Você sabe o que são modelos preditivos? Prever o futuro sempre foi um grande desafio. Mas, por meio de funções matemáticas aplicadas a uma massa de dados, é possível identificar padrões ocultos e visualizar o que pode ocorrer no seu negócio.
Existem dois tipos de modelos preditivos, os supervisionados e os não supervisionados. Enquanto o primeiro é tido como uma fase chamada de treinamento do modelo, em que as informações de entrada e saída são apresentadas juntas, no segundo, são inseridos apenas dados de entrada e o modelo tem a função de identificar padrões existentes.
Pensando nisso, vamos explicar como utilizar a ciência de dados na criação de modelos preditivos e qual é a importância dessa ação. Acompanhe!
O que é a ciência de dados?
A ciência de dados, ou data science, é um campo interdisciplinar que investiga dados de modo a resolver situações reais de um negócio com base em um método científico e técnicas avançadas de análise de dados, machine learning e IA.
Uma das principais características dessa área é a conexão que ela cria entre o mundo acadêmico e o dos negócios. Resumindo, é uma ciência que vai estudar as informações, todo o processo de captura, transformação, geração e análise de dados.
A ciência de dados envolve disciplinas como:
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estatística;
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computação;
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conhecimento do negócio;
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matemática.
Qual é a importância de criar modelos preditivos?
Simplificando, os modelos preditivos consistem em uma função matemática que, quando aplicada a uma grande quantidade de dados, consegue identificar padrões e oferecer uma previsão do que pode acontecer para os gestores.
Desse modo, a empresa tem a capacidade de tomar decisões mais estratégicas, evitando agir conforme achismos ou intuição. Além disso, a inserção de modelos preditivos é essencial para melhorar a identificação de clientes com chances de cancelar algum serviço, mapeando quais são os melhores consumidores do negócio.
No mais, criar modelos preditivos direcionados para a área de logística da organização é muito importante para reduzir os custos operacionais, além de ser um meio efetivo de aumentar o ROI ao identificar as tendências de mercado, o comportamento dos clientes e os processos operacionais da empresa.
Como usar a ciência de dados para criar modelos preditivos?
Para criar um modelo preditivo usando a ciência de dados, é necessário seguir algumas etapas. Na primeira, é preciso definir qual objetivo ele vai ter, como identificar fraudes, analisar churn ou otimizar campanhas de marketing.
Com os objetivos bem definidos, é realizada uma coleta de exemplos relacionados àquele domínio. Em seguida, é feita uma análise chamada descritiva inicial e então são escolhidos vários algoritmos que vão ser utilizados para criar o modelo preditivo. Assim, esses modelos são avaliados para poder escolher qual deles é o melhor para o negócio e colocá-lo em produção.
Como mostramos, usar a ciência de dados na criação de modelos preditivos é essencial para identificar padrões, uma vez que oferece uma previsão do que pode acontecer. No setor bancário, essa tecnologia é essencial para evitar ações fraudulentas e reter os clientes valiosos do negócio.
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