Já pensou se você conseguisse prever o futuro? Pois saiba que a análise preditiva de dados pode antecipar cenários e tendências.
Com base em dados históricos, ela identifica a probabilidade de resultados futuros. Como? Por meio da análise de dados, machine learning, inteligência artificial e modelos estatísticos.
Neste artigo, entenda o que é análise preditiva de dados, qual é a sua função e aplicação. Boa leitura!
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O que é análise preditiva de dados?
A análise preditiva é um dos quatro tipos de análise de dados. Apesar de já existir há algumas décadas, ela vem ganhando mais visibilidade nos últimos anos.
Isso se deve ao crescimento do volume e dos tipos de dados disponíveis, à rapidez dos computadores e ao barateamento desses equipamentos, além do desenvolvimento de softwares mais fáceis de usar.
Dessa forma, o que antes acabava sendo exclusividade de matemáticos e estatísticos passou a fazer parte do trabalho de analistas de negócios.
Quais são os outros tipos de análise de dados?
Como já falamos, além da análise preditiva, temos outros três tipos de análise de dados. Veja a seguir.
- Análise descritiva: o que ocorreu?
O foco da análise descritiva é no passado. O objetivo é entender o que ocorreu para tomar decisões imediatas. Assim, não é obrigatório relacionar os fatos a padrões.
- Análise diagnóstica: por que certo fato ocorreu?
Na análise diagnóstica, o objetivo é compreender e explicar o que foi percebido na análise descritiva. Nesse momento, começam a surgir insights com base no passado, a fim de entender o que deve ser ajustado numa ação específica para que se consiga melhorar os resultados.
- Análise prescritiva: o que fazer se certo fato ocorrer?
Ao contrário da preditiva, a análise prescritiva não busca prever o comportamento no futuro. Seu objetivo é trazer informações dos possíveis impactos de um determinado fato.
Qual é a função da análise preditiva de dados?
Como falamos acima, a análise preditiva tem como função antecipar cenários e tendências.
Ela leva em conta dados relevantes no decorrer de um período para procurar padrões de comportamento e suas variações, além de prever o comportamento no futuro.
Quais são as suas aplicações?
As aplicações mais comuns da análise preditiva são a detecção de fraude, a otimização de campanhas de marketing e a pontuação de crédito dos consumidores.
Vale frisar que qualquer indústria pode utilizá-la para otimizar suas operações, veja alguns exemplos:
- Bancos e serviços financeiros;
- Varejo;
- Petróleo e gás;
- Governo e setor público.
Como você pode ver, a análise preditiva utiliza dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para antecipar cenários e tendências.
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