O uso de dados históricos e métodos analíticos, como aprendizado de máquina e análise preditiva, pode ajudar sua empresa a prever possíveis resultados. Para prever possíveis resultados, a análise preditiva utiliza ferramentas e softwares estatísticos de ponta em conjunto com IA. Além disso, o objetivo da análise preditiva é fazer previsões sobre o futuro olhando para o passado. Normalmente, os dados históricos são usados para construir modelos matemáticos que capturam padrões essenciais. Posteriormente, o modelo é aplicado a novas informações para fazer previsões sobre eventos futuros ou sugerir cursos de ação que provavelmente fornecerão resultados desejáveis. Devido aos avanços na tecnologia de capacitação, especialmente nas áreas de big data e aprendizado de máquina, a análise preditiva recebeu muita atenção nos últimos anos. Continue lendo para ver e entender os exemplos de análise preditiva e sua importância nesta peça.
O que é Análise Preditiva?
A análise preditiva é o método de fazer especulações sobre o que pode acontecer no futuro com base em dados do passado e do presente. Os pesquisadores podem fazer previsões sobre o que pode acontecer no futuro observando o que está acontecendo agora e o que aconteceu no passado e, em seguida, usando técnicas de análise estatística dos dados.
Além disso, a análise preditiva é usada em uma ampla gama de configurações de negócios, como programas de gerenciamento de experiência, para prever como as ações no futuro podem afetar um negócio. A análise preditiva pode ajudar as empresas a tomar decisões “vendo” os resultados de suas ações.
A análise preditiva não é perfeita, mas pode ajudar muito. Mesmo que as previsões nem sempre estejam certas, ainda é uma maneira melhor de adivinhar do que apenas adivinhar cegamente.
O conhecimento da análise preditiva
A análise preditiva é um tipo de tecnologia usada para especular sobre os resultados de eventos futuros. IA, mineração de dados, aprendizado de máquina, modelagem e estatística são apenas alguns dos muitos métodos usados para obter esses resultados.
A mineração de dados, por exemplo, usa esse método para examinar grandes quantidades de informações em busca de conexões e tendências ocultas. A única diferença é que a análise de texto é usada para passagens de texto muito mais longas.
Além disso, previsão do tempo, design de jogos, tradução de voz para texto, atendimento ao cliente e até métodos de portfólio de investimentos são apenas alguns dos muitos campos que se beneficiam dos modelos preditivos. Modelos estatísticos descritivos são usados em todos esses programas para prever novos dados.
Além disso, as empresas podem se beneficiar da análise preditiva de várias maneiras, incluindo melhor gerenciamento de estoque, melhor criação de estratégia para campanhas de marketing e projeções mais precisas de receitas futuras.
É crucial para o sucesso das empresas, especialmente nos setores de saúde e varejo, onde a concorrência é acirrada. Para construir carteiras de investimento seguras, investidores e especialistas financeiros podem consultar essa tecnologia.
Relacionamentos, padrões e estruturas nos dados são identificados por meio desses modelos, permitindo fazer inferências sobre os efeitos da alteração dos procedimentos usados para obter os dados. A análise preditiva expande essas ferramentas descritivas, examinando dados históricos para prever a probabilidade de um determinado conjunto de resultados futuros, dado o estado atual das coisas ou um cenário futuro especificado.
Quais são os três tipos de análise preditiva?
A análise preditiva é um método que tenta prever o futuro tirando conclusões do presente e do passado. Modelos de classificação, agrupamento e séries temporais são frequentemente usados em análises preditivas. Leia mais sobre cada um deles abaixo.
#1. Árvores de decisão
As árvores de decisão são um tipo de modelo de categorização que usa um conjunto de critérios para atribuir dados a um dos vários compartimentos possíveis. Essa técnica brilha quando aplicada ao estudo da escolha humana. O modelo é uma árvore com cada ramo representando uma escolha e cada folha significando o resultado. Quando um conjunto de dados possui várias variáveis ausentes, as árvores de decisão são eficazes e simples de usar.
#2. Redes neurais
As redes neurais são um tipo de aprendizado de máquina que pode modelar interações extremamente complicadas, tornando-as valiosas na análise preditiva. Esses são essencialmente mecanismos de reconhecimento de padrões extremamente robustos. As redes neurais são melhores para encontrar relacionamentos não lineares em conjuntos de dados se não houver nenhum método matemático. É possível validar os resultados de árvores de decisão e modelos de regressão com redes neurais.
