{"id":41575,"date":"2023-06-02T10:44:00","date_gmt":"2023-06-02T13:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.locaweb.com.br\/blog\/?p=41575"},"modified":"2024-07-31T12:38:45","modified_gmt":"2024-07-31T15:38:45","slug":"como-fazer-analise-preditiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.locaweb.com.br\/blog\/temas\/codigo-aberto\/como-fazer-analise-preditiva\/","title":{"rendered":"Quais s\u00e3o os passos para realizar a an\u00e1lise preditiva?"},"content":{"rendered":"\n

Com o uso de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas, \u00e9 poss\u00edvel coletar insights valiosos para os neg\u00f3cios.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Para melhorar a efici\u00eancia de processos<\/strong>, otimizar a tomada de decis\u00f5es ou aumentar a rentabilidade de um neg\u00f3cio, cada vez mais empresas est\u00e3o recorrendo \u00e0 estat\u00edstica e aos modelos preditivos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Essas ferramentas de an\u00e1lise de dados permitem prever eventos futuros com base em padr\u00f5es identificados em informa\u00e7\u00f5es passadas<\/strong>, possibilitando a elabora\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias mais acertadas e precisas. Entenda alguns dos conceitos-chave dessa uni\u00e3o entre a estat\u00edstica e a tecnologia. <\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 an\u00e1lise preditiva?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

An\u00e1lise preditiva trata-se do processo de explorar dados existentes para identificar padr\u00f5es e tend\u00eancias que possam ser usados para fazer previs\u00f5es sobre eventos futuros<\/strong>. Para isso s\u00e3o utilizadas t\u00e9cnicas estat\u00edsticas e algoritmos de machine learning<\/strong> para construir modelos preditivos que possam ser aplicados em diversas \u00e1reas, como finan\u00e7as, sa\u00fade, marketing e produ\u00e7\u00e3o industrial.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Com a an\u00e1lise preditiva \u00e9 poss\u00edvel responder a perguntas como \u201cqual \u00e9 a probabilidade de um cliente comprar determinado produto?<\/em>\u201d e \u201cqual \u00e9 o valor estimado de vendas para o pr\u00f3ximo trimestre?<\/em>\u201d. Para realizar a an\u00e1lise estat\u00edstica, \u00e9 necess\u00e1rio seguir um processo que envolve a coleta e a limpeza dos dados, a sele\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis relevantes, a constru\u00e7\u00e3o do modelo e a valida\u00e7\u00e3o dos resultados<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

O que s\u00e3o modelos preditivos?<\/strong> <\/h2>\n\n\n
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Diversas \u00e1reas podem se beneficiar das an\u00e1lises estat\u00edsticas fornecidas pelos modelos preditivos. (Fonte: Getty Images\/Reprodu\u00e7\u00e3o) <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

S\u00e3o modelos criados a partir de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas e matem\u00e1ticas que podem variar dependendo da finalidade do modelo e dos dados dispon\u00edveis. Eles podem ser simples ou complexos e podem ser constru\u00eddos para prever uma grande variedade de resultados<\/strong>, desde a probabilidade de um cliente comprar um produto ou at\u00e9 o n\u00famero de dias que um paciente precisar\u00e1 ficar internado em um hospital. <\/p>\n\n\n\n

Esses modelos s\u00e3o compostos de um conjunto de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina<\/strong> que utilizam t\u00e9cnicas estat\u00edsticas para analisar dados e prever eventos futuros.<\/p>\n\n\n\n

Os algoritmos s\u00e3o respons\u00e1veis por aprender a partir dos dados dispon\u00edveis<\/strong>, assim como identificar padr\u00f5es e criar uma fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica capaz de fazer a previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Embora os modelos preditivos e os algoritmos preditivos sejam frequentemente usados de forma intercambi\u00e1vel, a diferen\u00e7a entre eles \u00e9 que o modelo \u00e9 a representa\u00e7\u00e3o final da fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica,<\/strong> enquanto o algoritmo \u00e9 o m\u00e9todo estat\u00edstico utilizado para constru\u00ed-lo<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

O que s\u00e3o algoritmos preditivos?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Essa \u00e9 uma t\u00e9cnica espec\u00edfica de an\u00e1lise de dados que pode ser utilizada na constru\u00e7\u00e3o de modelos preditivos<\/strong>. Os mais comuns s\u00e3o aqueles que utilizam t\u00e9cnicas de aprendizado supervisionado.  <\/p>\n\n\n\n

Os algoritmos s\u00e3o treinados com um conjunto de dados estat\u00edsticos rotulados, ou seja, um conjunto de dados que cont\u00e9m as entradas (vari\u00e1veis independentes) e as respectivas sa\u00eddas (vari\u00e1veis dependentes).<\/p>\n\n\n\n

O objetivo do treinamento \u00e9 ajustar os par\u00e2metros do modelo para que ele seja capaz de prever a sa\u00edda correta para novas entradas que nunca foram vistas<\/strong>. Confira os algoritmos mais comuns:  <\/p>\n\n\n\n

