Com o uso de técnicas estatísticas, é possível coletar insights valiosos para os negócios.
Para melhorar a eficiência de processos, otimizar a tomada de decisões ou aumentar a rentabilidade de um negócio, cada vez mais empresas estão recorrendo à estatística e aos modelos preditivos.
Essas ferramentas de análise de dados permitem prever eventos futuros com base em padrões identificados em informações passadas, possibilitando a elaboração de estratégias mais acertadas e precisas. Entenda alguns dos conceitos-chave dessa união entre a estatística e a tecnologia.
O que é análise preditiva?
Análise preditiva trata-se do processo de explorar dados existentes para identificar padrões e tendências que possam ser usados para fazer previsões sobre eventos futuros. Para isso são utilizadas técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning para construir modelos preditivos que possam ser aplicados em diversas áreas, como finanças, saúde, marketing e produção industrial.
Com a análise preditiva é possível responder a perguntas como “qual é a probabilidade de um cliente comprar determinado produto?” e “qual é o valor estimado de vendas para o próximo trimestre?”. Para realizar a análise estatística, é necessário seguir um processo que envolve a coleta e a limpeza dos dados, a seleção de variáveis relevantes, a construção do modelo e a validação dos resultados.
O que são modelos preditivos?
São modelos criados a partir de técnicas estatísticas e matemáticas que podem variar dependendo da finalidade do modelo e dos dados disponíveis. Eles podem ser simples ou complexos e podem ser construídos para prever uma grande variedade de resultados, desde a probabilidade de um cliente comprar um produto ou até o número de dias que um paciente precisará ficar internado em um hospital.
Esses modelos são compostos de um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina que utilizam técnicas estatísticas para analisar dados e prever eventos futuros.
Os algoritmos são responsáveis por aprender a partir dos dados disponíveis, assim como identificar padrões e criar uma função matemática capaz de fazer a previsão.
Embora os modelos preditivos e os algoritmos preditivos sejam frequentemente usados de forma intercambiável, a diferença entre eles é que o modelo é a representação final da função matemática, enquanto o algoritmo é o método estatístico utilizado para construí-lo.
O que são algoritmos preditivos?
Essa é uma técnica específica de análise de dados que pode ser utilizada na construção de modelos preditivos. Os mais comuns são aqueles que utilizam técnicas de aprendizado supervisionado.
Os algoritmos são treinados com um conjunto de dados estatísticos rotulados, ou seja, um conjunto de dados que contém as entradas (variáveis independentes) e as respectivas saídas (variáveis dependentes).
O objetivo do treinamento é ajustar os parâmetros do modelo para que ele seja capaz de prever a saída correta para novas entradas que nunca foram vistas. Confira os algoritmos mais comuns:
K-Nearest Neighbors (KNN)
É um algoritmo de aprendizado de máquina que utiliza a distância entre pontos de dados para fazer previsões. Ele classifica novos pontos de dados com base na classe dos pontos de dados mais próximos no conjunto de dados de treinamento. O valor de K representa o número de vizinhos mais próximos que são considerados no processo de classificação.
Support Vector Machines (SVM)
É um algoritmo de aprendizado supervisionado que classifica os pontos de dados em duas categorias (ou mais), separando-os com uma linha (ou um hiperplano) que maximiza a margem entre as duas classes. O SVM é frequentemente usado em problemas de classificação binária, como na detecção de fraudes em cartão de crédito.
Redes Neurais Artificiais (ANNs)
São algoritmos de aprendizado de máquina inspirados no cérebro humano. Eles são compostos de camadas de neurônios interconectados que processam informações e realizam cálculos estatísticos complexos. ANNs são frequentemente usadas em problemas de classificação, como reconhecimento de imagem e fala, e em problemas de previsão, como previsão de vendas e análise financeira.
Naive Bayes
É um algoritmo de classificação probabilístico que se baseia no teorema de Bayes para fazer previsões. É comumente usado em problemas de classificação de texto, como a identificação de spam em e-mails ou a classificação de sentimentos em postagens de mídia social.
Árvores de Decisão
Esse é um modelo de classificação que usa uma estrutura em forma de árvore para representar decisões e os possíveis resultados. É comumente usado em problemas de classificação, como a previsão de compras de produtos em um site de e-commerce ou a previsão do risco de inadimplência de um empréstimo.
