Ao conduzir análise preditiva, que freqüentemente auxilia as empresas na tomada de decisões de negócios sábias, as organizações podem empregar modelagem preditiva. Esses modelos ajudam as empresas a descobrir informações adicionais sobre sua clientela, possíveis clientes em potencial ou alertas de segurança relacionados a contas. Você pode lucrar com o estudo dessas estratégias se estiver interessado em descobrir como garantir o sucesso ou a funcionalidade aprimorada do seu negócio. Neste artigo, explicamos a modelagem preditiva, descrevemos as vantagens desses métodos e listamos 10 tipos diferentes de modelagem preditiva que podem ser usados em diversos cenários de negócios.
Modelagem Preditiva
O desenvolvimento de modelos que podem prever ocorrências, tendências ou padrões futuros de acordo com dados históricos é conhecido como modelagem preditiva. As empresas usam esses modelos para planejar com precisão suas operações futuras.
Uma ferramenta de análise preditiva é a modelagem preditiva. As empresas costumam usá-lo para avaliar a viabilidade econômica de um novo projeto, empreendimento ou ideia. Faz uso de dados estatísticos e ferramentas analíticas para examinar dados recentes e históricos e prever resultados.
Uma ampla gama de empresas e setores usa modelagem preditiva e análise para gerenciar com eficácia seus serviços e clientes. Os modelos preditivos são frequentemente usados no setor de saúde para aprimorar os procedimentos de diagnóstico e tratar efetivamente pacientes terminais ou com doenças crônicas, enquanto as instituições também podem empregar esses modelos para detectar fraudes. Eles podem ser utilizados por gerentes de contratação em departamentos de recursos humanos e empresas.
Técnicas de Modelagem Preditiva
Os métodos técnicos listados abaixo são empregados na modelagem preditiva:
- Regressão linear: Uma regressão linear pode ser usada para calcular o valor da variável dependente com base na variável independente quando há uma relação linear entre duas variáveis contínuas.
- Semelhante à regressão linear, a regressão múltipla determina o valor da variável dependente examinando vários fatores independentes.
- Quando o conjunto de dados é grande e a categorização é necessária, a regressão logística é empregada para identificar as variáveis dependentes.
- Árvore de Decisão: A mineração de dados frequentemente emprega essa técnica. Um fluxograma é criado para ilustrar uma árvore invertida. Aqui, o nó interno se divide em ramificações que listam duas ou mais opções, e cada opção é então dividida para mostrar possibilidades alternativas que podem resultar da seleção. O uso desse método facilita a escolha da melhor opção.
- Um modelo de regressão e classificação muito apreciado é o Random Forest. Algoritmos para aprendizado de máquina são resolvidos usando-os. Consiste em diferentes árvores de decisão que não estão relacionadas entre si. Juntas, essas árvores de decisão facilitam a análise.
- Boosting: como o próprio nome indica, essa técnica facilita o aprendizado com os resultados de outros modelos, incluindo máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão, regressão logística e redes neurais.
- As redes neurais são um tipo de ferramenta de solução de problemas usada em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ele cria uma coleção de algoritmos para um sistema de aprendizado computacional. Entrada, processamento e saída são os três níveis que compõem esses algoritmos.
Tipos de modelagem preditiva
Cada tipo de modelo atende a um determinado objetivo e usa um tipo específico de dados para isso. Além disso, eles usam uma variedade de metodologias, incluindo análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Dez tipos populares de modelagem preditiva estão listados abaixo, juntamente com breves descrições de suas aplicações nos negócios:
#1. Modelo para Classificação
Essa modelagem preditiva é a mais básica e se aplica a responder perguntas sim/não. Os modelos de classificação analisam consultas usando dados históricos. Ele coleta e categoriza dados rapidamente para responder a perguntas como "Este candidato provavelmente ficará inadimplente?" Varejo e bancos empregam isso. Como pode usar dados atuais, outras empresas usam esse método.
#2. Modelo de previsão
Devido à sua adaptabilidade, modelos de previsão também são um dos tipos de modelo preditivo mais comumente usados. Esses modelos analisam dados históricos e estimam informações desses dados para produzir resultados numéricos. Uma empresa, como um varejista on-line, pode usar a modelagem de previsão para prever quantos pedidos poderá receber na próxima semana. Esses modelos também são capazes de controlar com sucesso vários parâmetros ao mesmo tempo. Por exemplo, ao determinar quantos suprimentos pedir, um restaurante pode usar esse modelo para incluir informações sobre eventos próximos e feriados que se aproximam.
