{"id":109283,"date":"2020-09-04T11:01:51","date_gmt":"2020-09-04T18:01:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=109283"},"modified":"2020-09-04T11:01:51","modified_gmt":"2020-09-04T18:01:51","slug":"analise-preditiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/analise-preditiva\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 an\u00e1lise preditiva?"},"content":{"rendered":"
A an\u00e1lise preditiva \u00e9 definida como uma forma de an\u00e1lise estat\u00edstica que se encarrega de obter informa\u00e7\u00f5es novas ou hist\u00f3ricas e utiliz\u00e1-las para prever padr\u00f5es de comportamento. Este m\u00e9todo pode ser aplicado a qualquer tipo de evento desconhecido do passado, presente ou futuro.<\/p>\n
O efeito funcional da an\u00e1lise preditiva \u00e9 fornecer uma pontua\u00e7\u00e3o a cada indiv\u00edduo com o objetivo de estabelecer ou influenciar seu processo organizacional. \u00c9 importante notar que a precis\u00e3o e a utilidade dos resultados depender\u00e1 do n\u00edvel de an\u00e1lise dos dados.<\/p>\n
Modelos de previs\u00e3o formal<\/strong>: Essa categoria de an\u00e1lise visa encontrar elementos de risco e novas oportunidades para fazer neg\u00f3cios, com base na an\u00e1lise de dados hist\u00f3ricos. Especialmente aquelas que ocorrem em tempo real, enquanto uma opera\u00e7\u00e3o est\u00e1 sendo realizada.<\/p>\n Modelos descritivos<\/strong>: Esses modelos s\u00e3o encarregados de quantificar as rela\u00e7\u00f5es entre os dados de uma forma que \u00e9 frequentemente utilizada para classificar os clientes atuais ou potenciais. Ao contr\u00e1rio dos modelos de previs\u00e3o formal, eles se concentram em prever o comportamento de um \u00fanico cliente e identificar sua rela\u00e7\u00e3o com produtos ou servi\u00e7os.<\/p>\n Modelos de decis\u00e3o<\/strong>: Essa categoria \u00e9 respons\u00e1vel por descrever a rela\u00e7\u00e3o entre os dados conhecidos, a decis\u00e3o e os resultados previstos para a tomada de decis\u00e3o de modo a prever os resultados. Geralmente, eles s\u00e3o usados para desenvolver uma l\u00f3gica de decis\u00e3o ou um conjunto de regras comerciais que produzir\u00e3o a a\u00e7\u00e3o desejada para cada cliente ou circunst\u00e2ncia.<\/p>\n <\/p>\n Recomendo a leitura deste artigo sobre an\u00e1lise de resultados para a tomada de decis\u00f5es<\/a>.<\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Eu recomendo que voc\u00ea leia como fazer an\u00e1lise de dados para o crescimento da sua pesquisa<\/a>.<\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Competitividade empresarial<\/strong>: As recess\u00f5es atingem duramente as empresas porque elas confiam em seu enorme reposit\u00f3rio de dados. Com a an\u00e1lise preditiva, eles n\u00e3o confiam mais em experi\u00eancias passadas para entender tend\u00eancias e obter informa\u00e7\u00f5es. Para permanecer competitivo, \u00e9 preciso fazer uma an\u00e1lise preditiva.<\/p>\n Identificar novas oportunidades de receita<\/strong>: Atrav\u00e9s de an\u00e1lises preditivas, as empresas podem verificar os padr\u00f5es hist\u00f3ricos de compra de seus clientes e tomar decis\u00f5es razo\u00e1veis com base neles. Com base nessas premissas, eles lan\u00e7am ofertas promocionais, descontos e cupons.<\/p>\n As empresas podem revolucionar seu atendimento ao cliente<\/strong>: As empresas podem oferecer uma experi\u00eancia superior, analisando o que os clientes precisar\u00e3o num futuro pr\u00f3ximo. Isto se aplica a v\u00e1rios neg\u00f3cios, como o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es. Com um sistema de an\u00e1lise preditiva confi\u00e1vel, voc\u00ea pode analisar todos os dados estruturados e n\u00e3o estruturados que o ajudar\u00e3o a prever as expectativas do cliente.