O que é a análise preditiva?

A análise de dados preditivos está a evoluir de uma visão retrospetiva para uma visão previsional. Enquanto que, analisando relatórios de vendas passadas, é possível saber o que vendeu (descritivo), a análise preditiva analisa padrões dentro desses dados de vendas—talvez combinados com dados demográficos de clientes, gastos de marketing ou indicadores económicos—para prever números de vendas futuras ou identificar quais os clientes que terão mais probabilidades de fazer uma compra em breve.

Alguns exemplos do que pode gerar com a análise preditiva são:

• Pontuação que indica a probabilidade de um cliente vir a falhar (deixar de usar um serviço)
• Uma previsão da procura de um produto para o próximo trimestre
• Alerta que indica uma elevada probabilidade de o equipamento não funcionar corretamente num determinado intervalo de tempo.
• Segmentação das perspetivas em função da probabilidade prevista de resposta a uma campanha de marketing

Em última análise, o objetivo de explicar e utilizar a análise preditiva é permitir às empresas tomar decisões proativas e orientadas para os dados.

Ao antecipar possibilidades futuras, as empresas podem otimizar as operações, atenuar os riscos, personalizar as experiências dos clientes e descobrir novas oportunidades de forma mais eficaz do que confiar apenas nas performances ou intuições passadas.

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva atinge seu poder preditivo por meio de vários modelos preditivos matemáticos, que podem até preceder o deep learning. Estas não são permutáveis; a melhor abordagem depende inteiramente da questão que está a ser colocada e da natureza dos dados disponíveis.

A compreensão dos principais tipos de modelos ajuda a clarificar como funciona a análise preditiva na prática.

Modelos de Classificação

Os modelos de classificação são fundamentais quando o objetivo é atribuir um item a uma categoria ou classe predefinida. Eles essencialmente respondem perguntas "sim/não" ou determinam "a que grupo" algo pertence.

Esses modelos aprendem a partir de dados históricos onde as categorias já são conhecidas (dados classificados), identificando padrões associados a cada classe. Esta aprendizagem aplica-se depois a novos pontos de dados para prever a sua categoria mais provável.

As aplicações comuns são generalizadas, incluindo a filtragem de e-mails em spam ou não spam, prevendo se um cliente irá agitar ou permanecer leal, identificando as transações financeiras como potencialmente fraudulentas ou legítimas.

Modelos de regressão

Quando a previsão necessária é um número específico em vez de uma categoria, são empregados modelos de regressão linear, estes modelos focam-se na previsão de valores numéricos contínuos, respondendo a questões como "Quanto?" ou "Quantos?"

Funcionam analisando e modelando a relação entre os vários fatores de entrada (variáveis independentes) e o valor-alvo (variável dependente). Por exemplo, uma empresa pode utilizar a regressão para prever as receitas futuras das vendas com base no desempenho passado e nos esforços de marketing, ou um analista imobiliário pode utilizá-la para estimar o preço de mercado de uma casa tendo em conta as suas características e localização.

A previsão da procura de produtos e a otimização da alocação de recursos com base no tráfego previsto são outras utilizações essenciais. (A Regressão Linear é um exemplo fundamental.)

Modelos de Clustering

Distintos da classificação, os modelos de clustering visam descobrir agrupamentos naturais dentro dos dados sem dependerem de rótulos predefinidos.

Eles exploram os dados para agrupar itens semelhantes em 'clusters', respondendo à pergunta: "Quais são os segmentos naturais nesses dados?". Os algoritmos identificam pontos de dados que partilham características comuns, separando-os de outros pontos diferentes. Esta técnica é extremamente valiosa para a segmentação dos clientes, onde as empresas podem localizar grupos de clientes com comportamentos semelhantes para campanhas de marketing específicas.

Outros usos incluem o agrupamento de documentos relacionados ou trabalhos de pesquisa com base no conteúdo, e às vezes identificar pontos de dados incomuns que não se encaixam bem em qualquer cluster, o que pode ser uma forma de deteção de anomalias. (K-Means é um algoritmo de clustering amplamente utilizado.)

