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O que é análise preditiva?

Estatísticas prevendo o futuro; saiba o que é análise preditiva, quais setores fazem seu uso e as vantagens da técnica

18 jan 2022 18h56
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Prevendo o futuro sem poderes paranormais. Descubra no artigo o que é análise preditiva, quais setores mais aplicam a técnica de identificação de tendências futuras, mas com modelos estatísticos e matemática avançada. Apesar de parecer a solução perfeita, o método tem suas vantagens mas existem pontos de atenção.

O que é análise preditiva?
O que é análise preditiva?
Foto: Vitor Pádua/Tecnoblog / Tecnoblog

Índice

  • Análise preditiva não é paranormal
  • Como funciona o modelo
    • Quem utiliza
  • Pontos positivos da análise preditiva
  • Críticas e pontos de atenção

Análise preditiva não é paranormal

O termo análise preditiva refere-se ao uso de estatísticas e técnicas de modelagem para fazer previsões sobre resultados e desempenhos futuros. A análise preditiva observa os padrões de dados atuais e históricos para determinar se provavelmente o padrão irá surgir novamente.

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Isso permite que empresas e investidores ajustem a estratégia onde usam os recursos para aproveitar possíveis eventos no mercado. A análise preditiva também pode ser usada para melhorar a eficiência operacional e reduzir o risco envolvido.

Como funciona o modelo

A análise preditiva é uma forma de tecnologia que faz previsões sobre certas incógnitas (variáveis) no futuro. Ele se baseia em uma série de técnicas para fazer essas determinações, incluindo inteligência artificial (IA), mineração de dados, machine learning, modelagem e estatística.

Os modelos de análise preditiva determinam relacionamentos, padrões e estruturas dos dados que podem ser usados para tirar conclusões sobre como as alterações nos processos sequenciais irão alterar os resultados.

Sua base é descritiva e analítica, com dados passados para determinar a probabilidade de certos resultados futuros, dadas as condições atuais ou um conjunto de condições futuras esperadas.

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Quem utiliza

Por exemplo, a mineração de dados envolve a análise de grandes conjuntos de dados para detectar padrões a partir deles. Eles são úteis para as empresas no auxílio à gestão de estoque, desenvolvimento de estratégias de marketing e prever volume de vendas.

Executivos e empresários podem aproveitar esse tipo de análise estatística para determinar o comportamento do cliente. Por exemplo, o proprietário de uma empresa pode usar técnicas preditivas para identificar e direcionar clientes regulares que podem trocar sua marca e ir para um concorrente.

É a sobrevivência de algumas empresas, especialmente aquelas em setores altamente competitivos, como saúde e varejo. Investidores e profissionais de mercados financeiros podem aproveitar a tecnologia para ajudar na criação de carteiras de investimento e reduzir o potencial de risco.

Investidores são muito beneficiados pelas análises preditivas
Foto: Adeolu Eletu/Unsplash / Tecnoblog

Pontos positivos da análise preditiva

Existem inúmeros benefícios em usar a análise preditiva. Como mencionado acima, usar esse tipo de análise pode ajudar as entidades quando é necessário fazer previsões sobre resultados e quando não há outras respostas (óbvias) disponíveis.

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Investidores, profissionais financeiros e líderes empresariais podem usar modelos para ajudar a reduzir o risco das operações. Por exemplo, um investidor e seu consultor podem usar determinados modelos para ajudar a criar uma carteira de investimentos com risco mínimo para o investidor, levando em consideração certos fatores, como idade, capital e objetivos.

Há um impacto significativo na redução de custos quando os modelos são usados. As empresas podem determinar a probabilidade de sucesso ou fracasso de um produto antes do lançamento. Outro caso é reservar capital para melhorias de produção usando técnicas preditivas antes do início da fabricação.

Críticas e pontos de atenção

A técnica é alvo de fortes críticas por possível mau uso. Essas críticas são mais comuns quando envolvem modelos preditivos que resultam em discriminação estatística contra grupos raciais ou étnicos em áreas como: pontuação de crédito, crédito imobiliário, emprego ou risco de comportamento criminoso.

Um exemplo famoso disso é a prática — tornada ilegal — de redlining ou isolamento de bairros em empréstimos imobiliários pelos bancos. As previsões extraídas do uso de tais análises costumam ser precisas, mas seu uso é desaprovado. Os dados que incluem explicitamente informações como a raça de uma pessoa agora são normalmente excluídos da análise preditiva.

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Saber o que é análise preditiva nos traz a informação de que é uma ferramenta sem viés moral. O bom ou mau uso da técnica estão relacionados diretamente ao agente que emprega o processo analítico.

Com informação: Investopedia, SAS.

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