<\/p>\n Ele ajuda a detectar perspectivas confusas nos dados dos clientes<\/strong>: As empresas podem oferecer uma experi\u00eancia personalizada ao cliente da maneira correta. Aproximar-se do cliente e identificar aqueles que t\u00eam maior probabilidade de comprar \u00e9 o dever de todos na empresa. Com uma an\u00e1lise oportuna, voc\u00ea ser\u00e1 capaz de detectar as tend\u00eancias emergentes no sentimento do cliente.<\/p>\n Identificar \u00e1reas de abandono<\/strong>: Quando voc\u00ea tira proveito da an\u00e1lise preditiva, voc\u00ea tem a oportunidade de recuperar clientes perdidos. Voc\u00ea pode identificar as raz\u00f5es de sua partida e impedir que outros saiam. Se voc\u00ea sabe disso com anteced\u00eancia, voc\u00ea pode planejar estrat\u00e9gias para ajudar a mant\u00ea-los.<\/p>\n Depend\u00eancia da metodologia<\/strong>: Executivos e gerentes devem entender que a an\u00e1lise preditiva envolve probabilidades e correla\u00e7\u00f5es que n\u00e3o s\u00e3o absolutas. Portanto, eles devem se esfor\u00e7ar para filtrar todo o ru\u00eddo para garantir resultados precisos e replic\u00e1veis. Al\u00e9m disso, eles devem apresentar esses resultados como insights acion\u00e1veis com par\u00e2metros de risco para cada op\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Fazendo as perguntas erradas<\/strong>: \u00c9 essencial que as empresas fa\u00e7am as perguntas certas, pois uma grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es est\u00e1 envolvida. Os cientistas de dados devem ser capazes de testar suposi\u00e7\u00f5es e descartar dados err\u00f4neos.<\/p>\n Dados errados<\/strong>: Nem todos os dados s\u00e3o precisos. Eles podem estar errados por qualquer n\u00famero de raz\u00f5es, incluindo erros de autonotifica\u00e7\u00e3o, arquivos corrompidos, perguntas mal escritas, dados incompletos e m\u00e9todos deficientes. \u00c9 fundamental que os dados err\u00f4neos sejam rapidamente reconhecidos e filtrados de outros conjuntos de dados. Eles tamb\u00e9m devem garantir que n\u00e3o criem dados err\u00f4neos por conta pr\u00f3pria.<\/p>\n Complexidade e imprevisibilidade<\/strong>: A an\u00e1lise preditiva, sendo um conjunto de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas, exige que todos os dados sejam padronizados e quantificados. Isto tem seus pr\u00f3prios riscos e cria incerteza. Al\u00e9m disso, os dados s\u00e3o imprevis\u00edveis, especialmente os dados din\u00e2micos. Um modelo que prev\u00ea com precis\u00e3o eventos futuros poderia ser interrompido por uma s\u00fabita e imprevista cascata de eventos que n\u00e3o foram inicialmente estimados.<\/p>\n <\/p>\n Voc\u00ea pode estar interessado em: tend\u00eancias de mercado: conhe\u00e7a as vantagens<\/a><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Privacidade e seguran\u00e7a<\/strong>: Muitos defensores da privacidade consideram este tipo de uso de dados invasivo e alarmante. H\u00e1 algo intrinsecamente intrusivo nas empresas que coletam informa\u00e7\u00f5es sobre indiv\u00edduos para prever seu comportamento. Os executivos e gerentes de dados precisam estar cientes do cen\u00e1rio regulat\u00f3rio em constante mudan\u00e7a dos Grandes Dados.<\/p>\n <\/p>\n Agora que voc\u00ea sabe o que \u00e9 an\u00e1lise preditiva<\/strong>, \u00e9 hora de come\u00e7ar a <\/span>pesquisar<\/span><\/a>.\u00a0 Lembre-se que na<\/span> QuestionPro<\/span><\/a> temos as ferramentas de <\/span>pesquisa online<\/span><\/a> e tamb\u00e9m <\/span>offline<\/span><\/a> que voc\u00ea precisa para o seu neg\u00f3cio decolar! 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Aqui est\u00e1 um passo a passo para voc\u00ea seguir:<\/h3>\n
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Vantagens<\/h2>\n
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Desvantagens<\/h2>\n
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