A análise preditiva é uma forma de análise avançada que usa dados novos e históricos para prever atividades futuras, comportamentos e tendências. Envolve a aplicação de técnicas de análise estatística, consultas analíticas e algoritmos automatizados de aprendizagem de máquinas para conjuntos de dados para criar modelos preditivos que colocam um valor numérico, ou pontuação, na probabilidade de um evento específico acontecer.
As aplicações de software de análise preditiva utilizam variáveis que podem ser medidas e analisadas para prever o comportamento provável de indivíduos, máquinas ou outras entidades. Por exemplo, é provável que uma companhia de seguros leve em consideração possíveis variáveis de segurança de condução, tais como idade, gênero, localização, tipo de veículo e registro de condução quando o preço e emissão de apólices de seguro automóvel.
Várias variáveis são combinadas em um modelo preditivo capaz de avaliar probabilidades futuras com um nível aceitável de confiabilidade. O software depende muito de algoritmos e metodologias avançadas, como regressões logísticas, análises de séries temporais e árvores de decisão.
A análise preditiva cresceu em destaque ao lado do surgimento de grandes sistemas de dado. À medida que as empresas acumularam conjuntos de dados maiores e mais amplos nos aglomerados Hadoop e outras grandes plataformas de dados, criando oportunidades para que eles extraissem esses dados por insights preditivos. O desenvolvimento e a comercialização de ferramentas de aprendizagem de máquinas pelos fornecedores de TI também ajudaram a expandir os recursos de análise preditiva.
Marketing, serviços financeiros e companhias de seguros foram adotantes notáveis de análises preditivas, como tem grande motor de busca e provedores de serviços on-line. A análise preditiva também é comumente usada em indústrias como cuidados de saúde, varejo e fabricação. Os aplicativos de negócios para análises preditivas incluem a segmentação de anúncios em linha, marcando transações financeiras potencialmente fraudulentas, identificando pacientes em risco de desenvolver condições médicas específicas e detectando falhas iminentes de peças em equipamentos industriais antes que elas ocorram.
O processo de análise preditiva
A análise preditiva requer um alto nível de experiência com métodos estatísticos e a capacidade de construir modelos de dados preditivos. Como resultado, é tipicamente o domínio de cientistas de dados, estatísticos e outros analistas de dados qualificados. Eles são suportados por engenheiros de dados, que ajudam a coletar dados relevantes e prepará-lo para análise, e por desenvolvedores de software e analistas de negócios, que ajudam na visualização de dados, painéis e relatórios.
Os cientistas de dados usam modelos preditivos para procurar correlações entre diferentes elementos de dados em dados de cliques de sites, registros de saúde do paciente e outros tipos de conjuntos de dados. Uma vez que os dados a serem analisados são coletados, um modelo estatístico é formulado, treinado e modificado conforme necessário para produzir resultados precisos; O modelo é então executado contra os dados selecionados para gerar previsões. Conjuntos de dados completos são analisados em algumas aplicações, mas em outros, as equipes de análise usam amostragem de dados para agilizar o processo. O modelo preditivo é validado ou revisado à medida que os dados adicionais se tornam disponíveis.
O processo de análise preditiva nem sempre é linear, e as correlações geralmente se apresentam onde os cientistas de dados não estão procurando. Por essa razão, algumas empresas estão preenchendo os cargos de cientistas de dados ao contratar pessoas que têm origens acadêmicas em física e outras disciplinas científicas difíceis e, de acordo com o método científico, estão confortáveis indo onde os dados os conduzem. Mesmo que as empresas sigam o caminho mais convencional de contratação de cientistas de dados treinados em matemática, estatística e ciência da computação, uma mente aberta na exploração de dados é um atributo chave para obter análises preditivas eficazes.
Uma vez que a modelagem preditiva produz resultados acionáveis, a equipe de análise compartilha-os com executivos de negócios, geralmente com a ajuda de painéis e relatórios que apresentam a informação e destacam as futuras oportunidades de negócios com base nas descobertas. Os modelos funcionais também podem ser incorporados em aplicativos operacionais e produtos de dados para fornecer recursos analíticos em tempo real, como um mecanismo de recomendação em um site de varejo online que aponta os clientes para determinados produtos com base em sua atividade de navegação e opções de compra.
Aplicações da análise preditiva
O marketing on-line é uma área em que a análise preditiva teve um impacto comercial significativo. Varejistas, provedores de serviços de marketing e outras organizações usam ferramentas de análise preditiva para identificar tendências no histórico de navegação de um visitante do site para personalizar propagandas. Os varejistas também usam análises de clientes para direcionar decisões mais informadas sobre os tipos de produtos que o revendedor deve armazenar.
A manutenção preditiva está emergindo como uma aplicação valiosa para os fabricantes que procuram monitorar uma peça de equipamento para sinais de que ela pode estar prestes a quebrar. À medida que a Internet das coisas (IoT) se desenvolve, os fabricantes estão conectando sensores a máquinas no chão de fábrica e a produtos mecatrônicos, como automóveis. Os dados dos sensores são usados para prever quando o trabalho de manutenção e reparo deve ser feito para evitar problemas.
O IoT também permite usos analíticos preditivos similares para o monitoramento de oleodutos e gasodutos, plataformas de perfuração, fazendas de moinhos de vento e várias outras instalações industriais IoT. As previsões meteorológicas localizadas para agricultores baseadas em parte em dados coletados de estações de dados meteorológicos equipados com sensor instalados em campos de fazenda são outras aplicações de modelagem preditiva orientadas por IoT.
Ferramentas e técnicas de análise preditiva
Uma ampla gama de ferramentas e técnicas é utilizada em modelos e análises preditivas. A IBM, a Microsoft, o SAS Institute e muitos outros fornecedores de software oferecem ferramentas de análise preditiva, incluindo software de aprendizagem de máquinas e tecnologias relacionadas que suportam aplicações de aprendizado profundo .
Além disso, o software de código aberto desempenha um papel importante no mercado de análise preditiva. O idioma de análise de código aberto R é comumente usado em aplicativos de análise preditiva, assim como as linguagens de programação Python e Scala. Várias plataformas de análise e previsão preditiva de código aberto também estão disponíveis, incluindo uma biblioteca de algoritmos incorporados no mecanismo de processamento de faísca.
As equipes de análise podem usar as edições base open source de R e outros idiomas analíticos ou pagar por versões comerciais oferecidas por fornecedores como a Microsoft. As ferramentas comerciais podem ser caras, mas elas vêm com o suporte técnico do fornecedor, enquanto os usuários de versões de código aberto puro são normalmente por conta própria quando trabalham com problemas com a tecnologia.
