Análise preditiva

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é um tipo de análise de dados que utiliza estatística, data science, machine learning e outras técnicas para prever o que acontecerá no futuro. A análise preditiva responde à pergunta "O que é mais provável de acontecer no futuro com base nas tendências históricas?".

As empresas podem usar análises preditivas para identificar possíveis riscos e oportunidades. Uma vez estabelecidos, os insights preditivos podem então ser usados para prescrever a ação que uma empresa deve tomar.

Por que a análise preditiva é importante?

A análise preditiva é importante porque permite que as empresas estimem com precisão o que provavelmente acontecerá em seguida.Isso permite que as empresas detectem e evitem problemas potenciais ou superem a concorrência, capitalizando rapidamente novas oportunidades.

Tipos de modelagem preditiva

O aprendizado supervisionado e não supervisionado são duas abordagens de modelagem diferentes que podem ser usadas para a criação de modelos preditivos com o fim de solucionar problemas específicos.

O aprendizado supervisionado envolve o ensino de um algoritmo para chegar a uma conclusão específica com base em dados históricos. Por exemplo, se a pergunta for: "Perderemos esse cliente?", um analista pode considerar dados históricos sobre a rotatividade de clientes no passado e treinar um algoritmo para determinar quais deles têm mais probabilidade de sair com base nesses dados. Resumindo, um analista cria um conjunto de dados de treinamento com um resultado conhecido (ou seja, rotatividade ou não rotatividade) que o algoritmo usa para criar um modelo preditivo com base em dados históricos.

O aprendizado não supervisionado envolve ensinar um algoritmo a procurar semelhanças ou padrões nos dados e agrupar as coisas com base nessas informações sem ser ensinado o que procurar. Por exemplo, uma plataforma de streaming de mídia pode usar o aprendizado não supervisionado para agrupar usuários com base em semelhanças no comportamento de visualização. O serviço de streaming pode então usar esses agrupamentos ou segmentos para fornecer recomendações sobre o que assistir em seguida.

Três tipos de algoritmo usados para modelagem preditiva são:

Classificação: um algoritmo supervisionado que prevê uma categoria ou "rótulo de classe" com base em dados históricos. Exemplo: um cliente de e-mail que rotula um e-mail como "spam" com base em um algoritmo de classificação que considera atributos passados.

Regressão: um algoritmo supervisionado que prevê um valor ou número com base em dados históricos. Exemplo: com base na localização, tamanho e outros fatores, um algoritmo de regressão pode prever o valor de uma casa.

Clustering: um algoritmo não supervisionado que classifica os dados em grupos com base em padrões e características semelhantes. Exemplo: um site de e-commerce pode usar um algoritmo de cluster para classificar clientes com base na navegação e no histórico de compras para ajudar a informar a estratégia de marketing.

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva sempre começa com um problema de negócios (rotatividade e perda de clientes, processos ineficientes etc.). Em seguida, o processo de análise preditiva segue estas etapas:

Adquirir os dados necessários para a decisão: podem ser dados comportamentais, de equipamentos, sociais ou financeiros. As informações históricas que ajudarão a prever resultados futuros.

Integrar, combinar e limpar dados de treinamento: certifique-se de que os dados usados para treinar o modelo estejam no formato correto para que as técnicas analíticas sejam usadas.

Construir o modelo preditivo: selecione um algoritmo e valores de parâmetros iniciais e comece o processo iterativo de comparar a previsão do modelo com a saída correta, ajustando repetidamente os valores de parâmetros até que o modelo esteja prevendo com precisão tendo como base os dados de treinamento.

Validar o modelo preditivo: mostre os dados históricos "não vistos" do modelo e compare suas previsões com o que realmente aconteceu para garantir que o modelo não seja sobreajustado aos dados de treinamento.

Implantar o modelo preditivo: hospede o modelo para fornecer acesso aos dados de entrada a fim de atribuir uma pontuação, monitorando o desempenho do modelo e refazendo o treinamento conforme necessário.

Integração de sistemas de negócios: use a pontuação preditiva para tomar medidas (melhoria de processos, manutenção preditiva, monitoramento de equipamentos).

Casos de uso de análise preditiva

A análise preditiva pode ajudar diferentes empresas e departamentos a atingir metas importantes e solucionar problemas.

Sucesso do cliente

• Preveja quais clientes provavelmente serão perdidos dentro de um determinado período para poder tomar medidas para evitar a perda de clientes valiosos
• Categorize os clientes em grupos predefinidos (também conhecidos como segmentos) com base em padrões para saber mais sobre eles

Setor de saúde

• Preveja quais pacientes provavelmente perderão suas consultas para que você possa melhorar a produtividade dos médicos, garantindo o menor "tempo de inatividade" devido ao não comparecimento
• Preveja quais pacientes estão insatisfeitos e por quê. Use essas informações para determinar como melhorar a satisfação dos pacientes

Seguro

• Preveja quais segurados têm probabilidade de não renovar o seguro e crie uma estratégia para aumentar a retenção
• Preveja quais sinistros provavelmente serão sub-rogados com sucesso para que você possa concentrar esforços em casos de alto potencial e otimizar a recuperação de pagamentos por perdas

Marketing

• Preveja quais destinatários da pesquisa provavelmente responderão
• Preveja quais clientes provavelmente responderão às mensagens da campanha e priorize o contato com eles

Vendas

• Preveja quais clientes potenciais provavelmente responderão e priorize o contato com eles
• Preveja quais outros produtos os clientes provavelmente comprarão para que você possa se concentrar nos esforços de vendas cruzadas e vendas adicionais

Como começar a usar a análise preditiva

O Alteryx Analytics Automation Platform oferece análise preditiva dentro do fluxo de trabalho analítico completo. O acesso aos dados, a preparação, a modelagem e o compartilhamento dos resultados analíticos acontecem no mesmo lugar, em uma única plataforma fácil de usar.

Você também pode ver como o Alteryx torna a análise preditiva mais acessível e ágil baixando o kit de início gratuito de análise preditiva. O kit de soluções conta com modelos analíticos para ajudar você a aprender a usar as ferramentas com pouco ou nenhum código da Alteryx a fim de prever os gastos dos clientes, fazer previsões de séries temporais e otimizar seus preços.

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