A modelagem preditiva, também chamada de análise preditiva, é a prática de usar modelos e algoritmos para prever e prever vários resultados e comportamentos com base na ocorrência de eventos anteriores. Ele aplica esses modelos e algoritmos a grandes conjuntos de dados para encontrar padrões que podem ser usados para prever ocorrências futuras com base nesses padrões. A modelagem preditiva difere de outros tipos de análise, como descritiva e inferencial, porque tenta prever comportamentos em vez de determinar por que esses comportamentos ocorreram depois de já terem acontecido.
Modelagem preditiva, uma breve definição
A modelagem preditiva se refere a um amplo grupo de métodos estatísticos que ajudam a encontrar padrões e tendências nos dados. A maioria das formas de modelagem preditiva envolve olhar para dados históricos e analisar eventos e resultados passados. O objetivo desses tipos de modelos é criar uma equação matemática que preveja resultados futuros, dados os atuais ou novos conjuntos de dados. Os modelos podem ser usados de várias maneiras, desde previsões de apostas esportivas, tempo de eventos, planejamento financeiro e gerenciamento de relacionamento com o cliente. A esta altura, deve estar claro por que os modelos preditivos são tão valiosos: eles não apenas analisam o que aconteceu; eles usam dados para prever o que acontecerá a seguir, bem como determinar as causas potenciais do porquê de esses resultados terem ocorrido.
Quando é útil?
A modelagem preditiva nem sempre é útil, mas é sempre interessante. A ideia por trás da modelagem preditiva é que, com dados suficientes, os algoritmos podem identificar tendências e até mesmo prever resultados futuros com base em informações anteriores. Esse processo se tornou mais difundido nos últimos anos com iniciativas de big data que buscam melhorar as curvas de aprendizado em áreas como medicina e transporte. Por exemplo, certos problemas de saúde podem causar complicações semelhantes – a modelagem preditiva pode permitir que os médicos personalizem os tratamentos para os pacientes com base em resultados anteriores. As agências de transporte também estão usando análises preditivas para melhorar seus serviços; como os modelos preditivos podem tornar seu deslocamento menos frustrante? É importante observar que esses aplicativos não se limitam a grandes empresas; até mesmo empresas menores usam modelagem preditiva regularmente.
Como funciona?
Conforme os conjuntos de dados ficam maiores e mais complexos, as empresas estão começando a usar novas técnicas para obter insights de seus dados. Um desses métodos é a modelagem preditiva. A modelagem preditiva usa algoritmos de aprendizado de máquina para prever eventos futuros com vários graus de confiança. As empresas podem então usar essas previsões para tomar melhores decisões de negócios. Embora a modelagem preditiva possa ser usada para várias tarefas, ela é mais conhecida por ajudar as empresas a descobrir quais clientes tendem a abandonar (ou parar de usar seu serviço). A técnica mais comum usada na modelagem preditiva é a análise de regressão, mas existem muitos outros tipos de algoritmos que você pode executar na prática.
Onde posso aprender mais sobre isso?
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Conclusão
A modelagem preditiva se tornou um assunto popular na ciência de dados. Existem muitos tipos distintos de modelos preditivos, mas todos eles têm algo em comum: eles usam dados históricos para fazer previsões sobre eventos futuros. Usando técnicas como análise de regressão e florestas aleatórias, os modelos preditivos podem ser usados para produzir resultados que são mais precisos do que regras práticas ou instintos viscerais. Você não precisa usar algoritmos ou pacotes estatísticos sofisticados para começar a usar a modelagem preditiva – aqui estão alguns lugares onde você pode praticar o uso desses conceitos agora mesmo!
