Modelagem Preditiva e a previsão do futuro
A análise preditiva permite maior conhecimento dos dados para poder prever o futuro, assim, é possível abordar o cliente certo, oferecer o produto ideal de acordo com o seu perfil e ter mais acerto e retorno nas campanhas.
Um modelo preditivo é o resultado da combinação de dados e matemática, onde o aprendizado pode ser transformado na criação de uma função de mapeamento entre um conjunto de campos de dados de entrada e uma resposta ou variável de destino, sendo possível criar situações ou simular ações e analisar seus resultados, antes mesmo delas serem implantadas, fazendo assim, uma previsão do futuro (possibilidade).
Cada vez mais utilizada por empresas e indivíduos em todo o mundo, a análise preditiva extrai valor de dados históricos obtidos de pessoas e sensores. Dados de pessoas incluem transações estruturadas de clientes (por exemplo, de compras online) ou dados não estruturados obtidos da mídia social. Por outro lado, dados de sensores são obtidos a partir de um bombardeio de dispositivos utilizados para monitorar estradas, pontes, prédios, maquinário, grade elétrica, atmosfera e clima. Neste artigo, o foco será nas técnicas de modelagem. Elas são os algoritmos matemáticos utilizados para “aprender” os padrões ocultos em todos esses dados.
Após ser desenvolvido e validado, o modelo preditivo consegue generalizar o conhecimento aprendido dos dados históricos para prever o futuro. Dessa forma, ele pode ser utilizado para prever, por exemplo, o risco de perda ou deserção de clientes, no caso de dados de pessoas; ou o risco de quebra de maquinário, no caso de dados de sensores. Modelos como esses calculam a pontuação ou o risco implementando uma função de regressão. Modelos preditivos também podem ser utilizados para implementar uma função de classificação na qual o resultado é uma classe ou categoria.
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Fonte:IBM