#3. Regressão
A maior parte do trabalho estatístico é feito com esse paradigma. É útil para detectar tendências em grandes conjuntos de dados em que as entradas têm uma relação linear entre si. Deduzir uma equação que representa a relação entre cada entrada no conjunto de dados torna essa técnica eficaz. A análise de regressão pode ser usada, por exemplo, para saber como as mudanças no preço dos títulos e outros fatores importantes afetam os retornos.
Quais são as 4 etapas da análise preditiva?
Grandes chavões como aprendizado de máquina, big data, inteligência artificial e conceitos semelhantes vêm à mente quando consideramos as tendências de dados. No entanto, o objetivo principal dos dados é facilitar uma melhor tomada de decisão.
De que servem ferramentas como big data e algoritmos de previsão se não ajudam as empresas a fazer escolhas melhores e mais informadas? Mas não é só ter acesso aos dados que é importante; em vez disso, é como esses dados são analisados que permite que você faça melhores julgamentos. Aqui estão as 4 etapas da análise preditiva.
#1. Forneça um motivo para a previsão
Saber quem está participando e por que é a primeira ordem do dia. Uma previsão em nível de item para planejamento operacional pode ser gerada mensalmente como parte de um ciclo de planejamento de demanda de rotina ou pode ser solicitada conforme a necessidade para avaliar a viabilidade do lançamento de um novo produto. Conhecer o cliente interno, avaliar a demanda e levantar os dados necessários são pré-requisitos para todo estudo. Quando você tem essas informações, pode fazer uma previsão e análise precisas.
Então, você calcula o tempo, o esforço e o lucro de um estudo tão aprofundado. Isso pode levar a um diagnóstico rápido ou crítico em um caso ou a uma análise de probabilidade completa em outro. Critérios de revisão, como produtos ou clientes, podem ser estabelecidos durante esta fase. A esse respeito, conduzir a segmentação de produto-cliente antes de implementar o planejamento de demanda é extremamente útil.
#2. Análise de demanda
A coleta e limpeza de dados é a próxima etapa. Precisamos escolher os dados certos para o trabalho, limpá-los, construí-los para obter informações utilizáveis e depois integrar tudo. Na maioria das vezes, isso é simplesmente uma atualização mensal do histórico de demanda e a remoção de quaisquer exceções ou demanda promocional. Além disso, pode exigir o acúmulo de novos conjuntos de dados para complementar ou substituir os existentes. Quer esteja atualizando ou coletando novos dados, você deve avaliá-los, formatá-los e limpá-los.
Além disso, lembre-se sempre do seguinte ao coletar e classificar seus dados:
- Crie uma representação visual de seus dados sempre que for prático.
- Faça anotações usando a mesma terminologia da previsão.
- Primeiro, você deve verificar se já existe algum dado relevante em bancos de dados ou outras fontes prontamente disponíveis.
- Mantenha um registro de todas as informações coletadas, incluindo hora e data, e quaisquer anotações que pareçam relevantes.
#3. Análise exploratória de dados
Depois de reunir os dados, você pode começar a desenvolver seu modelo. Compreender as características dos seus dados é um pré-requisito para o procedimento. Para construir um modelo apropriado, deve-se estar familiarizado com as origens, características e relacionamento dos dados com a variável alvo. Simplificando, o objetivo principal da EDA é a compreensão dos dados.
Pode haver casos de duplicação de informações nos dados coletados. Em outras palavras, há uma boa chance de que o modelo gere previsões imprecisas se esses dados forem usados como entrada. Assim, a EDA deve ser executada nos dados para detectar e eliminar todas as anomalias, valores ausentes e outras distrações. O reconhecimento de padrões de dados facilita a seleção de parâmetros do modelo. Ao usar o EDA, podemos aumentar a precisão do modelo antes mesmo de ser produzido.
Cálculos numéricos e representações gráficas de dados são dois elementos básicos da EDA. Calcular o desvio padrão, pontuação Z, intervalo interquartil, média, mediana e moda e reconhecer a assimetria dos dados ajuda a explicar a dispersão. Para uma imagem geral de um conjunto de dados, mapas de calor, gráficos de dispersão, gráficos de barras e gráficos de caixa são úteis.