Modelos de Séries Temporais

A modelização preditiva envolve muitas vezes a previsão de valores futuros baseados no desempenho passado ao longo do tempo. Especialidade dos modelos de séries temporais: análise de sequências de pontos de dados recolhidos em intervalos regulares (diários, mensais ou anuais).

São concebidos de forma única para ter em conta as dependências temporais dos dados, identificando padrões como tendências a longo prazo, variações sazonais previsíveis (sazonalidade) e outros ciclos relacionados com o tempo.

Isto faz com que sejam essenciais para tarefas como a previsão financeira (previsão de preços de ações ou taxas de câmbio), previsão meteorológica, planeamento de recursos (estimativa de volume futuro dos call centers ou procura de energia), e otimização da gestão de stocks através da antecipação de vendas futuras. (Modelos como ARIMA e Exponential Smoothing (ETS) são comumente usados.)

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva é um processo sistemático que transforma dados brutos em informações futuras valiosas, utilizando modelos de machine learning supervisionados. Embora as ferramentas e técnicas específicas possam ser complexas, o fluxo de trabalho global segue geralmente uma série de passos lógicos, recolhendo dados de um armazém de dados ou de um data lakehouse , pelo que é frequentemente necessário proceder à iteração e ao refinamento ao longo do processo.

1. Definir o objetivo: A jornada começa com uma compreensão clara do problema ou questão comercial. Que resultados específicos queremos prever? É crucial definir um objetivo preciso, pois ele orienta todas as etapas subsequentes, desde a recolha de dados até à seleção e avaliação dos modelos.
    
2. Recolha de dados Uma vez que o objetivo é claro, o próximo passo é reunir os dados necessários. Trata-se de identificar fontes de dados relevantes, que podem incluir sistemas de gestão da relação com o cliente (CRM), bases de dados de transações ou leituras de sensores.
    
3. Preparação de dados: Os dados brutos raramente são analisados imediatamente. Esta etapa, muitas vezes a mais longa, consiste em limpar e transformar os dados. A limpeza de dados resolve problemas como valores em falta, erros, duplicados e inconsistências. O objetivo é criar um conjunto de dados limpo e fiável que reflita com precisão os fatores que influenciam o resultado que pretende prever.
    
4. Seleção do modelo: Com os dados preparados, o foco muda para a escolha do modelo preditivo correto. A escolha depende muito do objetivo definido na primeira etapa. Frequentemente, os data scientists realizam experiências com múltiplos modelos para encontrar a melhor solução.
    
5. Formação de modelos: É aqui que a aprendizagem acontece. Os dados históricos preparados (geralmente uma grande parte, conhecidos como "conjunto de treino") são introduzidos no(s) algoritmo(s) selecionado(s). O algoritmo processa esses dados, identificando padrões, relações e correlações vinculadas aos resultados de interesse.
    
6. Avaliação do modelo: Um modelo treinado em dados não é útil a menos que sua precisão preditiva possa ser verificada. O desempenho do modelo é testado utilizando uma porção separada dos dados históricos que não foi detetada anteriormente (o "conjunto de testes"). São utilizadas várias métricas estatísticas para avaliar a precisão com que o modelo prevê resultados em comparação com os resultados reais nos dados do teste.
    
7. Implementação do modelo: Uma vez validado, o modelo preditivo está pronto a ser posto em ação. A implantação implica a integração do modelo nos sistemas operativos ou processos empresariais relevantes.

O processo de análise preditiva não termina com a implementação. Os padrões de dados podem mudar ao longo do tempo (um conceito conhecido como "desvio de modelo"), reduzindo potencialmente a precisão do modelo.

Por isso, é crucial monitorizar continuamente o desempenho do modelo no ambiente ao vivo. A manutenção regular, que pode implicar o treino do modelo com novos dados ou até a sua reformulação caso os padrões fundamentais mudem, garante que as previsões se mantêm corretas e pertinentes ao longo do tempo.

De um modo geral, trata-se de um processo estruturado e iterativo (desde a definição das necessidades da empresa até ao tratamento, modelização e monitorização contínuos dos dados) que constitui a espinha dorsal da forma como a análise preditiva efetivamente transforma os dados históricos em prospetiva utilizável.