O que é analytics preditiva?
O que é analytics preditiva?
A analytics preditiva é o estudo de dados atuais e históricos para prever resultados futuros. As organizações querem entender como as decisões atuais afetam o crescimento e as finanças futuras. O analytics preditivo as ajuda a prever tendências futuras com base em padrões e conexões nos dados existentes. O objetivo é minimizar os riscos, aumentar a produtividade e orientar a tomada de decisões estratégicas.
Os analistas usam modelos matemáticos, machine learning e outras técnicas avançadas de ciência de dados para responder a perguntas hipotéticas para empresas. Por exemplo, os analistas de marketing usam o analytics preditivo para determinar as vendas futuras dos produtos, as estações meteorológicas o usam para a previsão do tempo e os corretores da bolsa o usam para maximizar os retornos das negociações.
Qual é a diferença entre a analytics preditiva e outros tipos de analytics?
Os analistas usam quatro tipos de data analytics: descritiva, de diagnóstico, preditiva e prescritiva.
- A analytics descritiva identifica o que aconteceu no passado por meio de análise de dados históricas.
- A analytics de diagnóstico usa o histórico de dados para explicar por que algo aconteceu no passado.
- A analytics preditiva prevê tendências futuras com base em padrões de dados históricos e atuais.
- A analytics prescritiva prescreve ações e decisões futuras, permitindo que as empresas otimizem a tomada de decisões.
Analytics preditiva x analytics descritiva
A analytics descritiva é a ciência de dados que permite que os engenheiros de dados saibam o que aconteceu em eventos passados. Ela explora dados anteriores e os apresenta em modelos estatísticos de fácil compreensão, como tabelas e gráficos. Por exemplo, as empresas têm usado a analytics descritiva para estudar as tendências de vendas sazonais há vários anos.
A analytics descritiva é baseada em eventos e padrões factuais descobertos por meio de técnicas de mineração de dados. No entanto, ela não prevê eventos futuros, como faz a analytics preditiva.
Analytics preditiva x analytics prescritiva
A analytics preditiva informa o que pode acontecer com base em eventos passados, enquanto a analytics prescritiva recomenda ainda mais as decisões que influenciam o resultado. Por exemplo, o modelo preditivo sugere que a equipe de entrega não consegue lidar com as próximas épocas festivas. Em seguida, os gerentes de fábrica usam a analytics prescritiva para encontrar as melhores programações de entrega, serviços de correio e arranjos de turnos de pessoal.
Por que a analytics preditiva é importante?
A capacidade de prever aspectos do futuro é essencial. Engenheiros, cientistas, empresas e economistas já usam a analytics preditiva há muito tempo para orientar suas atividades. Os desenvolvimentos na tecnologia de machine learning permitiram que a ciência de dados expandisse a modelagem preditiva para áreas anteriormente muito difíceis ou complexas. A computação dimensionável, a mineração de dados e as técnicas de aprendizado profundo permitem que as empresas se aprofundem em seus data lakes e extraiam informações e tendências. A analytics preditiva se incorporou aos processos de negócios, oferecendo às organizações na vanguarda uma vantagem competitiva significativa. Os benefícios incluem:
Redução dos riscos de decisão
A gerência e os funcionários tomam muitas decisões diariamente que afetam a performance da empresa. As ferramentas de analytics preditiva ajudam as partes interessadas a apoiar suas escolhas com indicadores orientados por dados. Por exemplo, os analistas de dados preveem demandas futuras para apoiar o lançamento de um produto em um novo segmento de mercado.
Experiências personalizadas para o cliente
As aplicações de analytics preditiva permitem que as empresas se envolvam com os clientes de forma mais eficaz, analisando as tendências do mercado e os dados dos clientes. Por exemplo, as equipes de marketing criam uma campanha mais direcionada, recomendando produtos com base em comportamentos de compra anteriores, o que leva a mais vendas.
Produtividade aprimorada
A analytics preditiva é essencial para ajudar as empresas a otimizar e dimensionar suas operações. Os gerentes de negócios usam análises de dados preditivas para identificar gargalos no fluxo de trabalho se variáveis como força de trabalho, vendas e custo de material flutuarem. Eles simulam diferentes cenários para prever possíveis problemas.
Quais são alguns casos de uso de analytics preditiva?
Muitas organizações usam ativamente a analytics preditiva para orientar resultados futuros e em tempo real. Aqui estão alguns exemplos de analytics preditiva.