#4. Controle Produções
Se ninguém vê, utiliza ou analisa sua análise preditiva e previsão, não importa o quão bom seja. Verifique se a previsão foi usada conforme o esperado e aprimore a técnica até que a previsão seja a mais precisa possível. O primeiro passo é desenvolver as habilidades para transmitir efetivamente as previsões no formato desejado pelo seu público. Eu já disse isso antes, mas planejadores de demanda eficazes são como contadores de histórias que falam em números.
Além disso, timing, utilidade, consistência e formalidade são as marcas de uma comunicação eficaz. No final de cada mês, sua equipe deve fazer uma Revisão de Demanda, que pode ser uma atividade independente ou um componente do S&OP, FP&A ou Processo de Eficiência Comercial (BEP) formal de sua organização. Você pode discutir entradas, saídas e dúvidas sobre dados nessas conferências e avaliar o sucesso ou o fracasso do projeto.
Por fim, bons processos devem ser medidos e rastreados para garantir que sejam eficazes e para aprimorar a previsão futura. A previsão e outras formas de análise preditiva devem ser vistas como um método contínuo de desenvolvimento.
Exemplos de Análise Preditiva
Melhore sua tomada de decisão e construa mais planos de informação com a ajuda de previsões. Para incentivá-lo a implementar a análise preditiva em sua própria empresa, reunimos alguns exemplos.
#1. Projeção de Fluxo de Caixa em Finanças
Todas as empresas precisam manter registros financeiros, e a análise preditiva pode ajudar a determinar sua sobrevivência a longo prazo. Projetar vendas, receitas e despesas permite que você crie uma imagem do futuro e tome decisões com base em dados históricos de demonstrações financeiras anteriores e dados da indústria em geral.
Além disso, a Contabilidade Financeira é ensinada na HBS pelo professor VG Narayanan e é necessária para o programa básico.
Narayanan argumenta que “os gerentes precisam estar olhando para frente” para garantir a melhoria contínua da empresa. Além disso, “Há sempre uma grande incerteza envolvida nesse processo, independentemente do setor em que você opera”.
#2. Estabelecendo requisitos de pessoal para entretenimento e hospitalidade
O Business Analytics investiga como a Caesars Entertainment, uma operadora de cassino e hotel, usa a análise preditiva para fornecer uma equipe otimizada nos períodos de pico.
O número de funcionários necessários a qualquer momento nas indústrias de entretenimento e hotelaria depende de vários fatores, incluindo a taxa de entrada e saída de clientes. Uma equipe inadequada pode levar a clientes insatisfeitos, funcionários desconfortáveis e erros dispendiosos, enquanto o excesso de pessoal desperdiça dinheiro.
Além disso, um grupo de pesquisadores criou um modelo de regressão múltipla que usa várias variáveis para prever o número de hóspedes que se hospedam em um hotel em um determinado dia. O Caesars conseguiu contratar pessoal adequado para seus hotéis e cassinos sem contratar muitas pessoas usando esse método.
#3. Segmentação Comportamental em Marketing
Os profissionais de marketing podem aproveitar uma grande quantidade de informações do consumidor para adaptar suas comunicações aos hábitos e preferências de seu público-alvo. A análise preditiva é um método de prever eventos futuros analisando padrões de comportamento do passado.
No marketing, a análise preditiva pode ser usada para prever as flutuações sazonais de vendas, de modo que as campanhas possam ser cronometradas e direcionadas corretamente.
Além disso, a probabilidade dos leads de converterem conhecimento em compra pode ser prevista a partir de seu comportamento anterior. O número de ofertas de conteúdo com as quais um lead interage, por exemplo, pode ser usado em um único modelo de regressão linear para prever a probabilidade futura de o lead se converter em um cliente com um nível de certeza estatisticamente significativo. Com essas informações, você pode criar anúncios estrategicamente cronometrados com base em onde o cliente está em sua jornada.
#4. Garantia de qualidade de produção
Embora os exemplos acima de análise preditiva incluam a resposta a possíveis eventos futuros, esse tipo de análise também pode ser usado para prevenir a ocorrência de eventos desastrosos ou indesejados. Na indústria manufatureira, por exemplo, os computadores podem ser treinados com base em dados anteriores para prever com segurança quando certas máquinas quebrariam.
