Análise Preditiva
Determine comportamentos e cenários futuros
A Análise Preditiva descreve o uso da estatística e modelagem para determinar o cenário futuro com base em dados atuais e históricos. Ela busca por padrões nos dados para determinar, com alto grau de probabilidade, se esses padrões provavelmente surgirão novamente. Isso difere das análises descritivas, que ajudam os analistas a entender o que já ocorreu.
Entre as técnicas de Análise Preditiva mais utilizadas estão a Análise de Regressão e Machine Learning. Com a primeira, os analistas tentam determinar quais variáveis independentes estão estatisticamente correlacionadas a um evento. O Aprendizado de Máquina dá um passo adiante na medida em que utiliza várias técnicas de tomada de decisão, como redes neurais, regras de probabilidade condicional de Naïve Bayes e modelos de árvore de decisão para retratar relacionamentos complexos.
Análise Preditiva versus Machine Learning
É um equívoco comum achar que a Análise Preditiva e o Aprendizado de Máquina são a mesma coisa. Em sua essência, a Análise Preditiva inclui uma série de técnicas (incluindo Machine Learning, Modelagem Preditiva e Mineração de Dados) e usa estatísticas (históricas e atuais) para estimar ou prever resultados futuros. Machine Learning, por outro lado, é um subcampo da Ciência da Computação que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados para essa finalidade.
Aplicações e Benefícios
A análise preditiva é uma ferramenta de tomada de decisão em uma variedade de negócios. As companhias de seguros, por exemplo, determinam a probabilidade de ter que pagar por um sinistro com base nas probabilidades de riscos de segurados semelhantes, bem como eventos passados que resultaram em pagamentos. Os profissionais de marketing analisam como os consumidores reagiram à economia global ao planejar uma nova campanha, e podem usar mudanças na demografia para determinar se o mix atual de produtos irá atrair os consumidores para fazer uma compra.
Dentre as aplicações da Análise Preditiva destacam-se a segmentação dos clientes, a prevenção de churn, a previsão de vendas, a avaliação de risco, a modelagem financeira, a detecção de fraude, a otimização de campanhas de marketing, a previsão de falhas de equipamentos, dentre outras aplicações.