao usar esse modelo, você poderá plotar a variável dependente ao longo do tempo para descobrir o que mudou e prever o que pode acontecer a seguir. Autoregressivo (AR), média móvel (MA), ARIMA e ARMA são todos modelos de séries temporais comumente usados.

Benefícios da análise preditiva

Organizações que usam soluções de análise preditiva são mais capazes de otimizar seu processo de tomada de decisão, antecipar eventos futuros, melhorar a eficiência operacional, encontrar novas oportunidades e aumentar a satisfação do cliente.

• Ganhar uma vantagem competitiva: Sistemas de análise preditiva permitem que as organizações analisem e descubram padrões de dados históricos. Esses insights de dados lhes dizem mais sobre tendências de mercado, riscos potenciais, flutuações de demanda e comportamento do consumidor. As organizações podem usar todos esses pontos de dados para adaptar suas ofertas e superar a concorrência. 
• Otimizar o processo de tomada de decisão: Modelagem preditiva fornece às organizações insights cruciais baseados em dados que podem ser usados para tomada de decisões estratégicas. Por exemplo, a análise preditiva pode ajudar as empresas a identificar os canais de marketing mais eficazes e campanhas de marketing personalizado para esses canais para aumentar as taxas de conversão. 
• Melhorar a eficiência operacional: Adotar a análise preditiva ajuda as empresas a prever a demanda e manter os níveis de inventário de acordo. Como resultado, as organizações podem reduzir os custos de manutenção de inventário e rupturas de estoque. Empresas de manufatura também podem usar insights de modelagem preditiva para prever falhas de equipamentos e reduzir o tempo de inatividade com manutenção preventiva.
• Atender às expectativas dos clientes: Analisar dados de clientes equipa as empresas com a capacidade de entender as preferências dos clientes, padrões de compra, interações com produtos e histórico de navegação. As organizações podem usar todos esses insights para recomendar os produtos ou serviços certos no momento certo, resultando em maior satisfação e retenção de clientes.

Um dos principais atrativos de usar análise preditiva para obter uma visão melhor de seus dados é que ela torna a previsão do futuro mais precisa e confiável do que outras ferramentas. Quando essas ferramentas são colocadas em ação, os usuários podem encontrar maneiras de economizar e ganhar dinheiro, aumentar a produtividade e planejar cenários potenciais. 

No cerne da análise preditiva, seu principal benefício é dar às empresas a capacidade de reduzir o custo necessário para prever resultados potenciais, fatores ambientais, inteligência competitiva e condições de mercado. 

Outros benefícios da análise preditiva são:

• Detectar fraudes, melhorar a detecção de padrões e prevenir comportamentos criminosos
• Otimizar campanhas de marketing determinando respostas ou compras de clientes
• Planejamento de força de trabalho e análise de rotatividade
• Análise de concorrentes 

A análise preditiva existe há décadas, mas à medida que a tecnologia avança, essa técnica também avança. Mais e mais organizações estão buscando a análise preditiva não apenas para melhorar seu lucro líquido, mas também para garantir que tenham uma vantagem competitiva que leve ao seu sucesso. 

Graças à tecnologia, há um aumento no tipo de dados que podem ser analisados. O software é mais fácil de usar do que nunca, e os computadores que analisam os dados são mais rápidos e baratos. Por causa disso, a análise preditiva não é sancionada apenas para profissionais de software, matemáticos e estatísticos. Em vez disso, é uma tática que qualquer pessoa pode usar. 

Desafios da análise preditiva

A análise preditiva tem muitos desafios que surgem devido à qualidade dos dados, padrões de dados em mudança, overfitting e underfitting, e interpretabilidade do modelo.

• Qualidade dos dados: Os insights que você obtém usando ferramentas de análise preditiva dependem da qualidade e quantidade dos dados. Organizações com dados insuficientes ou imprecisos podem não ser capazes de perceber totalmente o potencial dos insights preditivos.
• Overfitting e Underfitting: Overfitting refere-se ao fenômeno de um modelo de dados se ajustar demais aos dados de treinamento. Underfitting acontece quando um modelo tende a simplificar demais os padrões. Ambos podem ser enganosos porque o overfitting pode não acomodar com precisão novos dados, e o underfitting pode não revelar complexidades dos dados.
• Padrões de dados em mudança: Embora a análise preditiva tenha muitos benefícios, um modelo preditivo pode não retornar resultados adequados, especialmente quando os novos dados diferem significativamente dos dados históricos. É por isso que as organizações devem usar estratégias adaptativas para garantir que os dados de treinamento de um modelo permaneçam relevantes ao longo do tempo.
• Interpretabilidade do modelo: Indústrias com requisitos éticos e regulatórios, como saúde e finanças, devem entender como um modelo prevê e fornece insights. 
• Monitoramento do modelo de dados: Os modelos de dados precisam ser constantemente governados, ajustados e refinados por analistas e cientistas de dados para garantir que estejam gerando os resultados corretos. Caso contrário, os dados que sua organização usa para previsão só preverão resultados imprecisos.

Outros desafios que você pode encontrar ao trabalhar com análise preditiva são:

• Ter a expertise de sua equipe para entender este modelo estatístico
• Não ter os insights necessários que podem ajudá-lo a agir contra tendências futuras
• Algumas ferramentas de análise preditiva podem ser difíceis de escalar e implantar

Análise preditiva vs. modelagem preditiva

A análise preditiva às vezes pode ser incorretamente referida como modelagem preditiva ou vice-versa. Embora os dois sejam semelhantes, eles têm algumas diferenças distintas.

Como mencionado anteriormente, a análise preditiva é usada para prever o resultado de eventos futuros desconhecidos usando mineração de dados, inteligência artificial e outras técnicas. Ela também identifica riscos e oportunidades que podem aguardar no futuro. Além disso, trabalha para descobrir padrões e relações dentro dos dados, o que permite que uma empresa seja proativa em relação ao futuro.

Da mesma forma, a modelagem preditiva é o processo de usar resultados conhecidos para criar, processar e validar um modelo que pode ser usado para prever resultados futuros. Esta ferramenta é usada em análise preditiva para entender e se preparar para o que pode acontecer no futuro. Pode ser um processo um tanto repetitivo, pois executa um ou mais algoritmos em conjuntos de dados específicos para ser capaz de chegar a uma infinidade de resultados.

A modelagem preditiva usa dois tipos de “modelos” para prever resultados: paramétricos e não paramétricos.

Modelos paramétricos fazem uma ou mais suposições sobre o futuro e podem fazer suposições específicas sobre as características usadas na criação de um modelo. Estes são frequentemente chamados de “parâmetros” que podem prever onde um ponto de dados futuro cairá.

Modelos não paramétricos envolvem menos suposições porque muitas vezes há informações mais sutis ou vagas sobre um modelo. Previsões feitas com modelos não paramétricos tendem a usar conjuntos de dados maiores e ser menos precisas.

Abrace seu oráculo interior

A análise preditiva usa métodos estatísticos para prever resultados futuros, mas cabe a uma empresa interpretar os resultados e tomar medidas. É por isso que é importante ter a ferramenta e a equipe certas à disposição para qualquer projeto analítico, especialmente um que envolva previsão e previsão.

Para ajudá-lo em sua busca pela ferramenta certa enquanto embarca na jornada de análise preditiva, confira nossa seleção das melhores plataformas de inteligência de negócios do mercado.

Este artigo foi publicado originalmente em 2020. Foi atualizado com novas informações.