Uma vez que o algoritmo detecta as condições para uma falha iminente, ele envia um sinal para um operador humano, que pode parar a máquina, economizando para a empresa milhares, senão milhões, de dólares em produtos danificados e custos de reparo. A abordagem faz previsões imediatas, em vez de distantes, sobre possíveis estados de falha.
Economizar tempo, dinheiro e energia é o objetivo de muitos algoritmos, e alguns desses programas até sugerem melhorias e correções para garantir que não surjam problemas no futuro. Esta é uma aplicação de análise prescritiva; na prática, não é incomum que várias formas de análise trabalhem juntas para encontrar uma solução.
Ferramentas de análise preditiva
Os profissionais de marketing podem usar ferramentas ou software de análise preditiva para entender melhor o comportamento do cliente, prever o futuro e desenvolver planos estratégicos com base em uma riqueza de informações do passado.
Os analistas estimam que os orçamentos de marketing representam em média 9.5% das vendas totais da empresa. O valor de 2020 foi 11% maior, portanto, é uma queda. Nunca houve pressão maior do que nunca sobre os executivos de marketing para obter o máximo de seus orçamentos.
O advento de ferramentas e softwares de análise preditiva foi uma dádiva de Deus para o departamento de marketing, ajudando seus líderes a identificar perspectivas lucrativas e basear decisões estratégicas em fatos concretos. Vamos dar uma olhada nas principais ferramentas ou softwares de análise preditiva que ajudarão você a começar ou avançar em seus esforços de análise.
#1. Melhorado
Os profissionais de marketing podem usar o Improvado, uma plataforma de dados de receita, para gerar relatórios e painéis automatizados e combinar dados em tempo real de várias fontes.
Mais de 500 fontes de dados (incluindo sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes, servidores de publicidade e plataformas de e-mail) podem ser mineradas pela plataforma, transformadas em formatos consumíveis e carregadas em um data warehouse ou ferramenta de visualização de sua escolha.
A consolidação de seus dados de marketing permite que você tenha uma visão geral do sucesso de sua campanha de marketing, entenda como os leads passam pelo funil de conversão e faça suposições fundamentadas sobre os resultados prováveis de seus esforços de marketing. No entanto, se você deseja expandir as formas como seus dados são usados e aumentar a eficácia de suas campanhas de marketing, você pode usar os Serviços Profissionais da empresa.
#2. Ferramenta de Análise KNIME
Gratuito e de código aberto, o KNIME é uma ferramenta de análise de dados que emprega uma abordagem de “blocos de construção de análise” para integrar vários componentes de aprendizado de máquina e mineração de dados. Se você não sabe muito sobre codificação, mas deseja criar e executar fluxos de trabalho eficazes, esta é a plataforma para você.
Com o fluxo de trabalho descrito como uma rede de nós, cada etapa individual pode ser facilmente monitorada, isolada e solucionada. Além disso, com o KNIME, os usuários podem se conectar a uma variedade de fontes de dados, lidar com conjuntos de dados massivos e construir modelos de aprendizado de máquina para tarefas como classificação, regressão, redução de dimensão, agrupamento etc. usando técnicas de ponta. Além disso, o KNIME fornece resumos gráficos e gráficos para ajudar os usuários a ajustar e verificar seus modelos.
Existem versões gratuitas e premium do KNIME disponíveis. Uma licença de servidor pode ser necessária, no entanto, se você precisar executar uma consulta particularmente considerável. Por exemplo, um grande servidor que pode suportar cinco usuários e quatro núcleos de processamento custará no mínimo US$ 52,000.
#3. Alterix
Para ajudar as empresas a encontrar insights anteriormente ocultos e fazer previsões precisas, o Alteryx fornece um conjunto completo de ferramentas automatizadas de análise, aprendizado de máquina e ciência de dados.
A plataforma fornece um local centralizado para armazenar e compartilhar informações coletadas de várias fontes dentro de uma empresa, permitindo uma imagem mais completa das métricas operacionais, previsões mais precisas e formulação de estratégias mais coesas.
Finanças, recursos humanos, tecnologia da informação, cadeia de suprimentos, marketing e vendas são apenas alguns dos muitos setores atendidos pela Alteryx.
