Como fazer análises preditivas com Machine Learning

Empresas que querem garantir previsibilidade sobre os negócios precisam saber o que é e qual a importância das análises preditivas com Machine Learning!

Em estudo, a empresa de consultoria empresarial McKinsey prevê que a forma com que os dados são analisados e processados deve mudar até 2025. Ao que tudo indica, técnicas como análises preditivas, por exemplo, se tornarão ainda mais avançadas, e modelos de negócio terão um maior domínio sobre a aplicação de dados. 

Esse avanço se dará pelo uso crescente de tecnologias cada vez mais elaboradas para análise de dados, como é o caso de Machine Learning e IA generativa.

Você já aplica análises preditivas utilizando Machine Learning na sua empresa? Caso queira aprender a fazer isso em poucas etapas, continue lendo o material! 

Desmistificando a análise preditiva

A análise preditiva é uma técnica analítica que faz o uso de dados para gerar previsões. Ou seja, ela mensura a probabilidade de algo se repetir ou acontecer no futuro, com base nos dados já coletados. 

Para obter esses insights preditivos, são combinados métodos e processos estatísticos, incluindo análise descritiva, modelagem estatística, modelagem preditiva, Aprendizado de Máquina e mineração de dados.

O termo “análise preditiva” existe desde a década de 1940, mas nos últimos anos sua  relevância tem aumentado  ao redor do mundo devido ao Big Data. 

A democratização do acesso à internet favoreceu a obtenção de um grande volume de dados por parte das empresas — produzido de várias fontes e em diferentes formatos —, tornando cada vez mais necessário o uso de técnicas e ferramentas de Big Data Analytics para coletar dados, filtrá-los e prepará-los em prol do crescimento dos negócios.

LEIA TAMBÉM | Ciência de Dados e IA em corporações: tudo o que você precisa saber

Benefícios das análises preditivas com Machine Learning

As possibilidades são vastas quando unimos a análise preditiva e o Aprendizado de Máquina. Essas poderosas ferramentas permitem às empresas explorar os dados com profundidade, e esses, por sua vez, podem ser usados para direcionar estratégias, otimizar recursos e reduzir riscos.

Fora isso, a combinação dessas duas abordagens garantem outros diferenciais interessantes que também valem ser destacados:

• Maior competitividade: pode-se antecipar tendências e necessidades de mercado, oferecendo soluções antes dos concorrentes;

• Prevenção de falhas de segurança: é possível identificar ações fraudulentas e prever tendências relacionadas a ciberataques;

• Melhora na eficiência operacional: pode-se prever necessidades de inventário, gerenciar melhor os recursos, identificar gargalos e aprimorar processos internos;

• Garantia de confiabilidade de máquinas e sistemas: é possível ainda prever quando serviços de manutenção serão necessários, e assim programar reparos e consertos antes de um problema ocorrer. 

Como fazer a análise preditiva com Machine Learning

Para fazer análises preditivas com Machine Learning será necessário cumprir as seguintes etapas: definir o problema, coletar e preparar os dados, escolher o algoritmo a ser treinado, treinar e avaliar o modelo ML, implementar e aplicar os resultados. 

Abaixo explicamos mais detalhes sobre cada etapa. Confira!

1- Definição do problema

Qual o objetivo da análise? Para o que serão usados os dados?

Para realizar uma boa análise preditiva com Machine Learning é necessário primeiramente saber qual problema precisa ser solucionado. Por exemplo, o objetivo da empresa é detectar fraudes? Nesse caso, qual é o melhor tipo de análise para resolvê-lo?

Existem dois modelos de análise preditiva que podem ser aplicados: 

• Análise de regressão, que permite examinar a relação entre duas ou mais variáveis contínuas, e que identifica aquela com maior impacto na comparação;

• Análise de classificação, que coleta e organiza os dados em categorias, e agiliza o acesso às informações e permite reconhecer os dados com maior relevância (quantidade).

2- Coleta e preparação de dados

Quais dados serão coletados, preparados e analisados pelo time? 

É preciso selecionar as fontes certas, porque será através dessas fontes que sua equipe vai garantir a qualidade e a confiabilidade das informações. Também é importante preparar os dados brutos, filtrando-os e consolidando-os, para que apenas informações relevantes integrem a análise.

3- Escolha do algoritmo

A escolha do algoritmo preditivo será determinante na qualidade das previsões. É por meio dele que a empresa vai criar uma sequência lógica de estruturação de dados e instruir a máquina a fazer as previsões.

4- Treinamento e avaliação dos modelos de ML

Depois que o algoritmo for escolhido, será necessário treinar a máquina para garantir que a inteligência melhore os modelos de Machine Learning. Em seguida, deve-se fazer o monitoramento dos modelos, a fim de identificar necessidades de ajustes e melhorias. 

5- Implementação e aplicação dos resultados

Por último, deve-se implementar os modelos de ML e aplicar os resultados provenientes das análises nas estratégias de negócio. Claro que antes de fazer a aplicação, é importante avaliar se os resultados fazem realmente sentido dentro do contexto da análise.  

DHuO: análises preditivas com Machine Learning

O DhuO Data é uma plataforma que utiliza Inteligência Artificial como Machine Learning e Analytics para transformar os dados brutos em decisões inteligentes. Por meio da solução, usuários podem: 

• Coletar dados a partir de mais 300 conectores;

• Preparar dados, criar modelos de Machine Learning e acompanhar a performance dos modelos;

• Avaliar insights em dashboards visuais e intuitivos. 

A forma com que seus dados são analisados e processados pode revolucionar suas ações estratégicas e impactar o seu modelo de negócio. Embora análises preditivas possam ser realizadas separadamente, a combinação da abordagem com Machine Learning pode potencializar ainda mais a compreensão e o uso de dados. Obtenha todo o poder dos dados com a solução inteligente DHuO!