O que a análise preditiva prevê e quão bem ela se sai?

Was sagt Predictive Analytics voraus und wie gut funktioniert es?
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A análise preditiva faz exatamente o que parece: analisa os dados para descobrir o que pode acontecer no futuro. Como acontece com a maioria das previsões, nunca é 100% correto, mas o big data e a inteligência artificial estão tornando-o muito mais preciso.

Embora já tenha sido um ramo relativamente especializado da matemática e da ciência da computação, novas tecnologias preditivas são mais acessíveis e facilmente aplicáveis: empresas usam em clientes, pesquisadores usam em doenças, agências de publicidade usam para atingir consumidores, bancos usam para prevenir fraudes , E a lista continua. Então, como a análise preditiva realmente funciona, o que ela prevê e quão confiáveis ​​são suas previsões?

Como funciona?

A análise preditiva tem algumas etapas gerais:

  • Descubra o que você quer prever: quanto tempo levará para dirigir do ponto A ao ponto B?
  • Colete dados históricos / atuais: suas / outras experiências anteriores nesta rota / condições atuais.
  • Identifique fatores importantes: dia da semana, hora do dia, clima, frequência de atrasos, etc.
  • Crie e “treine” um modelo: tente descobrir como cada fator influenciou historicamente o tempo de direção.
  • Insira suas informações atuais e obtenha o resultado: em uma segunda-feira quente às 17h30, sua viagem levará trinta minutos.

Este é um exemplo simples, mas se você já deu uma olhada nas previsões de tráfego do Google Maps, você usou algo assim. O quão preciso é depende da qualidade dos dados históricos e em tempo real que estão disponíveis, mas quase sempre pode fazer uma estimativa bastante aproximada, que é a essência da análise preditiva.

O que isso prevê?

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A análise preditiva está sendo usada de forma produtiva em pesquisas médicas, finanças, manufatura, cadeias de suprimentos e em outros lugares, mas um dos aplicativos mais lucrativos para essa tecnologia é analisar e prever o comportamento do cliente. Se você já se perguntou por que seus dados são uma mercadoria tão preciosa, esse é um dos principais motivos. Com acesso a grandes quantidades de dados históricos do usuário, é muito mais fácil para as empresas descobrir como podem pressionar os botões dos consumidores.

Em saúde e medicina, a análise preditiva está sendo usada principalmente para otimizar tratamentos e encontrar novas maneiras de combater doenças. Ao analisar os dados históricos dos pacientes, os hospitais podem reduzir o número de pacientes que precisam voltar, criar planos de tratamento mais personalizados e obter avaliações de risco mais precisas. Os modelos de análise preditiva também são importantes para a pesquisa de doenças, usando dados gerados por pacientes e populações para identificar fatores de risco, resultados de tratamento e muito mais.

As aplicações em finanças são igualmente focadas no risco – especificamente, quem é uma aposta segura para um empréstimo ou uma conta? A aplicação de análises preditivas pode ajudar as instituições financeiras a identificar pessoas que correm alto risco de inadimplência e sinalizar atividades de fraude com mais eficácia.

Mas nenhum setor está tão entusiasmado com a análise preditiva quanto o varejo e a publicidade. Imagine se você pudesse observar cada movimento do seu cliente, inseri-lo em um enorme banco de dados e analisá-lo em busca de padrões. Você pode descobrir quem tem mais probabilidade de parar de usar seu serviço, o que faz as pessoas continuarem usando seu produto, quem tem mais probabilidade de reagir a certos anúncios, quem segmentar com suas campanhas – tudo com dados que podem ser atualizados e analisados ​​em real Tempo.

Quão precisas são essas previsões?

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Não há uma resposta única para essa pergunta, já que cada modelo é diferente. A qualidade dos dados, os métodos usados ​​para analisá-los e uma série de outros fatores influenciam o quão precisas as previsões podem ser. A análise preditiva não acerta o tempo todo, mas graças aos avanços em big data e inteligência artificial, eles acertam Mais do tempo.

O que torna o big data “grande” não é necessariamente quanto dele existe, mas quão efetivamente grandes quantidades dele podem ser processadas. Muitas das estatísticas têm sido historicamente baseadas em fazer suposições sobre populações com base em amostras retiradas dessas populações, o que adiciona uma camada de incerteza.

As ferramentas de big data, no entanto, permitem usar muito mais dados disponíveis para fazer previsões, o que torna muito mais provável que estejam corretas. A análise preditiva já faz um bom trabalho veiculando anúncios para as pessoas e calculando os tempos de deslocamento, e só será mais eficaz no futuro.

Dados grandes (ruins?)

Como você toma boas decisões? Durante a maior parte da história humana, usamos nossos cérebros para processar todas as entradas disponíveis e agir de acordo. Nossas decisões sempre foram manchadas pela falta de informações precisas, uma capacidade limitada de identificar padrões e qualquer número de vieses.

Um algoritmo bem feito com um grande conjunto de dados, no entanto, não tem esse problema, e a capacidade de descarregar muito do nosso trabalho mental em máquinas é um grande passo à frente para a humanidade. Obviamente, os algoritmos podem ser tendenciosos, intencionalmente ou não, os conjuntos de dados podem ser corrompidos e as previsões sobre o comportamento podem ser usadas para controle social com a mesma facilidade com que podem ser usadas para otimizar experiências de varejo. Garantir que nossos sistemas sejam desenvolvidos para serem transparentes e benéficos em geral terá um impacto real na forma como a tecnologia molda (e prevê) o futuro.

Créditos da imagem: Representação visual de eventos que compõem a análise comportamental, Processo de Análise Preditiva

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