Predictive Analytics

Predictive Analytics

Predictive Analytics (Análise Preditiva) é a prática de extrair informações de conjuntos de dados, a fim de determinar padrões e resultados futuros. Perceba que não existe mágica: o Predictive Analytics não prevê o que vai acontecer exatamente no futuro. Ele prevê o que pode acontecer no futuro com um nível aceitável de confiabilidade e inclui cenários hipotéticos e avaliação de riscos.

Predictive Analytics é realizada através de uma série de técnicas analíticas e estatísticas, utilizadas para o desenvolvimento de modelos que podem prever eventos futuros a partir de comportamentos diários, incluindo análise time-series ou modelos de regressão avançados. Existem diferentes formas de modelos preditivos, que variam de acordo com o evento ou comportamento que está sendo previsto. Quase todos os modelos preditivos produzem uma pontuação; uma pontuação mais elevada indica que um dado evento ou comportamento é muito provável que ocorra.

Aplicada aos negócios, análise preditiva é usada para analisar dados atuais e fatos históricos, a fim de compreender melhor os clientes, produtos e parceiros e para identificar riscos e oportunidades potenciais para uma empresa. Utiliza-se uma série de técnicas, incluindo a mineração de dados, modelagem estatística e Machine Learning para ajudar os analistas a realizarem previsões de negócios futuros.

Predictive Analytics e Big Data

Predictive Analytics é um facilitador do Big Data: empresas coletam grandes quantidades de dados de clientes em tempo real e Predictive Analytics usa dados históricos, combinados com esses dados em tempo real, para prever eventos futuros. A análise preditiva permite que as empresas utilizem Big Data (dados armazenados e em tempo real) para se deslocar de uma visão histórica a uma análise prospectiva do cliente.

Por exemplo, as lojas que utilizam dados de programas de fidelidade podem analisar qual foi o comportamento de compra dos clientes no passado e prever que promoções os clientes tendem a aderir no futuro. A análise preditiva também está sendo aplicada para análise do comportamento dos usuários em websites e como eles usam seus “cliques” com o mouse. Isso permite personalizar a experiência de cada usuário no website, como se fosse um website único para cada cliente. Isso é realmente fantástico.

Soluções de Predictive Analytics

Existem diversas soluções no Mercado e a cada dia novas soluções surgem. Fica difícil para os analistas escolherem a melhor (o que alias vai depender do objetivo final da análise e do orçamento disponível). Abaixo as principais soluções de Predictive Analytics, free e proprietárias.

Free:

  • R – sem dúvida uma das mais utilizadas atualmente e a base para muitas outras soluções (inclusive as proprietárias)
  • Orange – ferramenta de visualização e análise. O data mining pode ser feito utilizando scripts em Python.
  • Weka – conjunto de algoritmos para Machine learning e data mining
  • Octave – o Octave é muito parecido com o Matlab
  • Apache Spark MLlib – engine para processamento em larga escala, com diversos algoritmos poderosos para análise de regressão, classificação, naive bayes e muito mais.
  • NumPy e SciPy – pacotes de computação científica em Python.

Proprietárias:

A lista é bem mais longa e muitas soluções estão disponíveis. Recomendo uma visita a estes dois links abaixo, para uma visão geral e uma lista completa das soluções de Predictive Analytics, bem como uma análise e pontuação para cada uma delas. Até o próximo post!

Top 20 Predictive Analytics Freeware Software

Top 31 Predictive Analytics Software

David Matos

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