#3. Modelo de Clusterização
Com base em qualidades comparáveis, um modelo de agrupamento divide os dados em várias categorias. Os resultados para cada cluster são então determinados em larga escala usando os dados de cada grupo. Este modelo opera utilizando dois tipos diferentes de agrupamento. Ao verificar se cada ponto pertence totalmente a um determinado cluster, o hard clustering classifica os dados. As empresas podem usar um modelo de agrupamento para selecionar estratégias de marketing para grupos de consumidores específicos.
#4. O Modelo Outlier
As informações ímpares ou discrepantes de um conjunto de dados são encontradas usando o modelo outliers. Ele pode examinar instâncias específicas de dados ímpares ou relacionamentos com outros grupos e quantidades. As instituições financeiras costumam usar essa técnica para detectar fraudes. Um modelo atípico, por exemplo, pode detectar transações estranhas na conta de um cliente, como um gasto significativo em joias em um local onde o cliente nunca fez outras compras. O modelo pode estabelecer se um terceiro acessou a conta de um consumidor, identificando o valor, local, hora e tipo de compra.
#5. Modelo de série temporal
Sequências de tempo são usadas como variáveis de entrada em um modelo de série temporal. Para prever padrões ou eventos em outro período de tempo definido, leva em consideração as tendências históricas e os pontos de dados de uma determinada sequência de tempo. Este modelo pode prever várias tendências e projetos ao mesmo tempo ou se concentrar em um único. Também pode examinar elementos externos, como estações ou variações cíclicas, que podem ter impacto nos padrões futuros. Uma empresa de manufatura eletrônica, por exemplo, pode usar esse modelo para examinar os tempos de processamento nos últimos 12 meses. O modelo pode então prever a velocidade de processamento média mensal.
#6. Árvore de Decisão
Uma árvore de decisão é um algoritmo que exibe os resultados potenciais de várias opções, representando graficamente dados de várias fontes em uma estrutura semelhante a uma árvore. Esse paradigma divide várias escolhas em ramificações e, em seguida, lista os resultados potenciais abaixo de cada escolha. As empresas costumam usar isso para identificar as variáveis importantes em um determinado conjunto de dados. Eles também podem aproveitá-los porque o modelo pode gerar resultados potenciais a partir de conjuntos de dados incompletos. Como as árvores de decisão são simples de compreender, várias empresas as utilizam para manter a clareza departamental ao apresentar os dados.
#7. Rede neural
Um modelo sofisticado que se assemelha ao cérebro humano é chamado de rede neural. Ele incorpora vários algoritmos trabalhando juntos para encontrar padrões, agrupar dados e estabelecer categorias para vários conjuntos de dados. As redes neurais geralmente têm três camadas. A camada de entrada envia informações para a camada de ocultação, a camada abaixo dela. A camada invisível contém métodos para construir preditores. A camada de saída reúne as informações desses preditores e gera o resultado final completo. As organizações podem usar essas redes com outros modelos preditivos, como séries temporais ou clustering, para tomar decisões.
#8. Modelo linear geral
Uma técnica analítica para comparar os efeitos de diferentes variáveis em variáveis contínuas é o modelo linear geral. Este instrumento frequentemente serve como base para testes estatísticos adicionais, como análise de regressão. Ao gerar e analisar dados para fornecer uma previsão, as empresas que usam modelagem preditiva frequentemente usam análise de regressão. O modelo linear geral determina se as médias de duas características dependentes variam em uma previsão. Um modelo linear generalizado, no qual uma única pessoa representa graficamente vários modelos relacionados, é uma coleção desses modelos.
#9. Modelo de Gradiente Impulsionado
Um modelo com aumento de gradiente cria classificações combinando várias árvores de decisão conectadas. Ele constrói uma árvore de cada vez, corrigindo erros na primeira árvore para construir uma segunda árvore melhorada. Dependendo da empresa que o desenvolve, este procedimento pode envolver várias árvores. Algumas empresas usam esses modelos para escolher possíveis resultados de mecanismos de pesquisa.
#10. Modelo Profeta
Um indivíduo pode combinar um modelo profético com séries temporais ou modelos de previsão para fazer planos para um determinado evento. Uma empresa pode usar o modelo do Profeta, por exemplo, para calcular metas de vendas ou necessidades de estoque. Essa solução hospedada no Facebook é adaptável e funciona bem com modelos de séries temporais que incorporam muitas estações ou feriados.
