Guia para iniciantes em análise preditiva

A análise preditiva é o motor que uma organização precisa para tomar melhores decisões, independentemente da área ou do setor em que atua. Além disso, implementar análise preditiva gera uma vantagem competitiva difícil de alcançar por outros meios.

Neste artigo, explicamos o que é análise preditiva, mostramos alguns exemplos de uso e analisamos como ela funciona.

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é um termo guarda-chuva que descreve várias técnicas estatísticas e de análise de dados — incluindo mineração de dados, modelagem preditiva e aprendizado de máquina. O principal objetivo da análise preditiva é fazer previsões sobre resultados, tendências ou eventos com base em padrões e insights extraídos de dados históricos.

A análise preditiva é a segunda de quatro etapas da capacidade analítica em uma organização. As quatro etapas, na ordem, são:

1. Análise descritiva — identificar o que aconteceu no passado
2. Análise diagnóstica — entender por que aconteceu
3. Análise preditiva — prever o que vai acontecer em seguida
4. Análise prescritiva — otimizar e experimentar como fazer acontecer da melhor forma

As organizações precisam evoluir nessas etapas nessa ordem, pois só é possível prever o futuro com eficácia entendendo o passado. Assim, elas passam de compreender o que aconteceu e por que aconteceu para prever o que vem a seguir. Uma etapa final adicional envolve sistemas analíticos totalmente otimizados e autônomos, que aprendem continuamente ao longo do tempo e são, na prática, “inteligentes”.

A modelagem preditiva envolve dois tipos de algoritmos de aprendizado de máquina: supervisionados e não supervisionados. Algoritmos supervisionados são usados para prever um resultado-alvo e são as principais ferramentas da análise preditiva. 

Para um passo a passo de como usar aprendizado de máquina em análise preditiva, confira nosso tutorial de análise de letras.

Existem dois tipos principais de algoritmos supervisionados:

• Modelos de classificação — usados para prever se observações caem em uma determinada categoria ou classe. Por exemplo, prever se um cliente vai cancelar ou não. Técnicas comuns de classificação incluem árvores de decisão e regressão logística.
• Modelos de regressão — usados para prever um valor. Por exemplo, prever a taxa de cliques de um anúncio. Métodos comuns para esse tipo de previsão incluem regressão linear e regressão polinomial.

Já os algoritmos não supervisionados não fazem previsões diretamente; eles buscam identificar padrões nos dados que possam ser usados para rotular ou agrupar pontos semelhantes. Um dos algoritmos não supervisionados mais populares é o k-means, que agrupa pontos de dados semelhantes — como clientes — em clusters.

A análise preditiva também pode envolver outras técnicas estatísticas e de mineração de dados para identificar tendências atuais, fazer projeções e prever resultados. Mais adiante, vamos ver exemplos práticos de como as organizações podem usar análise preditiva.

Análise prescritiva vs. análise preditiva

A análise prescritiva é a terceira etapa da capacidade analítica de uma organização e se baseia nos modelos preditivos criados na etapa anterior.

Enquanto a análise preditiva indica por que algo está acontecendo e o que pode acontecer em seguida, o foco da análise prescritiva é otimizar e experimentar com os modelos já construídos. Ela responde às suas perguntas de “e se?” e permite avançar com o melhor cenário possível com base nas informações obtidas ao rodar experimentos e simulações.

Jeff Bezos, CEO da Amazon, disse certa vez: "Nosso sucesso na Amazon é uma função de quantos experimentos fazemos por ano, por mês, por semana, por dia."

Realizar experimentos em todas as etapas de processos e projetos analíticos é um requisito essencial para uma análise prescritiva bem-sucedida.

Exemplos de análise preditiva

A análise preditiva transforma pontos de dados em insights valiosos que podem orientar diversas frentes de uma organização. 

Aqui vão alguns exemplos de como aproveitar análise preditiva:

Projeção de KPIs financeiros 

Projetar métricas financeiras-chave, como receita, despesas e estoque, leva a decisões mais eficazes e embasadas em fatos e dados, e não apenas em intuição.

Detecção e redução de fraudes no setor bancário

Fraudes estão entre os problemas mais caros e danosos para bancos. A análise preditiva ajuda a identificar anomalias e vulnerabilidades que indiquem fraude, permitindo que as instituições ajam rapidamente.

Prever inadimplência de clientes em empréstimos 

Conceder crédito envolve risco para seguradoras e instituições financeiras. Usar modelos preditivos para estimar a probabilidade de inadimplência é a melhor forma de reduzir significativamente esse risco.

Prever rotatividade de colaboradores

A análise preditiva pode aprimorar a gestão de pessoas ao prever rotatividade. Isso inclui antecipar necessidades futuras de contratação e identificar o momento ideal para incentivar e reter talentos.

Entender o comportamento de compra do cliente

Ao descobrir padrões por trás das compras e explorar os motivos dos comportamentos de compra, organizações podem aumentar vendas e taxas de conversão. Você pode usar análise de clientes e testes A/B em Python para entender esses comportamentos. 

Direcionar campanhas de marketing para os clientes certos

Ao falar com o cliente certo no momento certo, as empresas elevam a taxa de cliques de anúncios e as conversões de campanhas em geral. Para ver mais a fundo como aplicar análise preditiva ao marketing, confira o curso da DataCamp sobre prever churn de clientes em Python.