K-Nearest Neighbors (KNN)<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

\u00c9 um algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina que utiliza a dist\u00e2ncia entre pontos de dados para fazer previs\u00f5es. Ele classifica novos pontos de dados com base na classe dos pontos de dados mais pr\u00f3ximos no conjunto de dados de treinamento<\/strong>. O valor de K representa o n\u00famero de vizinhos mais pr\u00f3ximos que s\u00e3o considerados no processo de classifica\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Support Vector Machines (SVM)<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

\u00c9 um algoritmo de aprendizado supervisionado que classifica os pontos de dados em duas categorias (ou mais), separando-os com uma linha (ou um hiperplano) que maximiza a margem entre as duas classes. O SVM \u00e9 frequentemente usado em problemas de classifica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria<\/strong>, como na detec\u00e7\u00e3o de fraudes em cart\u00e3o de cr\u00e9dito. <\/p>\n\n\n\n

Redes Neurais Artificiais (ANNs) <\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

S\u00e3o algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina inspirados no c\u00e9rebro humano. Eles s\u00e3o compostos de camadas de neur\u00f4nios interconectados que processam informa\u00e7\u00f5es e realizam c\u00e1lculos estat\u00edsticos complexos. ANNs s\u00e3o frequentemente usadas em problemas de classifica\u00e7\u00e3o, como reconhecimento de imagem e fala<\/strong>, e em problemas de previs\u00e3o, como previs\u00e3o de vendas e an\u00e1lise financeira. <\/p>\n\n\n\n

Naive Bayes<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

\u00c9 um algoritmo de classifica\u00e7\u00e3o probabil\u00edstico que se baseia no teorema de Bayes para fazer previs\u00f5es. \u00c9 comumente usado em problemas de classifica\u00e7\u00e3o de texto<\/strong>, como a identifica\u00e7\u00e3o de spam em e-mails ou a classifica\u00e7\u00e3o de sentimentos<\/a> em postagens de m\u00eddia social. <\/p>\n\n\n\n

\u00c1rvores de Decis\u00e3o<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Esse \u00e9 um modelo de classifica\u00e7\u00e3o que usa uma estrutura em forma de \u00e1rvore para representar decis\u00f5es e os poss\u00edveis resultados. \u00c9 comumente usado em problemas de classifica\u00e7\u00e3o, como a previs\u00e3o de compras de produtos em um site de e-commerce<\/strong> ou a previs\u00e3o do risco de inadimpl\u00eancia de um empr\u00e9stimo. <\/p>\n\n\n\n

Random Forest<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

\u00c9 um algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina que usa v\u00e1rias \u00e1rvores de decis\u00e3o para fazer previs\u00f5es. Ele \u00e9 amplamente utilizado em problemas de classifica\u00e7\u00e3o e regress\u00e3o<\/strong>, como a detec\u00e7\u00e3o de fraudes em transa\u00e7\u00f5es financeiras ou a previs\u00e3o do pre\u00e7o de im\u00f3veis. <\/p>\n\n\n\n

Algoritmos gen\u00e9ticos<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Esses algoritmos s\u00e3o baseados na ideia de sele\u00e7\u00e3o natural e evolu\u00e7\u00e3o. Eles criam uma popula\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es candidatas e as submetem a um processo de sele\u00e7\u00e3o, cruzamento e muta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

As solu\u00e7\u00f5es que geram melhores resultados s\u00e3o mantidas e as menos eficazes s\u00e3o descartadas. Com o tempo, a popula\u00e7\u00e3o evolui para solu\u00e7\u00f5es cada vez melhores.<\/p>\n\n\n\n

Os algoritmos gen\u00e9ticos s\u00e3o frequentemente utilizados em problemas de otimiza\u00e7\u00e3o, como a sele\u00e7\u00e3o de portf\u00f3lios de investimento ou o planejamento de rotas de entrega<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Regress\u00e3o log\u00edstica<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Esse \u00e9 um modelo de an\u00e1lise estat\u00edstica que \u00e9 usado para prever a probabilidade de um evento ocorrer. \u00c9 comumente usado em problemas de classifica\u00e7\u00e3o, como a identifica\u00e7\u00e3o de fraudes em transa\u00e7\u00f5es financeiras<\/strong>, a previs\u00e3o de quem abandonar\u00e1 um programa de fidelidade ou a previs\u00e3o de quais clientes provavelmente comprar\u00e3o determinado produto. <\/p>\n\n\n\n

Clusteriza\u00e7\u00e3o K-Means<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

K-Means \u00e9 um algoritmo de aprendizado n\u00e3o supervisionado, mas n\u00e3o preditivo<\/strong> como os outros algoritmos mencionados no texto. A an\u00e1lise de cluster \u00e9 uma t\u00e9cnica diferente da an\u00e1lise preditiva, embora possa ser complementar em algumas situa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n