Finanças
Os gerentes bancários e de fundos tomam decisões de alto risco que podem afetar a lucratividade da instituição financeira. A analytics preditiva permite que eles tomem decisões com confiança, fornecendo inteligência de negócios com base em dados transacionais anteriores. Por exemplo,
- Os gerentes de empréstimos usam software de analytics avançada para prever o risco de crédito antes de aprovar os empréstimos aos solicitantes.
- As equipes de segurança bancária usam software de analytics preditiva para identificar dados transacionais anormais que sugerem atividades fraudulentas.
- As companhias de seguros podem usar a modelagem preditiva para identificar falsos sinistros de seguro.
Varejo
Empresas de varejo usam a analytics preditiva para prever a demanda regional e local dos clientes e pré-entregar o estoque em estações de distribuição regionais e locais para reduzir os prazos de entrega. Outras empresas usam modelos de pontuação de leads para melhorar as taxas de conversão de leads e recomendações preditivas para aumentar as oportunidades de vendas adicionais e cruzadas com base nos perfis dos clientes. Aqui, a analytics preditiva determina estratégias de marketing mais eficazes. Empresas também usam a analytics preditiva para prever a demanda e as vendas futuras.
Manufatura
Os fabricantes usam a analytics preditiva para melhorar a produtividade, a eficiência de custos e a qualidade em toda a cadeia de suprimentos. Por exemplo, os gerentes de compras usam a analytics preditiva para prever os preços dos materiais e assegurá-los com a menor taxa possível. Enquanto isso, o departamento de logística executa análises preditivas para traçar rotas de entrega ideais e reduzir as despesas de remessa.
A manufatura também usa o machine learning preditivo para identificar possíveis falhas nos equipamentos. Os técnicos podem realizar reparos programados com impacto mínimo no cronograma de produção. Fabricantes usam a data analytics preditiva para monitorar os equipamentos da linha de produção a fim de otimizar o throughput, detectar irregularidades e apontar defeitos nos equipamentos. Empresas de manufatura usam a analytics preditiva para monitorar máquinas, identificar as condições e prever os requisitos de manutenção.
Saúde
O setor de saúde se beneficia da analytics preditiva nos níveis macro e micro. Por exemplo, os especialistas médicos usam a modelagem preditiva para traçar o caminho das doenças globais com base em variáveis, como o desenvolvimento e a disponibilidade de vacinas. Os médicos também usam a analytics preditiva do setor de saúde para monitorar os sintomas dos pacientes e antecipar complicações que possam surgir no futuro. As empresas de saúde usam a analyticss preditivas em equipamentos de monitoramento de pacientes para detectar mudanças em tempo real nas condições dos pacientes e, ao mesmo tempo, eliminam amplamente os alarmes falsos que tornam os equipamentos de monitoramento de pacientes ineficazes.
Como a análise preditiva funciona?
A analytics preditiva hoje é amplamente baseada em técnicas avançadas de machine learning. Os cientistas de dados usam aprendizado profundo e algoritmos complexos para analisar diversas variáveis e criar modelos preditivos para prever o comportamento provável a partir de big data.
Modelos de analytics preditiva
Os modelos de analytics preditiva consistem em técnicas, fórmulas e princípios matemáticos que permitem que os computadores calculem a probabilidade de ocorrência de um evento com base em determinadas suposições. Esses modelos tentam responder a perguntas probabilísticas, como:
- Quais são as chances de um determinado cliente ficar inadimplente em um empréstimo?
- Como as decisões financeiras e de marketing específicas afetarão os preços futuros das ações?
- Quanto tempo uma máquina funcionará antes de precisar de reparos?
Os modelos analíticos preditivos que orientam futuras decisões de negócios tendem a ser complexos e a considerar vários fatores. Em geral, levam tempo para serem desenvolvidos e validados, e precisam de refinamento contínuo para se adaptarem às mudanças no ambiente comercial e econômico.
Os modelos de analytics preditiva podem incluir modelos de classificação
Criação do modelo
As organizações usam a modelagem preditiva para analisar possíveis resultados de dados históricos e transacionais. O modelo preditivo é criado seguindo estas etapas:
Definir objetivos
A equipe discute a pergunta que gostaria de prever para entender os objetivos comerciais. Ao definir corretamente os objetivos comerciais do caso de analytics preditiva, você pode começar a identificar as entradas, as saídas e os conjuntos de dados relevantes do modelo.
Coletar os dados necessários
A próxima etapa é consolidar os dados de diferentes fontes em um data warehouse. Os dados são coletados de fontes como e-mails, sistemas ERP, planilhas e outras aplicações corporativas. Normalmente, a modelagem preditiva se torna mais precisa quando você fornece conjuntos de dados maiores ao modelo estatístico, em vez de alguns pontos de dados.
