O Predictive Analytics revolucionou a maneira como entendemos e interagimos com os dados. Como o próprio nome sugere, o Predictive Analytics nos permite fazer previsões fundamentadas sobre resultados futuros com base nos dados existentes. Embora o conceito possa parecer simples, as técnicas por trás dessa capacidade preditiva são tudo menos simples. Este blog tem como objetivo explorar algumas das técnicas de análise preditiva mais comumente usadas que alimentam essas previsões.
A regressão linear é talvez uma das técnicas mais conhecidas em análise preditiva. É usado principalmente para prever e identificar relações entre duas variáveis. Por exemplo, poderia ser usado para prever vendas futuras com base no desempenho passado.
Ao contrário de sua contraparte linear, a regressão logística é usada para tarefas de classificação. É particularmente útil em situações em que o resultado pode ser do tipo “sim” ou “não”, como filtragem de spam de e-mail ou previsão de rotatividade de clientes.
As árvores de decisão são excelentes ferramentas para tarefas de classificação e regressão. Eles funcionam dividindo decisões complexas em questões mais simples e gerenciáveis, formando um modelo de decisões em forma de árvore.
Florestas Aleatórias são um conjunto de Árvores de Decisão, normalmente treinadas pelo método de ensacamento. Eles são ótimos para lidar com overfitting e geralmente oferecem previsões mais precisas em comparação com uma única árvore de decisão.
As redes neurais são modeladas a partir do cérebro humano e consistem em nós interconectados ou “neurônios”. Eles são excelentes para tarefas complexas, como reconhecimento de imagem e fala, e estão ganhando força em aplicações de negócios, como segmentação de clientes e previsão de vendas.
Os modelos AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) são amplamente utilizados em finanças para prever preços de ações e em meteorologia para previsão do tempo.
Long Short-Term Memory (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente particularmente adequada para dados sequenciais e tem sido amplamente utilizada em aplicações como processamento de linguagem natural e previsão financeira.
Os métodos bayesianos aplicam o teorema de Bayes para atualizar a probabilidade de uma hipótese baseada em novas evidências. As técnicas bayesianas são particularmente úteis em condições de incerteza e têm sido amplamente aplicadas em áreas como filtragem de e-mail, diagnóstico médico e testes A/B.
SVM é usado principalmente para tarefas de classificação, mas pode ser adaptado para regressão. Funciona identificando o hiperplano que melhor divide um conjunto de dados em classes e é particularmente eficaz em espaços de alta dimensão.
O algoritmo k-NN é um dos algoritmos de aprendizado de máquina mais simples. É frequentemente usado em problemas de classificação, como identificar a categoria de um produto com base em suas características. O algoritmo classifica cada ponto de dados com base em como seus vizinhos são categorizados.
Métodos de conjunto como Boosting e Bagging combinam vários modelos para produzir um modelo preditivo. Esses métodos podem melhorar significativamente o desempenho, a robustez e a confiabilidade do modelo.
Overfitting e Underfitting: Encontrar o equilíbrio certo para garantir que o modelo generalize bem é crucial.
Custos computacionais: Algumas técnicas, como redes neurais, podem ser computacionalmente intensivas.
Pré-processamento de dados: Muitos algoritmos exigem que os dados estejam em um formato específico, o que pode exigir etapas adicionais de pré-processamento.
As técnicas de análise preditiva são os motores que impulsionam a análise, transformando dados brutos em insights acionáveis. Embora não exista uma abordagem única, compreender as técnicas fundamentais e suas aplicações apropriadas pode aumentar significativamente a eficácia de suas iniciativas de análise preditiva.
Quer você seja um cientista de dados experiente ou um líder empresarial que busca implementar estratégias baseadas em dados, compreender essas técnicas lhe dará as ferramentas necessárias para prever melhor as tendências futuras e tomar decisões mais informadas.
