Existem paralelos claros entre como os dados são coletados, curados, analisados e, em última análise, modelados para análise preditiva e como qualquer ciência constrói um corpo de conhecimento e prepara o cenário para observações e previsões cada vez mais complexas.
Vamos dar uma olhada na análise preditiva e como ela funciona, juntamente com alguns exemplos.
A análise preditiva é um método de previsão científica que tenta identificar eventos futuros [ou simplesmente; avaliar a probabilidade de resultados ]. A maioria dos modelos de análise preditiva são baseados em dados coletados ao longo do tempo e incluem variáveis. De fato, os dados históricos são essenciais para identificar padrões e tendências nessa abordagem.
Os modelos de análise preditiva incluem modelos de classificação, modelos de agrupamento, modelos de previsão, modelos de séries temporais e muitos outros. Eles combinam dados pré-coletados com forte modelagem computacional, análise de dados e aprendizado de máquina para identificar correlações entre variáveis específicas a fim de prever tendências futuras. O analista de dados normalmente começa com a maior e mais relevante quantidade de dados disponíveis e procura padrões repetitivos que permitem que os modelos preditivos produzam previsões confiáveis.
De fato, as empresas podem usar a análise preditiva para testar novas abordagens para aumentar as conversões de clientes e as estatísticas de vendas, reduzindo o risco de tentar novos métodos e estratégias. Isso é possível devido à enorme quantidade de dados de clientes que fluem do uso do site, pedidos de produtos e previsões de outras fontes que só se tornarão mais precisas à medida que a era do Big Data avançar.
Para resumir este capítulo, lembre-se de que a análise preditiva, que usa previsões orientadas por dados, ajuda as empresas a antecipar os resultados potenciais das mudanças de estratégia. Todos eles são baseados em dados históricos que foram organizados de várias maneiras para prever valores futuros.
Vejamos agora alguns casos de uso
Ao processar dados anteriores do consumidor usando um poderoso software de análise, a análise preditiva ajudou muitas empresas (por exemplo, Netflix, Amazon e Walmart) a projetar estratégias e tomar decisões inteligentes e econômicas para o futuro. Ele pode ser usado de várias maneiras para otimizar operações críticas para os negócios; alguns aplicativos populares incluem:
Para identificar ameaças, modelos preditivos podem detectar anomalias do sistema e comportamentos incomuns. Ele pode ser alimentado com dados históricos sobre ataques cibernéticos e cenários de fraude para alertar a equipe sobre comportamentos semelhantes e impedir que hackers e vulnerabilidades se infiltrem no sistema. Também pode ajudar a detectar tudo o que está relacionado ao risco monetário , desde fraude de seguros até previsão de risco de crédito, bem como identificação de padrões em áreas de alta criminalidade.
Siri, Ok Google e Alexa melhoram a experiência do cliente aprendendo com as interações e prevendo a resposta do cliente. Como os bots são autoaprendizáveis por meio do uso do componente de deep learning, permitem que as empresas gerenciem melhor os clientes sem contratar uma grande equipe de suporte.
A análise preditiva ajuda a identificar e gerenciar riscos aplicando algoritmos de aprendizado de máquina a conjuntos de dados agregados para descobrir padrões, correlações e vulnerabilidades, bem como mapear mudanças em um determinado setor. Com essas informações, os líderes empresariais podem tomar medidas de precaução para evitar potenciais riscos operacionais.
Os modelos de análise preditiva ajudam a entender as doenças fornecendo um diagnóstico preciso com base em dados históricos. Por exemplo, os profissionais de saúde podem usá-lo para identificar quais pacientes estão em risco de desenvolver certas condições, como artrite, diabetes e asma. Assim, os profissionais de saúde poderão prestar um atendimento ainda mais personalizado.
A análise preditiva permite maior personalização e campanhas de marketing mais direcionadas, analisando a atividade do consumidor em vários canais e revisando o histórico de compras e as preferências do cliente (sugerindo, portanto, conteúdo ainda mais personalizado). Ajuda no desenvolvimento de uma compreensão mais detalhada e personalizada dos clientes.
A falha do equipamento pode colocar em risco vidas e resultar em perdas financeiras significativas para a empresa. Ao combinar maquinário e componentes de IoT, seria possível alertar a equipe com antecedência e evitar avarias dispendiosas.
As empresas podem usar algoritmos de aprendizado de máquina em dados de compra para prever como os clientes responderão a várias ofertas de upsell ou cross-sell.
As empresas hoje estão exigindo previsões para criar produtos melhores, identificar novas maneiras de atender o mercado e reduzir os custos operacionais. A análise preditiva atende a esses requisitos combinando aprendizado de máquina e inteligência de negócios para prever resultados futuros.
O método é particularmente útil para executar "what if?" cenários que afetam a fidelidade do cliente e suportam decisões multifatoriais. Pense em serviços de streaming como o Netflix, que oferecem recomendações de produtos a seus clientes com base em uma combinação de compras anteriores e nas preferências de uma coorte comparável, melhorando assim a experiência do consumidor e os números de vendas.
E, à medida que uma organização constrói um banco de dados de dados e previsões, os retornos de seu investimento em análise preditiva se multiplicam, especialmente quando combinados com um esforço correspondente para automatizar os fluxos de trabalho desenvolvidos por sua equipe de análise. A automação reduz o custo das previsões e também aumenta a frequência com que novas previsões podem ser geradas, permitindo que as equipes de análise busquem novos leads para inovação contínua.
Portanto, lembre-se de que a análise preditiva permite que as empresas planejem, antecipem e alcancem melhor os resultados desejados, aproveitando os dados. Ao mencionar alguns, as organizações podem usar a análise preditiva para:
Para usar a análise preditiva, uma empresa deve primeiro deficoncluir uma meta de negócios, como aumentar a receita, simplificar as operações ou melhorar o envolvimento do cliente. A organização pode então usar a solução de software apropriada para classificar grandes quantidades de dados heterogêneos, desenvolver modelos de análise preditiva e gerar insights acionáveis para apoiar esse objetivo.
Técnicas avançadas de análise preditiva são agora amplamente utilizadas nos negócios, permitindo que as organizações usem big data para antecipar riscos e oportunidades. As empresas podem usar software de análise preditiva em vez de adivinhação para construir um modelo que antecipe uma situação provável com base em dados históricos e alimentado por cálculos de computador.
Ao usar a análise preditiva, as organizações que não aproveitam seus dados correm o risco de ficar para trás de seus concorrentes baseados em previsões. E quando usado em nível empresarial, pode levar a clientes mais felizes e engajados e a resultados mais atraentes - benefícios que os primeiros a adotar já estão colhendo.
Resultado da constante inovação tecnológica e do compromisso com o meio ambiente e o bem-estar das pessoas. Bandalux apresenta Airpure®, uma tenda…
Os padrões de projeto são soluções específicas de baixo nível para problemas recorrentes no projeto de software. Os padrões de design são…
Magica é o aplicativo para iPhone que torna o gerenciamento de veículos simples e eficiente, ajudando os motoristas a economizar e…
Um gráfico do Excel é um visual que representa dados em uma planilha do Excel.…
