7 Passos para a Modelagem Preditiva


Para usar modelagem preditiva é necessário entender e preparar os dados, definir o modelo preditivo e seguir o processo preditivo. Modelos preditivos podem assumir muitas formas e tamanhos, dependendo da sua complexidade e da aplicação para a qual foram desenvolvidos.


O primeiro passo é entender que perguntas você está tentando responder para sua organização. O nível de detalhe e a complexidade das suas questões aumentarão na medida em que você se sentir mais confortável com o processo analítico.  Os passos mais importantes no processo de análise preditiva de dados são os seguintes: 


  • Definir os resultados e entregas do projeto, indicar o escopo do esforço, estabelecer objetivos de negócios e identificar conjuntos de dados a ser utilizado;

  • Fazer a coleta e a compreensão dos dados;

  • Executar o data munging: o processo de inspeção, limpeza e transformação dos dados;

  • Utilizar a análise exploratória de dados (EDA), usando técnicas gráficas com o objetivo de descobrir informações úteis e chegando a conclusões. Aplicar estatística para validar as suposições, hipóteses e teste tudo usando técnicas estatísticas comuns;

  • Aplicar princípios de modelagem, para tornar possível a criação automática de modelos preditivos precisos sobre o futuro;

  • Avaliar o modelo, permitindo verificar se o modelo escolhido é robusto e fazer as correções necessárias. Testar os modelos em dados existentes e aplicar as predições aos dados novos;

  • Selecionar uma opção de desenvolvimento para disponibilizar os resultados analíticos ao processo diário de tomada de decisão e para obter resultados com a automação das decisões baseadas na modelagem.


Os 7 passos:


Cada um dos passos acima pode ser considerado iterativo e pode ser revisto, conforme necessário. Deve notar-se que o passo de data munging é muitas vezes muito demorado, dependendo da limpeza dos dados de entrada e pode levar até 70% da linha do tempo do projeto global. 


Características dos dados podem frequentemente ajudar a determinar quais técnicas de modelagem preditiva melhor atendem as necessidades dos analistas de dados. Abaixo listamos alguns pontos a considerar quando determinamos qual técnica usar, com base nos seus dados e no problema que deseja solucionar: 


  • Quando os dados estão agrupados pelas observações, ferramentas como análise de cluster, regras de associação e “k-nearest neighbors” (método dos k-vizinhos mais próximos),  normalmente fornecem os melhores resultados;

  • Use a classificação para separar os dados em classes, baseadas na variável de resposta, ambas classes binárias como Verdadeiro ou Falso, assim como situações multiclasse;

  • Use regressão simples, múltipla e polinomial ao tentar fazer uma previsão, em vez de uma classificação;

  • Em situações de dados de baixa ou limitada qualidade, os testes A/B são experimentos estatísticos que ajudam você a decidir se uma mudança está realmente fazendo um impacto significativo no seu produto.

Benefícios de um software de análise preditiva


Os softwares de análise preditiva permitem:


  • Transformar os dados em insights preditivos, para guiar decisões e interações;

  • Prever o que os clientes desejam e farão a seguir para aumentar a rentabilidade e o engajamento.Maximizar a produtividade dos colaboradores e dos processos.Aumentar o valor de seus ativos de dados;

  • Detectar e prever ameaças de segurança e fraude antes que afetem a sua organização;

  • Desenvolver análise estatística, incluindo análise de regressão, classificação e análise de cluster;

  • Medir o impacto das mídias sociais nos seus produtos, serviços e campanhas de marketing.

É importante adotar uma solução de análise preditiva que atenda as necessidades e habilidades específicas de usuários diferentes, desde iniciantes a analistas experientes e cientistas de dados. 



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