Acelere a análise de dados para tomar melhores decisões com a análise preditiva.

Definição

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é uma ramificação da análise avançada que faz predições sobre o resultados futuros usando dados de histórico combinados com modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e machine learning.As empresas adotam a análise preditiva para encontrar padrões nestes dados a fim de identificar riscos e oportunidades.

Análise preditiva é frequentemente associada com Big Data e ciência de dados. As empresas hoje estão lidando com grandes volumes de dados que residem em bancos de dados transacionais, arquivos de log de equipamentos, imagens, vídeo, sensores ou outras fontes de dados. Para obter insights a partir deses dados, os cientistas de dados usam deep learning e algoritmos de machine learning e localizar padrões e fazer predições sobre os eventos futuros. Eles incluem regressão linear e não linear, redes neurais, oferecem suporte pra máquinas vetoriais e árvores de decisão.Aprendizados obtidos por meio da análise preditiva podem então ser usados mais amplamente dentro da análise prescritivas para conduzir ações com base em insights preditivos.

A IBM oferece um conjunto de ferramentas de software para ajudar a desenvolver modelos preditivos escaláveis de maneira mais fácil e rápida. Essas ferramentas também podem ser executadas no IBM Cloud Pak® for Data, uma plataforma de dados e IA em contêineres que permite desenvolver e executar modelos em qualquer lugar, em qualquer cloud e on premises.

Benefícios

Uma plataforma flexível para o desenvolvimento de modelos preditivos

Escalabilidade

Automatize as tarefas de ciência de dados e engenharia de dados. Treine, teste e implemente modelos perfeitamente em diversos aplicativos corporativos. Amplie o uso dos recursos de ciência de dados comuns para ambientes híbridos e multicloud.

Velocidade

Aproveite os aplicativos pré-desenvolvidos e modelos pré-treinados. Ajude a ciência de dados e as equipes de negócios a colaborarem e simplificarem o desenvolvimento de modelos com o software inovador da IBM e software livre.

Simplicidade

Use uma plataforma central para gerenciar o ciclo de vida de ciência de dados. Padronize processos de desenvolvimento e implementação. Criar um processo único para governança e segurança de dados em toda a organização.

Ferramentas de análise preditiva da IBM

Plataforma de ciência de dados

O IBM Watson® Studio ajuda a implementar a IA em sua operação, fornecendo as ferramentas para preparar dados e desenvolver modelos em qualquer lugar, usando código de software livre ou modelagem visual.

Software de análise estatística

O IBM® SPSS® Statistics foi projetado para resolver problemas de negócios e de pesquisa usando análise sob demanda, teste de hipótese, análise geoespacial e análise preditiva.

Ferramenta de modelagem visual

A solução IBM SPSS Modeler pode ajudá-lo a usar ativos de dados e aplicativos modernos, com algoritmos completos e modelos prontos para uso imediato.

Soluções de otimização de decisão

IBM Decision Optimization otimiza resultados ao oferecer recursos de análise prescritiva para gerar mais insights preditivos a partir de modelos de machine learning.

Exemplos de análise preditiva

Conheça os casos de uso do mercado

Setor bancário

Os serviços financeiros usam machine learning e ferramentas quantitativas para prever risco de crédito e detectar fraudes.

Assistência médica

A análise preditiva é usada na assistência médica para detectar e gerenciar o atendimento de pacientes de doenças crônicas.

Recursos humanos (RH)

As equipes de RH usam análise preditiva para identificar e contratar funcionários, determinar mercados de trabalho e prever o nível de desempenho de um funcionário.

Marketing e vendas

A análise preditiva pode ser aplicada a campanhas de marketing em todo o ciclo de vida do cliente e em estratégias de venda cruzada.

Varejo

Os varejistas usam a análise preditiva para identificar recomendações de produtos, prever vendas, analisar mercados e gerenciar estoques sazonais.

Cadeia de fornecimento

Empresas utilizam a análise preditiva para tornar o gerenciamento de estoques mais eficiente, ajudando a atender a demanda enquanto reduz o estoque.

Saiba mais sobre a análise preditiva

Tipos de modelo e mais

Tipos de modelagem preditiva

As equipes de ciência de dados e análise potencializam três tipos de modelos preditivos: modelagem preditiva, modelagem descritiva e modelagem de tomada de decisão.


Modelagem preditiva
A modelagem preditiva usa estatística para prever resultados. A meta é avaliar a probabilidade de que uma unidade semelhante em uma amostra diferente exibirá desempenho similar. A modelagem preditiva pode ser usada para prever o comportamento de um cliente, como o seu risco de crédito.

Modelagem descritiva
A modelagem descritiva demonstra relacionamentos de um determinado conjunto de dados e é usada principalmente para classificar clientes ou clientes em potencial em grupos para fins de segmentação. Este tipo de modelagem tem como foco a identificação de diferentes relações entre clientes e produtos, como por preferências de produto e estágio de vida.

Modelagem de tomada de decisão
A modelagem de tomada de decisões descreve a relação entre elementos em uma decisão, como os dados, a decisão e os resultados previstos para prever os resultados. Este tipo pode ser usado para maximizar certos resultados enquanto minimiza outros.

Modelos de análise preditiva mais conhecidos

Os modelos de análise preditiva são projetados para avaliar dados históricos, descobrir padrões, observar tendências e usar essas informações para prever tendências futuras. Os modelos de análise preditiva mais conhecidos incluem classificação, clusterização, previsão, valores discrepantes e séries temporais, que são descritos em mais detalhes abaixo.