Random Forest
É um algoritmo de aprendizado de máquina que usa várias árvores de decisão para fazer previsões. Ele é amplamente utilizado em problemas de classificação e regressão, como a detecção de fraudes em transações financeiras ou a previsão do preço de imóveis.
Algoritmos genéticos
Esses algoritmos são baseados na ideia de seleção natural e evolução. Eles criam uma população de soluções candidatas e as submetem a um processo de seleção, cruzamento e mutação.
As soluções que geram melhores resultados são mantidas e as menos eficazes são descartadas. Com o tempo, a população evolui para soluções cada vez melhores.
Os algoritmos genéticos são frequentemente utilizados em problemas de otimização, como a seleção de portfólios de investimento ou o planejamento de rotas de entrega.
Regressão logística
Esse é um modelo de análise estatística que é usado para prever a probabilidade de um evento ocorrer. É comumente usado em problemas de classificação, como a identificação de fraudes em transações financeiras, a previsão de quem abandonará um programa de fidelidade ou a previsão de quais clientes provavelmente comprarão determinado produto.
Clusterização K-Means
K-Means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado, mas não preditivo como os outros algoritmos mencionados no texto. A análise de cluster é uma técnica diferente da análise preditiva, embora possa ser complementar em algumas situações.
Como escolher o modelo preditivo?
Cada modelo tem os próprios pontos fortes e fracos e pode ser mais apropriado para diferentes tipos de dados e situações. Dessa forma, ao escolher um modelo, é importante considerar as características dos dados e a natureza do problema que se deseja resolver. A combinação de vários modelos pode ser útil em alguns casos, permitindo obter estatísticas mais precisas e robustas.
Além disso, ao escolher um modelo preditivo, é importante ter em mente que ele é uma ferramenta que pode ajudar a tomar decisões mais informadas, mas não deve ser usado como a única fonte de informações. A interpretação humana e o conhecimento do negócio ainda são essenciais para entender as previsões do modelo e tomar decisões informadas.
Aqui estão alguns fatores que podem ajudar a escolher o modelo mais adequado.
Tipo de variável dependente
Tentar prever essa questão pode ajudar a determinar o modelo mais adequado. Por exemplo, se a variável dependente for contínua, como receita, modelos de regressão do tipo regressão linear podem ser adequados.
Se a variável dependente for categórica, como a classe do produto, modelos de classificação do tipo árvores de decisão podem ser mais apropriados.
Tamanho e qualidade dos dados
Esse fator também podem afetar a escolha do modelo. Se você tiver poucos dados, modelos mais simples, como a regressão linear, podem ser a melhor opção. Assim como se você tiver muitos dados, modelos mais complexos, como as redes neurais, podem ser mais apropriados.
Tipo de dados
O tipo de dados que você está analisando também pode afetar a escolha do modelo. Por exemplo, se você estiver analisando dados de séries temporais, como vendas ao longo do tempo, modelos de séries temporais podem ser a melhor opção.
Se você estiver analisando dados não estruturados, como texto ou imagens, modelos de aprendizado profundo, do tipo redes neurais convolucionais, podem ser mais apropriados.
Como fazer uma análise preditiva?
Para realizar uma análise preditiva, é importante começar definindo qual é o problema de negócio que precisa ser resolvido e qual variável dependente deve ser prevista.
Em seguida, é necessário coletar e preparar os dados relevantes para a análise estatística. Isso pode incluir limpeza de dados, remoção de valores ausentes e transformação dos dados em um formato adequado para a análise.
Então, é preciso escolher o modelo preditivo mais adequado para o problema específico e os dados estatísticos disponíveis. Existem vários modelos preditivos, como os mencionados, que podem ser escolhidos dependendo do problema e dos dados.
Uma vez que o modelo foi escolhido, é importante treiná-lo com os dados históricos para ajustá-lo e torná-lo capaz de fazer previsões precisas. Posteriormente ao treinamento, é fundamental testar e avaliar o modelo em dados de validação para verificar a eficácia e avaliar o desempenho.
Por fim, com o modelo treinado e avaliado, é possível utilizá-lo para fazer previsões futuras e tomar decisões informadas com base nas estatísticas apontadas. É importante lembrar que a análise preditiva é um processo iterativo e contínuo e que é necessário monitorar e ajustar os modelos conforme surgem novos dados estatísticos e novos desafios de negócio.
Como mencionamos, uma das áreas que podem se beneficiar da análise das métricas estatísticas é o marketing.
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