Modelo de predição: o que é e para que serve?

Já pensou na possibilidade de conseguir usar a matemática para prever o futuro da sua empresa? Pois é, com o modelo de predição isso é possível. 

O mercado não quer mais saber de usar a intuição, agora é imprescindível o uso de dados. A partir das probabilidades matemáticas e estatísticas é possível gerar insights futuros bem definidos. 

É uma ferramenta técnica que beneficia diversas áreas de uma empresa e é usada na tomada de decisões estratégicas, pois consegue prever cenários e identificar tendências.

Quer saber mais sobre esse modelo? Continue lendo. 

O que é um modelo de predição?

O modelo de predição é uma função matemática que pode prever o futuro com eficiência usando dados matemáticos, estatísticos e técnicas do Machine Learning.

Ele busca padrões através de uma grande quantidade de dados soltos para identificar possíveis tendências, calculando resultados e soluções que reforcem a segurança e otimizem o sistema de dados. 

A partir dos resultados obtidos por essas análises, a empresa consegue tomar decisões baseadas nessas futuras probabilidades. Lembrando que com esse modelo, há uma maior certeza de que essas probabilidades estão corretas, diferentemente da intuição. 

Pode-se dizer também que o modelo de predição usa dados do passado e do presente para conseguir descobrir dados do futuro.

Como funciona o modelo de predição?

O modelo de predição acontece através dessas etapas:

  1. Coleta de dados: momento de obter a base de dados de modo fácil e organizado. É fundamental não ocorrer erros, pois isso compromete todo o resto do processo. Essa etapa serve para facilitar a compreensão de dados pelo algoritmo.
  1. Processamento de dados: etapa para processar os dados obtidos e identificar lacunas, produzindo resultados. Podem ser usadas diversas ferramentas técnicas como Inteligência Artificial e Machine Learning.
  1. Validação de dados: depois de ter os dados processados, eles são monitorados e calibrados; são avaliados a qualidade, precisão e suficiência para ser adotado como modelo. 

Tipos de modelo de predição

Existem dois principais tipos de modelo de predição: O modelo preditivo supervisionado e o modelo preditivo não supervisionado. 

Modelo preditivo supervisionado

O modelo recebe dados de entrada e saída com o objetivo de buscar uma relação entre ambos. Depois ele define uma função matemática que passa por um processo de validação para medir se está apto para identificar padrões de dados e seu nível de acerto. 

Caso a taxa de acerto seja elevada o suficiente, ele é aprovado para uso e começa a ser utilizado para identificar padrões e as relações entre os dados disponíveis.

Geralmente, esse modelo é usado para identificar perfil de clientes que estão propensos a desistir de certo serviço. Com isso, a empresa consegue elaborar estratégias para evitar ou reduzir essa taxa de desistência.

Modelo preditivo não supervisionado

Nesse caso, o modelo recebe apenas dados de entrada para buscar tendências e padrões com o intuito de prever repetições que já ocorreram anteriormente. 

Para que as análises funcionem de forma correta, é necessário um volume significativo de dados válidos (sem erros) e o modelo preditivo precisa ser compatível com os objetivos da empresa.

Quais são as vantagens do modelo predição?

Agora que você entendeu melhor como o modelo preditivo funciona, listamos aqui alguns dos inúmeros benefícios de usar esse modelo na sua organização:

  1. Identificação de possíveis fraudes; 
  1. Decisões estratégicas melhores; 
  1. Redução de riscos; 
  1. Aumenta o ROI; 
  1. Diminuição de custos; 
  1. Qualificar melhores clientes;
  1. Potencialização de vendas;

Aplique com segurança o modelo de predição

Sabemos que esses métodos podem parecer complicados, e o que é mais significativo do que contar com uma empresa especializada para te ajudar?

A EJFGV oferece a solução Data Science: uma consultoria estratégica especializada que utiliza bases de dados para construir análises descritivas e preditivas de fatores que impactam o seu negócio.

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