Um dos maiores desejos da humanidade sempre foi prever o futuro. É comum vermos em filmes e séries a incessante e desafiadora busca pelo que está por vir, mas será que isto é algo exclusivo da ficção?
Observar cenários passados para aumentar a probabilidade de acerto em uma decisão no futuro, já é feito há muito tempo. Em 550 A.C, o filósofo chinês Confúcio já dizia ‘’se queres prever o futuro, estude o passado’’.
Sua frase se faz presente até os dias de hoje.
Sabendo que a tendência das ações é que elas se repitam, devemos utilizar as ferramentas necessárias para analisar dados históricos para projetar panoramas futuros.
É exatamente nisto que a análise preditiva se baseia.
Hoje, as empresas alcançam o sucesso recorrendo a este método devido ao baixo custo e a disponibilidade facilitada de armazenamento e processamento de grandes volumes de dados.
O que é Análise Preditiva?
A análise preditiva é a junção do alto volume de informação que produzimos diariamente com os avanços tecnológicos.
Utilizando um conjunto de modelos estatísticos, Machine Learning e Inteligência Artificial, as análises preditivas se baseiam em métodos probabilísticos e computacionais que podem ser validados utilizando bancos de dados de teste.
Praticamente todos os ramos podem se beneficiar da análise preditiva, veja a seguir alguns exemplos.
Exemplos práticos de Análise Preditiva
Riscos e Fraudes
Através da análise é possível avaliar a probabilidade de inadimplência de um comprador, encontrar transações fraudulentas online e offline, além de detectar reivindicação de seguros falos.
Bancos, por exemplo, utilizam o modelo para avaliar os riscos de cada operação de financiamento ou crédito de acordo com o histórico da conta do cliente.
As empresas recorrem a este método para entender melhor o cliente.
Marketing
A análise preditiva contribui para identificar combinações eficazes de materiais de marketing, versões de produtos, canais de comunicação, para cada conteúdo e a linguagem utilizada, além do tempo que devem ser usados para atingir um determinado consumidor.
Um exemplo, é a sugestão na sacola de compra das lojas online feita através da observação de produtos acessados anteriormente. Oferecendo as melhores opções para atrair, cada vez mais clientes.
Cuidados de Saúde
As aplicações de análise preditiva na área da saúde, determinam os pacientes que estão em risco de desenvolver certas condições, tais como diabetes, asma e outras doenças com o passar dos anos.
Além disso, avaliar a eficácia de um tratamento terapêutico.
A importância da estatística para melhores resultados
Seremos cada vez mais dependentes da estatística. Ela será responsável por nortear o caminho de muitas empresas.
As inovações tecnológicas continuam nos impressionando devido à variedade de ferramentas e suas possibilidades, que nos auxiliam na resolução de problemas.
Ao recorrermos aos algoritmos, visamos aumentar a probabilidade de acerto em uma análise. Eles são mais precisos, e possuem uma capacidade muito maior do que a dos humanos.
A análise preditiva é um dos inúmeros exemplos de como as empresas podem poupar tempo e investimentos, alcançando resultados melhores.
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