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O que é análise de dados preditiva?

A modelagem preditiva usa resultados conhecidos para criar, processar e validar um modelo que pode ser usado para prever resultados futuros. É uma ferramenta usada em análise preditiva , uma técnica de mineração de dados que tenta responder à pergunta "o que pode acontecer no futuro?"

Compreendendo a modelagem preditiva
Ao analisar eventos históricos, as empresas podem usar modelagem preditiva para aumentar a probabilidade de prever eventos, comportamento do cliente e riscos financeiros, econômicos e de mercado.

A rápida migração de produtos digitais criou um mar de dados prontamente disponíveis para empresas. As empresas utilizam big data para melhorar a dinâmica dos relacionamentos cliente-empresa. Essa vasta quantidade de dados em tempo real é recuperada de mídias sociais, histórico de navegação na internet, dados de celulares e plataformas de computação em nuvem .

No entanto, os dados geralmente não são estruturados e são muito complexos para que humanos os analisem rapidamente. Devido ao grande volume de dados, as empresas usam ferramentas de modelagem preditiva — geralmente por meio de programas de software de computador. Os programas processam grandes quantidades de dados históricos para avaliar e identificar padrões internos. A partir daí, o modelo pode fornecer um registro histórico e uma avaliação de quais comportamentos ou eventos provavelmente ocorrerão novamente ou no futuro.

História da Modelagem Preditiva
A modelagem preditiva provavelmente tem sido usada desde que as pessoas têm informações, dados e um método para usá-los para visualizar resultados possíveis. Há rumores de que a modelagem preditiva moderna começou na década de 1940, com os governos usando os primeiros computadores para analisar dados meteorológicos. À medida que os recursos de software e hardware aumentaram nas décadas seguintes, grandes quantidades de dados se tornaram armazenáveis ​​e mais facilmente acessadas para análise.

A internet e sua conectividade permitiram que enormes volumes de dados fossem coletados, compartilhados e analisados ​​por qualquer pessoa com acesso a eles. Como resultado, a modelagem evoluiu para abranger quase todos os aspectos de negócios e finanças. Por exemplo, as empresas usam modelagem preditiva ao criar campanhas de marketing para avaliar as respostas dos clientes, e os analistas financeiros a usam para estimar tendências e eventos no mercado de ações.

Tipos de modelagem preditiva
Vários tipos diferentes de modelagem preditiva podem ser usados ​​para analisar a maioria dos conjuntos de dados e revelar insights sobre eventos futuros.
Modelos de Classificação
Modelos de classificação usam machine learning para colocar dados em categorias ou classes com base em critérios definidos por um usuário. Existem vários tipos de algoritmos de classificação, alguns dos quais são:

• Regressão logística : Uma estimativa da ocorrência de um evento, geralmente uma classificação binária, como uma resposta sim ou não.
• Árvores de decisão : Uma série de resultados binários do tipo sim/não, se/senão, ou outros, colocados em uma visualização conhecida como árvore de decisão.
• Floresta aleatória : Um algoritmo que combina árvores de decisão não relacionadas usando classificação e regressão.
• Redes neurais : modelos de aprendizado de máquina que analisam grandes volumes de dados em busca de correlações que surgem somente depois que milhões de pontos de dados são analisados.
• Naïve Bayes : Um sistema de modelagem baseado no Teorema de Bayes , que determina a probabilidade condicional.

Modelos de Clusterização
Clustering é uma técnica que agrupa pontos de dados. Os analistas assumem que dados em grupos semelhantes devem ter as mesmas características, e dados em grupos diferentes devem ter propriedades muito diferentes. Alguns algoritmos de clustering populares são:

• K-Means : K-means é uma técnica de modelagem que usa grupos para identificar tendências centrais de diferentes grupos de dados.
• Mean-Shift : Na modelagem mean-shift, a média de um grupo é deslocada pelo algoritmo para que "bolhas", ou máximos de uma função de densidade, sejam identificados. Quando os pontos são plotados em um gráfico, os dados parecem ser agrupados em torno de pontos centrais chamados centróides.
• Density-based Spatial Clustering With Noise (DBSCAN) : DBSCAN é um algoritmo que agrupa pontos de dados com base em uma distância estabelecida entre eles. Este modelo estabelece relacionamentos entre diferentes grupos e identifica outliers.

Modelos Outliers
Um conjunto de dados sempre tem outliers (valores fora de seus valores normais). Por exemplo, se você tivesse os números 21, 32, 46, 28, 37 e 299, você pode ver que os cinco primeiros números são um pouco semelhantes, mas 299 está muito longe dos outros. Portanto, é considerado um outlier. Alguns algoritmos usados ​​para identificar outliers são:

• Floresta de Isolamento : Um algoritmo que detecta poucos e diferentes pontos de dados em uma amostra.
• Determinante de Covariância Mínima (MCD) : Covariância é a relação de mudança entre duas variáveis. O MCD mede a média e a covariância de um conjunto de dados que minimiza a influência que outliers têm sobre os dados.
• Fator de Outlier Local (LOF) : Um algoritmo que identifica os pontos de dados vizinhos mais próximos e atribui pontuações, permitindo que os mais distantes sejam identificados como outliers.

Modelos de séries temporais

Comumente usada antes de outros tipos de modelagem, a modelagem de séries temporais usa dados históricos para prever eventos. Alguns dos modelos comuns de séries temporais são:

• ARIMA : O modelo de média móvel integrada autorregressiva usa autorregressão, integração (diferenças entre observações) e médias móveis para prever tendências ou resultados.
• Média Móvel : A média móvel usa a média de um período especificado, como 50 ou 200 dias, o que suaviza as flutuações.

Aplicações da Modelagem Preditiva
A análise preditiva usa preditores ou recursos conhecidos para criar modelos para obter uma saída. Existem centenas, se não milhares, de maneiras pelas quais a modelagem preditiva pode ser usada. Por exemplo, os investidores a usam para identificar tendências no mercado de ações ou ações individuais que podem indicar oportunidades de investimento ou pontos de decisão.

Um dos modelos mais comuns que os investidores usam é a média móvel de um investimento, que suaviza as flutuações de preço para ajudá-los a identificar tendências em um período específico. Além disso, a autorregressão é usada para correlacionar os valores passados ​​de um investimento ou índice com seus valores futuros.

A modelagem preditiva também ajuda os investidores a gerenciar riscos, ajudando-os a identificar os possíveis resultados de diferentes cenários. Por exemplo, os dados podem ser manipulados para prever o que pode acontecer se uma circunstância fundamental mudar. Os investidores podem criar estratégias para lidar com mercados em mudança, identificando possíveis resultados.

Ferramentas de modelagem preditiva
Modelos preditivos também são usados ​​em redes neurais, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que são campos da inteligência artificial (IA) . As redes neurais são inspiradas no cérebro humano e criadas com uma rede de nós interconectados em níveis hierárquicos, representando a base para a IA. O poder das redes neurais está em sua capacidade de lidar com relacionamentos de dados não lineares. Elas são capazes de criar relacionamentos e padrões entre variáveis ​​que seriam impossíveis ou muito demorados para analistas humanos.

Outras técnicas de modelagem preditiva usadas por empresas financeiras incluem árvores de decisão, mineração de dados de séries temporais e análise bayesiana. Empresas que aproveitam big data por meio de medidas de modelagem preditiva podem entender melhor como seus clientes se envolvem com seus produtos e podem identificar riscos e oportunidades potenciais para a empresa.

Vantagens e desvantagens da modelagem preditiva
Prós e contras da modelagem preditiva