#4. Estúdio RapidMiner
As ferramentas de análise preditiva do RapidMiner são construídas em torno das principais competências da empresa em mineração de dados e mineração de texto. Extrair dados de várias fontes, limpá-los e combiná-los em diferentes procedimentos de modelagem preditiva são facilitados por esses recursos fundamentais. Todos os recém-chegados podem experimentar os principais produtos da empresa, pois estão disponíveis em formas pagas e não pagas. Os Notebooks RapidMiner ajudam os usuários de todos os níveis de habilidade a criar modelos analíticos preditivos de forma rápida e fácil.
Além disso, a empresa também oferece ferramentas complementares para criação de modelo (Auto Model) e implantação (Model Deployment) e preparação de dados (Turbo Prep) (Model Ops). Os modelos preditivos agora podem ser facilmente compartilhados em toda a empresa, graças a uma nova biblioteca de recursos compartilhados. Se necessário, a plataforma também oferece várias opções para explicar as coisas e se governar.
#5. TIBCO Estatística
A interface intuitiva click-and-go do TIBCO Statistica, uma plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, está abrindo caminho para o uso generalizado da ciência de dados. Além disso, o TIBCO Statistica também enfatiza a usabilidade e a cooperação, pois permite que vários usuários trabalhem no mesmo projeto ao mesmo tempo e simplifica o compartilhamento de dados pertinentes dentro de um grupo.
Essa ferramenta pode processar e limpar grandes conjuntos de dados de uma ampla variedade de fontes e fornece uma ampla variedade de métodos estatísticos e uma interface intuitiva para desenvolver rapidamente modelos estatísticos e de aprendizado de máquina com algoritmos e recursos integrados. Se você está procurando uma ferramenta de análise de negócios que priorize a facilidade de uso e o trabalho em equipe, o TIBCO Statistica é uma ótima escolha.
Software de análise preditiva
A análise preditiva pode ser bastante útil em seu trabalho diário, seja você um analista de dados, engenheiro ou proprietário de uma empresa. Isso pode ajudar sua empresa a se tornar mais produtiva, mais segura e mais responsiva às demandas do consumidor, o que lhe daria uma vantagem sobre a concorrência. Programas de primeira linha para análise preditiva auxiliam nas tarefas acima. No entanto, nem todos têm o mesmo valor. Aqui estão alguns dos melhores softwares de análise preditiva que você pode experimentar.
#1. anaconda
Várias edições de produtos do Anaconda estão disponíveis para os interessados nos recursos de ciência de dados e aprendizado de máquina da empresa. O principal produto de código aberto da empresa é chamado Anaconda Enterprise e se concentra nas linguagens de programação Python e R. O software é multiplataforma, portanto, você pode usá-lo no Linux, Windows ou Mac para conduzir ciência de dados e aprendizado de máquina. Usando o Anaconda, os usuários podem acessar mais de 1,500 pacotes de ciência de dados Python e R, organizar suas bibliotecas, dependências e ambientes e fazer análises de dados com Dask, NumPy, pandas e Numba. Após o Anaconda gerar os resultados, você pode usar ferramentas como Matplotlib, Bokeh, Datashader e Holoviews para examiná-los.
#2. noz-pecã
Pecan é uma solução baseada em inteligência artificial (IA) digitalmente, de baixo código, para análise preditiva e ciência de dados. Ferramentas de Business Intelligence (BI) são disponibilizadas aos usuários para aumentar as vendas e melhorar as operações. No entanto, as empresas podem economizar dinheiro não contratando cientistas de dados devido à sua simplicidade e facilidade de uso. Sem qualquer codificação, funciona tão bem.
Além disso, você pode ajustar o tamanho do produto com facilidade, sendo bastante adaptável. Devido às suas muitas vantagens, é amplamente adotado por organizações de todos os tamanhos e em todos os campos, desde as ciências médicas e biológicas até a programação de videogames e comércio eletrônico. Muitas grandes corporações o utilizam, incluindo Johnson & Johnson, SciPlay e Phoenix.
AutoML, um criador de conjunto de dados, preparação automatizada de dados, modelagem e enriquecimento e análise preditiva orientada por IA são alguns dos aspectos mais importantes. Eles permitem que usuários com pouca ou nenhuma experiência em codificação gerem insights acionáveis alimentados por IA. E, assim como os melhores aplicativos de BI existentes, o Pecan fornece modelos preditivos prontos para uso e painéis fáceis de usar.