Modelos de classificação
Os modelos de classificação são categorizados em modelos supervisionados de machine learning. Os dados são separados em categorias com base nas conclusões obtidas a partir dos dados históricos. Este modelo é comumente usado para responder perguntas com saídas binárias e as respostas são "sim" ou "não" ou "verdadeiro" e "falso". Tipos de modelos de classificação incluem regressão logística, ávores de decisão, floresta randômica, redes neurais e Naïve Bayes.

Modelos de clusterização
Os modelos de clusterização são categorizados como aprendizagem não supervisionada. Eles classificam dados em grupos com base em atributos semelhantes. Por exemplo, um site de e-commerce pode utilizar o modelo para separar clientes em grupos semelhantes com base em recursos comuns e desenvolver estratégias de marketing para cada grupo. Algoritmos de clusterização comuns incluem clusterização de k-médias, clusterização de deslocamento médio, clusterização espacial com base em densidade de aplicativos com ruído (DBSCAN), clusterização de maximização de expectativa (EM) usando Modelos de Mistura Gaussiana (GMM) e clusterização hierárquica.

Modelos de previsão
Os modelos de previsão usam previsão de valor métrico, estimando o valor numérico para novos dados com base em tendências de dados históricos. Por exemplo, uma central de atendimento pode usar o modelo para prever quantas chamadas vai receber por hora. Séries temporais e modelos econométricos seriam exemplos de modelos de previsão.

Modelos de valores discrepantes
Modelos de valores discrepantes lidam com entradas de dados anômalos em um conjunto de dados. Por exemplo, as companhias de seguros podem usá-los para detecção de fraude para sinalizar dados anômalos dentro de uma lista de transações.Alguns métodos mais conhecidos para detecção de valores discrepantes incluem análise de valores extremos, modelagem estatística e probabilística, regressão linear, modelagem com base em proximidade e a modelagem de informações teóricas.

Modelos de séries temporais
Os modelos de séries temporais implementam uma sequência de pontos de dados usando o tempo como parâmetro de entrada. Ele pode pegar o último ano de dados, calcular uma métrica numérica e usar essa métrica para prever de três a seis semanas de dados. Por exemplo, o modelo pode ser usado por um hospital para fazer previsões sobre a capacidade da sala de emergência com base no número de pacientes que apareceram nas últimas seis semanas.

Processo de análise preditiva

A análise preditiva começa com uma meta de negócio, como reduzir o desperdício, economizar tempo ou cortar custos. O processo usa modelos para aproveitar grandes conjuntos de dados para gerar resultados que oferecem suporte a esse objetivo.

Como exemplo, o processo de análise preditiva para previsão de receita de vendas segue esses passos básicos.

  1. Importar dados de diversas fontes. Essas fontes de dados incluem vendas de produtos, orçamentos de marketing e PIB nacional.
  2. Limpe os dados removendo os valores discrepantes (ou seja, picos de dados, dados ausentes) e agregando novos dados. Uma única tabela poderia ser usada para agregar diferentes tipos de dados, como vendas de produtos, orçamentos de marketing e PIB nacional.
  3. Desenvolva um modelo preditivo que se ajuste de maneira adequada. Por exemplo, as redes neurais poderiam ser usadas para desenvolver e treinar um modelo preditivo para a previsão de receita.
  4. Implemente o modelo em um ambiente de produção, no qual ele pode ser acessado por meio de outros aplicativos.

Como implementar um programa de análise preditiva

O uso da análise preditiva é um marco fundamental em sua jornada para a análise, um ponto de confluência onde a análise estatística clássica atende ao novo mundo da inteligência artificial (IA). A convergência sem precedentes de ferramentas intuitivas, novas técnicas preditivas e modelos de implementação de cloud híbrida de hoje torna a análise preditiva e a modelagem mais acessíveis do que nunca. Pela primeira vez, organizações de todos os tamanhos podem ter as ferramentas para integrar a análise preditiva em seus processos de negócios e para aproveitar a IA em escala.

O desenvolvimento de um programa de ciência de dados corporativo pode oferecer vantagens competitivas significativas. As etapas típicas desse desenvolvimento são:

Fase 1: Começando a usar

Quando um negócio começa a desenvolver seus próprios recursos de ciência de dados, geralmente começa com projetos sob demanda, como desenvolver modelos para responder perguntas específicas ou oferecer suporte a projetos de pesquisa. Com soluções como o IBM Watson Studio Desktop, os cientistas de dados podem trabalhar 24hx7d em seus próprios computadores ou notebooks e sincronizarem-se com uma equipe maior quando necessário.

Fase 2: Expansão da adoção

Como a ciência de dados é adotada mais amplamente em todo o negócio, os diferentes departamentos precisam implementar seus modelos, conectá-los a fontes de dados e integrá-los em aplicativos de produção. O IBM Watson Studio e o IBM Watson Machine Learning facilitam a colaboração em todo o clico de vida das equipes de ciência de dados departamentais e equipes de TI.

Fase 3: Adoção em escala corporativa

Uma vez que a IA está inserida em processos críticos aos negócios, as organizações precisam criar uma plataforma central para gerenciar e controlar modelos e dados. O IBM Cloud Pak for Data pode fornecer a infraestrutura e as ferramentas necessárias para uma plataforma abrangente e multicloud que atua como um ponto único de controle.

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