Como escolher o modelo preditivo?<\/strong> <\/h2>\n\n\n
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Modelos preditivos combinam algoritmos e t\u00e9cnicas estat\u00edsticas para fornecer previs\u00f5es. (Fonte: Getty Images\/Reprodu\u00e7\u00e3o) <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Cada modelo tem os pr\u00f3prios pontos fortes e fracos e pode ser mais apropriado para diferentes tipos de dados e situa\u00e7\u00f5es. Dessa forma, ao escolher um modelo, \u00e9 importante considerar as caracter\u00edsticas dos dados e a natureza do problema que se deseja resolver<\/strong>. A combina\u00e7\u00e3o de v\u00e1rios modelos pode ser \u00fatil em alguns casos, permitindo obter estat\u00edsticas mais precisas e robustas. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, ao escolher um modelo preditivo, \u00e9 importante ter em mente que ele \u00e9 uma ferramenta que pode ajudar a tomar decis\u00f5es mais informadas, mas n\u00e3o deve ser usado como a \u00fanica fonte de informa\u00e7\u00f5es<\/strong>. A interpreta\u00e7\u00e3o humana<\/a> e o conhecimento do neg\u00f3cio ainda s\u00e3o essenciais para entender as previs\u00f5es do modelo e tomar decis\u00f5es informadas. <\/p>\n\n\n\n

Aqui est\u00e3o alguns fatores que podem ajudar a escolher o modelo mais adequado. <\/p>\n\n\n\n

Tipo de vari\u00e1vel dependente<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Tentar prever essa quest\u00e3o pode ajudar a determinar o modelo mais adequado. Por exemplo, se a vari\u00e1vel dependente for cont\u00ednua, como receita, modelos de regress\u00e3o do tipo regress\u00e3o linear podem ser adequados.<\/p>\n\n\n\n

Se a vari\u00e1vel dependente for categ\u00f3rica, como a classe do produto, modelos de classifica\u00e7\u00e3o do tipo \u00e1rvores de decis\u00e3o podem ser mais apropriados. <\/p>\n\n\n\n

Tamanho e qualidade dos dados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Esse fator tamb\u00e9m podem afetar a escolha do modelo. Se voc\u00ea tiver poucos dados, modelos mais simples, como a regress\u00e3o linear, podem ser a melhor op\u00e7\u00e3o. Assim como se voc\u00ea tiver muitos dados, modelos mais complexos, como as redes neurais, podem ser mais apropriados. <\/p>\n\n\n\n

Tipo de dados<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

O tipo de dados que voc\u00ea est\u00e1 analisando tamb\u00e9m pode afetar a escolha do modelo. Por exemplo, se voc\u00ea estiver analisando dados de s\u00e9ries temporais, como vendas ao longo do tempo, modelos de s\u00e9ries temporais podem ser a melhor op\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea estiver analisando dados n\u00e3o estruturados, como texto ou imagens, modelos de aprendizado profundo, do tipo redes neurais convolucionais, podem ser mais apropriados. <\/p>\n\n\n\n

Como fazer uma an\u00e1lise preditiva?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Para realizar uma an\u00e1lise preditiva, \u00e9 importante come\u00e7ar definindo qual \u00e9 o problema de neg\u00f3cio que precisa ser resolvido<\/strong> e qual vari\u00e1vel dependente deve ser prevista.<\/p>\n\n\n\n

Em seguida, \u00e9 necess\u00e1rio coletar e preparar os dados relevantes para a an\u00e1lise estat\u00edstica.<\/strong> Isso pode incluir limpeza de dados, remo\u00e7\u00e3o de valores ausentes e transforma\u00e7\u00e3o dos dados em um formato adequado para a an\u00e1lise. <\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, \u00e9 preciso escolher o modelo preditivo mais adequado<\/strong> para o problema espec\u00edfico e os dados estat\u00edsticos dispon\u00edveis. Existem v\u00e1rios modelos preditivos, como os mencionados, que podem ser escolhidos dependendo do problema e dos dados.<\/p>\n\n\n\n

Uma vez que o modelo foi escolhido, \u00e9 importante trein\u00e1-lo com os dados hist\u00f3ricos para ajust\u00e1-lo e torn\u00e1-lo capaz de fazer previs\u00f5es precisas<\/strong>. Posteriormente ao treinamento, \u00e9 fundamental testar e avaliar o modelo em dados de valida\u00e7\u00e3o para verificar a efic\u00e1cia e avaliar o desempenho. <\/p>\n\n\n\n

Por fim, com o modelo treinado e avaliado, \u00e9 poss\u00edvel utiliz\u00e1-lo para fazer previs\u00f5es futuras e tomar decis\u00f5es informadas com base nas estat\u00edsticas apontadas<\/strong>. \u00c9 importante lembrar que a an\u00e1lise preditiva \u00e9 um processo iterativo e cont\u00ednuo e que \u00e9 necess\u00e1rio monitorar e ajustar os modelos conforme surgem novos dados estat\u00edsticos e novos desafios de neg\u00f3cio. <\/p>\n\n\n\n

Como mencionamos, uma das \u00e1reas que podem se beneficiar da an\u00e1lise das m\u00e9tricas estat\u00edsticas \u00e9 o marketing.  <\/p>\n\n\n\n

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