Reduzir desperdícios na manufatura

A análise preditiva ajuda sua organização a entender os fatores que geram desperdício na produção para agir nos pontos certos. Modelos preditivos para mapear esses fatores podem gerar economias consideráveis.

Como a análise preditiva funciona?

Há muitas ferramentas de análise preditiva disponíveis. A escolha depende do objetivo da sua análise — desde ferramentas de business intelligence e visualização, como Tableau e Power BI, até linguagens de programação mais complexas, como R Programming e Python.

Para uma introdução à análise preditiva em Python, veja nosso curso Introduction to Predictive Analytics in Python. Se você já tem familiaridade com Python ou análise preditiva, confira o curso Intermediate Predictive Analytics in Python.

A maior parte dos projetos de análise preditiva segue fluxos e processos parecidos. Nesta seção, destacamos as etapas mais comuns em um projeto.

Objetivo

Todo projeto de análise preditiva deve começar entendendo o objetivo, identificando o problema e escolhendo a melhor solução.

Projetos de análise preditiva existem para ajudar a organização a alcançar seus objetivos estratégicos. Quando o objetivo do projeto se conecta a uma meta crítica da empresa, há mais chance de conquistar o apoio de todas as áreas relevantes. Isso garante que o projeto seja não só valioso, mas também bem-sucedido.

Definido o objetivo, fica mais claro qual problema precisa ser resolvido e, consequentemente, qual solução é necessária para chegar lá.

Dados

Os dados podem vir de várias fontes, como arquivos CSV, bancos de dados, data warehouses e aplicativos de terceiros. Caso ainda não tenha sido feito, essas fontes devem ser consolidadas e gerenciadas em um local centralizado antes do uso em análises e modelagem preditiva. Isso garante segurança e prioriza qualidade e governança.

Como diz o ditado em análise de dados: "lixo entra, lixo sai". Evite armazenar tudo em planilhas. Apesar de flexíveis, elas são facilmente editáveis e compartilháveis sem controle de qualidade e segurança dos dados.

Considere também o volume de dados atual e o que você pretende gerar no futuro. Sem sistemas e processos adequados para lidar com grandes volumes, construir modelos pode se tornar desnecessariamente demorado e ineficaz para os problemas que precisam ser resolvidos.

Transformação

A etapa de transformação envolve limpar, explorar e preparar os dados para a análise ou modelagem que virá a seguir.

Na limpeza, procure dados ausentes e outliers ou valores suspeitos que não façam sentido no contexto do problema. Isso anda junto com a exploração dos dados, pois é explorando que você passa a entendê-los melhor, e as anomalias ficam mais evidentes.

Por fim, os dados precisam ser preparados para a próxima etapa do projeto. O processo exato depende do algoritmo e do tipo de análise a ser realizada. 

Por exemplo, se você vai ajustar um modelo de regressão linear para prever taxa de cliques em uma campanha, precisa considerar os pressupostos da regressão linear e se os dados os atendem. Também é necessário converter variáveis categóricas em variáveis dummies, conhecido como one-hot encoding.

Antes de partir para a modelagem, divida seus dados em conjuntos de treino, teste e validação. O modelo é ajustado no treino, onde aprende os padrões para fazer previsões. Você também deve ter um conjunto de validação para iterar e melhorar o modelo e, por fim, obter uma estimativa imparcial de acurácia com o conjunto de teste.

Análise

Se você está construindo um modelo preditivo com um algoritmo supervisionado relativamente simples, como regressão logística, esta etapa envolve ajustar o modelo e avaliar os resultados. Já algoritmos mais complexos, como redes neurais, exigem ajustes finos cuidadosos para gerar previsões precisas.

Vale lembrar: muitos modelos preditivos precisam de grandes volumes de dados para generalizar bem no mundo real. Se você ainda não tem a quantidade necessária, pode considerar outras técnicas que permitam projetar ou prever resultados em menor escala. Isso depende do seu objetivo e do problema de negócio e pode envolver mineração de dados e diversos métodos estatísticos.

Implantação

A etapa final é a implantação. Este é o resultado do projeto e o meio pelo qual o modelo gera valor para a organização. Dependendo do projeto e da solução escolhida, pode ir de um relatório ou dashboard simples a implantações complexas em plataformas existentes.

Avalie se sua organização tem talentos suficientes para implantações mais complexas e garantir um processo fluido e eficiente. Por exemplo, investir em pelo menos 1 engenheiro de dados pode fazer uma grande diferença no sucesso das implantações.

Conclusão

Analytics — e, em especial, a análise preditiva — não é exclusividade de big techs, corporações gigantes ou de um pequeno grupo dentro da empresa. Hoje, organizações de todos os portes usam analytics, em praticamente todos os setores. Além disso, a análise preditiva agora é uma função distribuída e presente em diversos times.

A análise preditiva pode oferecer uma vantagem competitiva incrível para quase qualquer organização. Mas é crucial considerar e entender os elementos que compõem um projeto bem-sucedido. Este artigo apresentou um guia sobre análise preditiva, como aplicá-la a problemas de negócio e o processo por trás do seu funcionamento.