O software funciona perfeitamente com outros programas corporativos. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot e outras plataformas de dados e marketing podem ser integrados sem nenhuma programação adicional. Por fim, o Pecan pode ser seu com um plano de assinatura personalizado.
#3. Oráculo Bola de Cristal
Para modelar, prever, simular e otimizar processos, muitas empresas recorrem ao Oracle Crystal Ball, um aplicativo de software. Este sistema foi projetado para atender às necessidades de planejadores estratégicos, analistas financeiros, engenheiros, cientistas, empresários, contadores públicos certificados, gerentes de marketing, capitalistas de risco e especialistas em Six Sigma, oferecendo ferramentas sofisticadas de otimização e cálculo para uma ampla gama de setores. Além disso, oferece aos usuários uma riqueza de recursos para fazer escolhas estratégicas que lhes dão uma vantagem sobre os rivais. Um preço de licenciamento único de $ 995 por usuário do aplicativo está disponível se você decidir que esta plataforma é adequada para o seu negócio. Há uma taxa de US$ 218.90 avaliada pelo fornecedor pela licença e suporte de atualizações de software.
Importância da Análise Preditiva
Diversos setores utilizam a análise preditiva como parte de seus processos de tomada de decisão. Aqui está a importância da análise preditiva:
# 1. Marketing
Os trabalhadores desse setor consideram as respostas dos clientes à economia como um todo ao formular novas estratégias. Essas mudanças demográficas podem ajudá-los a avaliar se sua oferta atual provavelmente será vendida para seu mercado-alvo.
Enquanto isso, os traders ativos consideram uma série de indicadores históricos antes de decidir se devem ou não comprar ou vender um título. Podemos prever mudanças futuras de preço com o uso de médias móveis, bandas e pontos de interrupção olhando para o passado.
#2. Detectando conspirações
A análise preditiva pode ser usada no setor financeiro para analisar padrões, tendências e transações. Um banco ou outra instituição financeira pode investigar qualquer uma dessas transações que pareçam suspeitas de possível fraude. O tempo de transações específicas ou a atividade entre diferentes contas bancárias pode ser examinado para ajudar nisso.
#3. Recursos Humanos
A análise preditiva é usada pelo RH para aprimorar uma variedade de atividades, como prever as necessidades futuras da força de trabalho e os requisitos de habilidades ou avaliar os dados dos funcionários para determinar as causas da alta rotatividade. Além de prever atividades de diversidade ou inclusão, a análise preditiva pode examinar o desempenho, os talentos e as preferências de um funcionário para prever sua progressão na carreira e auxiliar no planejamento do desenvolvimento da carreira. Além disso, leia HR ANALYTICS: Importância, Exemplos, Cursos, Empregos.
#4. Previsão
Na fabricação, a previsão é crucial porque garante o uso mais eficiente dos recursos da cadeia de suprimentos. Previsões precisas são essenciais para o bom funcionamento de partes cruciais da cadeia de suprimentos, como gerenciamento de estoque e chão de fábrica.
A qualidade dos dados utilizados para essas previsões geralmente é limpa e otimizada com a ajuda da modelagem preditiva. Melhor previsão é possível com o uso de modelagem, pois permite que o sistema receba mais dados, incluindo informações de processos voltados para o cliente.
Conclusão
Embora as etapas iniciais para o uso da análise preditiva possam parecer assustadoras, qualquer empresa com dedicação ao processo e recursos para dar o pontapé inicial pode ter sucesso. Começar com um pequeno projeto piloto em uma parte crucial do negócio é uma ótima abordagem para controlar o investimento inicial e reduzir o tempo necessário para ver o retorno desse investimento. Uma vez que um modelo esteja operacional, ele geralmente precisa de pouca manutenção durante os anos em que gera insights úteis.
Perguntas frequentes sobre análise preditiva
Onde a análise preditiva é usada?
Muitos setores, como bancos, medicina, publicidade e varejo, fazem uso da análise preditiva. A análise preditiva emprega inúmeras técnicas, como análise de regressão, árvores de decisão e redes neurais. Análise com uma perspectiva futura agora.
Quais são os três tipos de previsão?
- Indutivo
- Dedutivo
- Abdutivo
Qual é o objetivo da análise preditiva?
Ele prevê eventos futuros usando métodos estatísticos como algoritmos de aprendizado de máquina e modelagem preditiva complexa.
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Referência
