Aprenda o que é um Modelo Preditivo e como ele pode ajudá-lo a tomar melhores decisões!

Estamos inseridos num contexto de mudanças constantes e instabilidade no mundo VUCA e, com isso, nem sempre as decisões baseadas em intuição são as mais apropriadas. Nesse sentido, usa-se cada vez mais modelos preditivos para basear ações corporativas.

Uma análise preditiva utiliza dados para identificar padrões e, assim, realizar previsões ou, ainda, indicar comportamentos e saídas mais adequadas para uma situação. No contexto empresarial, tomar decisões acertadas pode ser uma questão de vida ou morte para um negócio.

O emprego de um modelo preditivo é uma tendência crescente em empresas capaz de trazer muitas vantagens. Interessado em seguir essa tendência, mas ainda não sabe por onde começar?

Pensando nisso, organizamos as principais informações sobre esse conceito nos seguintes tópicos:

• O que é um modelo preditivo?
• Para que serve um modelo preditivo?
• Como funciona um modelo preditivo?
• Quais os tipos de modelos preditivos?
• Quais as vantagens de se usar esse tipo de modelo?

Preparado para expandir seus conhecimentos? Vamos lá!

O que é um modelo preditivo?

Um modelo preditivo é uma função matemática capaz de identificar padrões por meio de uma série de dados previamente coletados. Nem sempre essas funções são fáceis de serem encontradas e, para isso, é comum fazer uso de algoritmos para obtê-las em razão da grande capacidade computacional existente.

Para realizar as análises preditivas, são usados também aprendizado de máquina, também chamado de Machine Learning, inteligência artificial e ferramentas oriundas da estatística. Com eles, é possível identificar a probabilidade e a precisão de ocorrência de determinadas situações.

Pronto para descobrir um pouco mais sobre esse tema? Siga a leitura!

Para que serve um modelo preditivo?

Um modelo preditivo serve para reconhecer e identificar padrões dentro de conjuntos de dados. Dessa forma, ele auxilia a realização de análise de dados.

Quando o assunto é análise preditiva, é importante ter em mente que a máxima “quanto mais melhor” nem sempre é válida. É preciso verificar quais variáveis são relevantes para o problema analisado e quão bons são os dados coletados.

De nada adianta possuir um grande número de métricas, sem saber encontrar informações de valor. Da mesma maneira que se forem inseridos dados incorretos nos algoritmos, os padrões identificados serão errôneos e conduzirão, muito provavelmente, para decisões inadequadas.

Em razão do grande volume de dados que são gerados atualmente, é possível mensurar grande parte das atividades humanas, suas preferências e suas tendências. Por isso, é necessário que o processo de data mining, isto é, a mineração de dados, seja feita de maneira cautelosa.

Assim, os modelos e análises preditivas ajudam a realizar as seguintes tarefas:

• Detecção de fraudes;
• Avaliação de crédito;
• Planejamento de campanhas de marketing;
• Análise de RH;
• Otimização de processos.

Percebeu como esse método pode ser aplicado em diversas áreas, para executar as mais diferentes tarefas? É realmente maravilhoso! Então, se você quer ingressar nesses tipos de análise, que tal começar com um curso?

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Interessado em descobrir como funcionam os modelos preditivos? Confira o que trouxemos no próximo tópico para você!

Como funciona um modelo preditivo?

As análises preditivas funcionam por meio de uma execução de uma série de etapas, não importando qual seja o modo usado para se obter a função matemática. Em outras palavras, as etapas serão as mesmas e o que mudará somente será o meio usado para atingi-las.

Inicialmente, é preciso realizar a coleta dos dados. Para isso, é preciso filtrá-los e prepará-los para o uso, certificando que não haja erro. A preparação dos dados consiste em deixá-los de modo de fácil acesso e organizados para que o algoritmo possa entendê-los da melhor forma.

Caso isso não seja feito de forma adequada, os erros dos dados se propagarão por toda a análise, conduzindo a resultados equivocados.

A seguir, é feito o processamento dos dados. Nessa etapa, os dados são analisados pelo algoritmo e, assim, os resultados são produzidos. O processamento pode fazer uso de uma infinidade de técnicas matemáticas e estatísticas cuja escolha deve ser feita de acordo com o problema existente.

Após a produção dos dados, os resultados são gerados e é necessário fazer a validação dos resultados. Isso significa dizer que só porque o processamento foi realizado, não quer dizer que ele seja preciso ou suficientemente bom. É preciso verificar sua qualidade e, só depois de assegurá-la, fazer a validação do modelo.

Em resumo, um modelo preditivo funciona com as seguintes etapas:

• Coleta de dados;
• Processamento de dados;
• Validação dos resultados.

Curioso para entender os tipos de análises preditivas? A seguir, vamos explicá-los para você!

Conheça os tipos de modelos preditivos!

Os tipos de modelos preditivos podem ser classificados como: supervisionados e não supervisionados. Essas classificações de predição se referem aos tipos de algoritmos que podem ser criados a fim de encontrar as funções matemáticas que regem os padrões entre os dados.

Os modelos supervisionados são aqueles que recebem os dados de entrada e de saída dos desenvolvedores. Na sequência, o padrão e a relação matemática é encontrada por meio da presença desses dois tipos de dados.

Por outro lado, os modelos não supervisionados recebem apenas os dados de entrada para a descoberta das relações matemáticas. Assim, as tendências e as relações são feitas somente com os dados de entrada.

Ainda não está certo de começar a usar um modelo preditivo no seu negócio? Confira as vantagens que esse uso pode trazer para sua corporação!

9 vantagens em usar esse tipo de modelo!

As principais vantagens do uso desses modelos são:

1. Alocar os recursos de forma mais otimizada;
2. Potencializar as vendas;
3. Identificar atividades possivelmente fraudulentas;
4. Criar estratégias de mercado;
5. Melhorar a gerência de oferta e demanda;
6. Notar as oportunidades possíveis para o negócio;
7. Diminuir risco;
8. Potencializar o ROI;
9. Melhorar gestão de clientes.

Deu para perceber como o uso de um modelo preditivo pode significar uma vantagem competitiva em relação a seus concorrentes? Não é à toa que esses métodos têm crescido exponencialmente em popularidade de uso!

Dê o primeiro passo!

Neste artigo, aprendemos um pouco mais sobre as análises preditivas e como elas podem ser úteis na tomada de decisões mais embasadas no mundo corporativo. Com elas, é possível verificar como e quais estratégias podem ser tomadas e, até mesmo, fazer gestão de risco de forma mais eficiente.

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