O que é análise preditiva?

A análise preditiva é definida como uma forma de análise estatística que se encarrega de obter informações novas ou históricas e utilizá-las para prever padrões de comportamento. Este método pode ser aplicado a qualquer tipo de evento desconhecido do passado, presente ou futuro.

O efeito funcional da análise preditiva é fornecer uma pontuação a cada indivíduo com o objetivo de estabelecer ou influenciar seu processo organizacional. É importante notar que a precisão e a utilidade dos resultados dependerá do nível de análise dos dados.


Classificação da Análise Preditiva

Modelos de previsão formal: Essa categoria de análise visa encontrar elementos de risco e novas oportunidades para fazer negócios, com base na análise de dados históricos. Especialmente aquelas que ocorrem em tempo real, enquanto uma operação está sendo realizada.

Modelos descritivos: Esses modelos são encarregados de quantificar as relações entre os dados de uma forma que é frequentemente utilizada para classificar os clientes atuais ou potenciais. Ao contrário dos modelos de previsão formal, eles se concentram em prever o comportamento de um único cliente e identificar sua relação com produtos ou serviços.

Modelos de decisão: Essa categoria é responsável por descrever a relação entre os dados conhecidos, a decisão e os resultados previstos para a tomada de decisão de modo a prever os resultados. Geralmente, eles são usados para desenvolver uma lógica de decisão ou um conjunto de regras comerciais que produzirão a ação desejada para cada cliente ou circunstância.

 

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Como fazer uma análise preditiva?

Aqui está um passo a passo para você seguir:

  1. Definição do projeto: Definir os resultados do projeto, resultados, alcance do esforço, objetivos comerciais, identificar os conjuntos de dados a serem utilizados.
  2. Coleta de dados: A mineração de dados para análise preditiva prepara dados de múltiplas fontes. Isto serve para fornecer um quadro completo das interações com o cliente.
  3. Análise de dados: A análise de dados é o processo de inspeção, limpeza e ajuste de dados a fim de descobrir informações úteis e chegar a uma conclusão.
  4. Estatísticas: A análise estatística permite validar suposições, hipóteses e testá-las usando modelos estatísticos padrão.
  5. Modelagem: A modelagem preditiva proporciona a capacidade de criar automaticamente modelos preditivos precisos sobre o futuro. Há também opções para escolher a melhor solução com avaliação multimodal.
  6. Implantação: A implantação de modelos preditivos oferece a opção de implantar resultados analíticos no processo diário de tomada de decisão para resultados, relatórios e resultados, automatizando as decisões baseadas em modelos.
  7. Monitoramento de modelos: Os modelos são gerenciados e monitorados para revisar o desempenho do modelo e garantir que ele esteja fornecendo os resultados esperados.

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Vantagens

Competitividade empresarial: As recessões atingem duramente as empresas porque elas confiam em seu enorme repositório de dados. Com a análise preditiva, eles não confiam mais em experiências passadas para entender tendências e obter informações. Para permanecer competitivo, é preciso fazer uma análise preditiva.

Identificar novas oportunidades de receita: Através de análises preditivas, as empresas podem verificar os padrões históricos de compra de seus clientes e tomar decisões razoáveis com base neles. Com base nessas premissas, eles lançam ofertas promocionais, descontos e cupons.

As empresas podem revolucionar seu atendimento ao cliente: As empresas podem oferecer uma experiência superior, analisando o que os clientes precisarão num futuro próximo. Isto se aplica a vários negócios, como o desenvolvimento de aplicações. Com um sistema de análise preditiva confiável, você pode analisar todos os dados estruturados e não estruturados que o ajudarão a prever as expectativas do cliente.

Ele ajuda a detectar perspectivas confusas nos dados dos clientes: As empresas podem oferecer uma experiência personalizada ao cliente da maneira correta. Aproximar-se do cliente e identificar aqueles que têm maior probabilidade de comprar é o dever de todos na empresa. Com uma análise oportuna, você será capaz de detectar as tendências emergentes no sentimento do cliente.

Identificar áreas de abandono: Quando você tira proveito da análise preditiva, você tem a oportunidade de recuperar clientes perdidos. Você pode identificar as razões de sua partida e impedir que outros saiam. Se você sabe disso com antecedência, você pode planejar estratégias para ajudar a mantê-los.

Desvantagens

Dependência da metodologia: Executivos e gerentes devem entender que a análise preditiva envolve probabilidades e correlações que não são absolutas. Portanto, eles devem se esforçar para filtrar todo o ruído para garantir resultados precisos e replicáveis. Além disso, eles devem apresentar esses resultados como insights acionáveis com parâmetros de risco para cada opção.

Fazendo as perguntas erradas: É essencial que as empresas façam as perguntas certas, pois uma grande quantidade de informações está envolvida. Os cientistas de dados devem ser capazes de testar suposições e descartar dados errôneos.

Dados errados: Nem todos os dados são precisos. Eles podem estar errados por qualquer número de razões, incluindo erros de autonotificação, arquivos corrompidos, perguntas mal escritas, dados incompletos e métodos deficientes. É fundamental que os dados errôneos sejam rapidamente reconhecidos e filtrados de outros conjuntos de dados. Eles também devem garantir que não criem dados errôneos por conta própria.

Complexidade e imprevisibilidade: A análise preditiva, sendo um conjunto de técnicas estatísticas, exige que todos os dados sejam padronizados e quantificados. Isto tem seus próprios riscos e cria incerteza. Além disso, os dados são imprevisíveis, especialmente os dados dinâmicos. Um modelo que prevê com precisão eventos futuros poderia ser interrompido por uma súbita e imprevista cascata de eventos que não foram inicialmente estimados.

 

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Privacidade e segurança: Muitos defensores da privacidade consideram este tipo de uso de dados invasivo e alarmante. Há algo intrinsecamente intrusivo nas empresas que coletam informações sobre indivíduos para prever seu comportamento. Os executivos e gerentes de dados precisam estar cientes do cenário regulatório em constante mudança dos Grandes Dados.


 

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