O que é análise preditiva?
A análise preditiva é o estudo de dados antigos e atuais para fazer previsões futuras. Ela usa uma mistura de técnicas avançadas de matemática, estatística e machine learning para analisar dados para determinar e expandir tendências ocultas.
Muitas empresas e organizações usam análise preditiva para orientar decisões futuras. Por exemplo, os analistas de marketing usam a análise preditiva para determinar as vendas futuras de seus produtos, as estações meteorológicas a usam para previsão do tempo e os corretores da bolsa a usam para maximizar os retornos de negociação.
Análise preditiva e hierarquia de análises
Os analistas usam quatro tipos de análise de dados: descritiva, de diagnóstico, preditiva e prescritiva. As análises seguem a hierarquia abaixo.
- A análise descritiva identifica o que aconteceu no passado por meio de análises históricas
- A análise de diagnóstico usa o histórico de dados para explicar por que algo aconteceu no passado
- A análise preditiva prevê tendências futuras com base em padrões encontrados em dados antigos e atuais
- A análise prescritiva prescreve ações e decisões futuras, permitindo que as empresas otimizem a tomada de decisões
Por que a análise preditiva é importante?
A capacidade de prever aspectos do futuro é essencial. Engenheiros, cientistas, empresas e economistas já usam a análise preditiva há muito tempo para orientar suas atividades. Isso inclui técnicas usadas até hoje, como análise de regressão e árvores de decisão.
Os desenvolvimentos na tecnologia de machine learning permitiram que a ciência de dados expandisse a modelagem preditiva em áreas que antes eram muito difíceis ou complexas de lidar. Computação escalável, mineração de dados e técnicas de aprendizado profundo permitem que as empresas explorem a fundo seus data lakes e extraiam informações e tendências. A análise preditiva se incorporou aos processos de negócios, oferecendo às organizações na vanguarda uma vantagem competitiva significativa.
Como a análise preditiva funciona?
A análise preditiva hoje é amplamente baseada em técnicas avançadas de machine learning. Cientistas de dados usam aprendizado profundo e algoritmos complexos para analisar diversas variáveis para criar modelos preditivos capazes de prever o comportamento provável com base em big data.
Assim como em muitas aplicações de machine learning, a análise preditiva é uma atividade dinâmica que usa constantemente novos dados para atualizar previsões. Isso significa que a técnica usa o pipeline clássico de máquina operatriz de limpeza de dados, treinamento de modelo, implantação, feedback, retreinamento e reimplantação, com a capacidade de ingerir dados quase em tempo real. As técnicas incluem árvores de decisão, análise de regressão, análise de séries temporais e redes neurais de aprendizado profundo.
Os modelos de análise preditiva que orientam decisões de negócios futuras tendem a ser complexos e implicam que vários fatores sejam considerados. Geralmente, o desenvolvimento e a validação levam tempo, e esses modelos precisam de retorno contínuo para se adaptar às mudanças na empresa e no ambiente econômico.
Quais são alguns casos de uso de análises preditivas?
Muitas organizações usam análise preditiva ativamente para orientar tomadas de decisões futuras e em tempo real.
Finanças
O setor financeiro usa análise preditiva para orientar a tomada de decisões. Os exemplos incluem negociações em mercados preditivos, avaliações de risco de crédito e aprovações de empréstimos. Companhias de seguros usam análise preditiva para prever eventos meteorológicos extremos para mitigar sinistros de seguros e detectar fraudes em sinistros de seguros.
Varejo
Empresas de varejo usam análise 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 clientes potenciais para aumentar as taxas de conversão de clientes potenciais e para fazer recomendações preditivas para aumentar as oportunidades de up-selling e cross-selling com base nos perfis dos clientes. Empresas também usam análise preditiva para prever a demanda e as vendas futuras.
Manufatura
Fabricantes usam análise preditiva para monitorar os equipamentos da linha de produção a fim de otimizar a throughput, detectar irregularidades e apontar defeitos nos equipamentos. Empresas de manufatura usam análise preditiva para monitorar máquinas, identificar as condições da máquina e prever os requisitos de manutenção.
Saúde
As empresas de saúde usam análises 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. Outros casos de uso incluem diagnóstico médico e previsão do curso de uma doença com base em dados anteriores e na saúde do paciente.
Quais são os benefícios das análises preditivas?
Análises preditivas têm quatro benefícios principais:
- Análises preditivas ajudam os clientes a tomar decisões bem informadas.
- Análises preditivas conseguem fornecer respostas em tempo real. Modelos de análise preditiva treinados podem ingerir dados em tempo real e fornecer respostas imediatas.
- Análises preditivas podem ajudar os clientes a entender problemas complexos. Ela pode ajudar a revelar padrões nos dados com mais rapidez e precisão.
- Análises preditivas podem ajudar empresas a obter vantagem sobre a concorrência. As empresas que usam a análise preditiva têm uma vantagem competitiva sobre as que não usam por causa da capacidade de prever eventos futuros com mais precisão.
Como a AWS pode ajudar com análises preditivas?
Para começar a usar análises preditivas, você pode explorar o Amazon SageMaker Canvas, que expande o acesso ao machine learning (ML) fornecendo aos analistas de negócios uma interface visual ao estilo de apontar e clicar. Isso permite que os analistas gerem previsões precisas de ML sozinhos, sem exigir experiência em machine learning ou precisar escrever uma única linha de código. Você pode usar o SageMaker Canvas para uma gama de casos de uso, como previsão de rotatividade de clientes, previsão de entregas pontuais e planejamento de inventário.
Você também pode explorar o Amazon SageMaker para desenvolver, treinar e implantar modelos de ML para qualquer caso de uso com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados.
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