Criando Modelos de Algoritmo Preditivo
Embora a criação de um modelo de análise preditiva não seja uma tarefa fácil, conseguimos reduzir o processo a seis etapas cruciais.
- Determine o processo que empregará os modelos de análise preditiva e quais serão os resultados pretendidos da empresa, definindo escopo e escala.
- Dados de perfil: a análise preditiva precisa de muitos dados. A investigação dos dados necessários para análise está na fase seguinte. As organizações devem escolher como serão acessíveis, onde os dados serão armazenados e como estão configurados no momento.
- Os dados devem primeiro ser encontrados, depois reunidos, limpos e integrados. É uma etapa crucial, pois bons modelos de análise preditiva exigem uma base sólida.
- Integre a análise ao processo de negócios: o modelo só pode ser utilizado para obter os melhores resultados integrando a análise ao processo de negócios.
Exemplo de modelagem preditiva
Para entender melhor a modelagem preditiva, vejamos alguns exemplos.
#1. Indústria de seguro
A fim de avaliar os valores dos prêmios, otimizar os lucros, detectar fraudes e aprimorar os procedimentos de liquidação de sinistros, as seguradoras empregam uma variedade de técnicas preditivas. Por exemplo, para determinar o valor do prêmio apropriado, uma seguradora de veículos examina a condição dos veículos e aplica vários algoritmos.
#2. Setor Financeiro e Bancário
Os bancos empregam modelos de previsão para analisar as pontuações de crédito de possíveis tomadores de empréstimos, a fim de confirmar sua confiabilidade, antecedentes e histórico de inadimplência. Ele ajuda a prever a probabilidade de fraude, deturpação e perigos associados a um cliente específico.
#3. Setor de Varejo e Marketing
As empresas prevêem a eficácia das campanhas de marketing usando técnicas de modelagem preditiva. A análise preditiva também serve para projetar públicos-alvo e receitas futuras. No setor de varejo, estudos preditivos são empregados para gerar previsões que auxiliam as empresas a determinar a quantidade necessária de estoque para cada produto único. As projeções determinam a quantidade de estoque necessária para atender a demanda antecipada de um produto específico.
#4. Prognóstico do Tempo
Árvores de decisão e regressão linear são exemplos de técnicas de modelagem preditiva que prevêem variações climáticas e desastres naturais, incluindo ciclones, tsunamis e tempestades. Esses modelos são capazes de determinar a velocidade e a direção do vento da tempestade. Como resultado, esses modelos são empregados para alertar os moradores.
Vantagens da Modelagem Preditiva
A possibilidade de desenvolver planos de marketing, vendas e atendimento ao cliente mais eficazes é uma das principais vantagens da adoção da modelagem preditiva. As vantagens adicionais que as empresas podem ter ao empregar a modelagem preditiva estão listadas abaixo:
- Melhorar o conhecimento da concorrência
- Usando técnicas para adquirir uma vantagem competitiva
- Melhorar bens ou serviços atuais
- Reconhecendo os requisitos do cliente
- Reconhecer o mercado-alvo de uma indústria ou empresa
- Reduzir o custo, o esforço e o tempo gastos na estimativa de resultados
- Prever elementos externos que podem ter impacto na saída ou no processo
- Reconhecendo riscos monetários
- Métodos de gerenciamento de estoque ou recursos para previsão
- Reconhecendo as tendências futuras
- Preparar análises de rotatividade ou força de trabalho
Qual é o principal objetivo da modelagem preditiva?
Donncha Carroll, sócio do grupo de crescimento de receita da Axiom Consulting Partners, descreveu a modelagem preditiva como um tipo de mineração de dados que analisa dados anteriores com o objetivo de detectar tendências ou padrões e usar esses insights para antecipar eventos futuros.
Qual é a diferença entre análise preditiva e modelagem preditiva?
Modelagem preditiva e análise preditiva não são a mesma coisa. Fazer previsões com base em dados anteriores é um processo conhecido como modelagem preditiva. A utilização de modelos preditivos para resolver problemas de negócios faz parte do processo de análise preditiva.
A regressão linear é um modelo preditivo?
A técnica de análise preditiva mais comumente usada é a regressão linear. Ele faz previsões sobre o futuro do alvo usando relações lineares entre o alvo, que é o variável dependente, e um ou mais preditores.
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Referência