Treinar e implantar o modelo
Agora é possível analisar os dados da amostra usando técnicas estatísticas e tecnologia de previsão. Você pode integrar o modelo às aplicações corporativas quando as técnicas de modelagem preditiva produzirem resultados consistentes e precisos. Isso fornece acesso a todos os departamentos de negócios para que eles possam fazer previsões precisas.
Quais são as técnicas comuns de analytics preditiva?
Assim como em muitas aplicações de machine learning, a analytics preditiva é uma atividade dinâmica que usa constantemente novos dados para atualizar previsões. Isso significa que a técnica usa o pipeline de limpeza de dados, treinamento de modelos, implantação, feedback, retreinamento, reimplantação e a capacidade de ingerir dados quase em tempo real. Os cientistas de dados usam as seguintes técnicas de analytics preditiva.
Árvores de decisão
Uma árvore de decisão é um modelo de machine learning que permite que o software faça previsões respondendo a uma série de perguntas do tipo sim ou não. Como seu nome indica, essa técnica simula a forma de uma árvore com nós e galhos. Cada nó contém um recurso específico do problema que deve ser respondido antes de passar para o próximo nó. Cada nó se ramifica em duas folhas, que levam aos nós subsequentes.
Uma árvore de decisão pode prever dados qualitativos e quantitativos. Por exemplo, você pode usar um modelo preditivo de árvore de decisão para prever preços de imóveis ou as condições de saúde de um paciente com base em sintomas perceptíveis. As árvores de decisão são fáceis de entender, mas menos flexíveis ao analisar diversos dados novos.
Análise de regressão
A regressão é uma abordagem estatística que os cientistas de dados usam para fazer previsões classificando ou correlacionando novos dados com conjuntos de dados conhecidos. A regressão linear modela a relação entre uma variável independente e um valor dependente em um gráfico bidimensional. Por exemplo, os gerentes de RH usam a regressão linear para prever o salário de um candidato com base nos anos de experiência.
Enquanto isso, a regressão logística classifica as variáveis em duas ou mais categorias com base em probabilidades. Por exemplo, as equipes de TI usam a regressão logística para detectar e prever se um e-mail é spam. O modelo classifica o e-mail como suspeito se encontrar muitas características indesejadas além de um limite definido.
Análise de séries temporais
A analytics de séries temporais é uma técnica de analytics preditiva usada para analisar pontos de dados coletados ou registrados ao longo do tempo, reconhecendo a importância da ordem temporal. Isso o torna particularmente útil em aplicações de previsão, como movimentos de preços de ações, consumo de energia ou planejamento de demanda no gerenciamento da cadeia de suprimentos.
Um método fundamental na análise de séries temporais é a média móvel integrada autorregressiva (ARIMA), que modela as relações dependentes do tempo ao considerar valores e erros passados para prever tendências futuras. Abordagens mais avançadas, como a LSTM (Long Short-Term Memory), mantêm a memória em períodos de tempo prolongados, aproveitando a aprendizado profundo para capturar dependências de longo prazo em dados de séries temporais.
Redes neurais de aprendizado profundo
O aprendizado profundo revolucionou a analytics preditiva, permitindo que os modelos processem dados complexos e de alta dimensão e descubram relações intrincadas que as técnicas tradicionais podem não perceber. As redes neurais são particularmente eficazes ao fazer previsões com dados complexos, como imagens, vídeos e gravações de voz. Os modelos de aprendizado profundo aprimoram os recursos preditivos em setores complexos, como saúde e segurança cibernética.
Como a AWS pode ajudar com a analytics preditiva?
A Analytics na AWS oferece um conjunto abrangente de recursos para cada workload de analytics.
A criação de seus próprios modelos e fluxos de trabalho de analytics preditiva no AWS começa com o Amazon SageMaker. O Amazon SageMaker oferece uma experiência integrada de analytics, inteligência artificial e machine learning com acesso unificado a todos os seus dados.
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Você também pode usar o Amazon SageMaker Canvas, um serviço sem código com dezenas de modelos preditivos integrados e recursos para dar suporte a todo o fluxo de trabalho de analytics preditiva, desde a preparação de dados até a criação e o treinamento de modelos, gerando previsões e implantando os modelos na produção. Ele oferece aos analistas de negócios uma interface visual do tipo apontar e clicar para gerar previsões precisas de forma independente, sem a necessidade de experiência em machine learning ou de escrever uma única linha de código.
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