Análise Preditiva: O Conhecimento do Futuro

Diz-se que cada geração tem sua linguagem de alfabetização; se você tivesse conhecimento disso, então você era considerado alfabetizado naquela idade; na idade das trevas, quando vivíamos uma vida de guerra, as pessoas que tinham um bom conhecimento disso se tornaram generais e reis. Quando a era industrial chegou, as pessoas que entendiam de máquinas construíram indústrias. Quão precisa pode ser a análise preditiva?

Hoje vivemos em uma época em que a linguagem da alfabetização é a tecnologia. E as pessoas que entendem de tecnologia avaliam dados de boa qualidade muito bem, o que resultou em se tornar um dos ativos essenciais. Agora surge a pergunta: o que as pessoas fazem com os dados? E se eu te disser que eles veem o futuro com isso?

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma metodologia que usa dados para prever eventos ou comportamentos futuros. Esse tipo de análise estuda cenários e padrões passados ​​para identificar conexões entre eles e aprender sobre seus resultados. Com esses dados, os pesquisadores podem prever resultados observados anteriormente em padrões de comportamento semelhantes e manipular cenários para obter os resultados desejados.

A análise preditiva, como a palavra sugere, prevê eventos futuros desconhecidos. O objetivo é ir além de saber o que aconteceu para fazer um melhor julgamento do que acontecerá no futuro. Ele faz uso de aprendizado de máquina, estatísticas, modelagem de dados e técnicas de mineração para analisar o passado e estimar o futuro.

Braço de tomada de decisão de análise preditiva para muitos setores. Domina setores como publicidade, marketing, finanças, comércio eletrônico, seguros, manufatura, varejo, setores governamentais, petróleo e gás, educação e assim por diante.

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva se origina da ciência estatística e, em seu núcleo, envolve dar um determinado resultado à presença de variáveis ​​específicas em um grande conjunto de dados. Este resultado é usado para calcular a probabilidade de um determinado evento ocorrer no futuro.

Existem duas abordagens principais de modelagem estatística usadas na análise preditiva: modelos de classificação e modelos de regressão.

1. Modelos de classificação

O método de classificação faz uso de técnicas matemáticas como árvores de decisão, programação linear, rede neural e estatística. Por. Por exemplo, ele informará se um membro provavelmente permanecerá na empresa ou sairá dentro de um prazo, com base em determinados critérios.

2. Modelos de regressão

Os modelos de regressão preverão um número real que usará dados contínuos em oposição a dados binários. Por exemplo, uma regressão logística pode ser usada para avaliar como as chances de um paciente ter um ataque cardíaco (variável binária) mudam com cada valor adicional de IMC (variável contínua).

Prós da análise preditiva

• Fraudes

  • O Predictive Analytics é uma bênção para a segurança cibernética. Eles podem detectar fraudes, ameaças etc usando essas técnicas.

• Otimização

  • A análise preditiva ajuda a identificar gostos e desgostos dos clientes e, assim, reconhecer padrões de compra e otimizar as estratégias de marketing.

• Tomando uma decisão

  • A concessão de empréstimos, a aceitação de reivindicações de seguros, etc., podem ser feitas com base nos modelos de dados usados ​​na análise preditiva.

• Operações

  • As indústrias de comércio eletrônico podem tomar decisões sobre o gerenciamento de estoque. As indústrias de petróleo e gás podem prever planos de manutenção de equipamentos com base em análises preditivas.

Análise preditiva Contras

• Fatores humanos

  • Os pesquisadores afirmam que os modelos/algoritmos do Predictive Analytics falham em considerar emoções, humores, relacionamentos, etc. ao antecipar os padrões.

• Tempo

  • Os modelos de Análise Preditiva precisam ser revisados ​​ao longo do tempo. As pessoas mudam com o tempo. Um modelo aplicável em um determinado momento pode não ser útil mais tarde.

• Custo

  • É caro implementar a análise preditiva em termos de recursos, ferramentas e tempo.

• privacidade e segurança

  • O Predictive Analytics lida com dados. Armazenar uma quantidade tão grande de dados é um grande desafio. Os dados também podem conter informações pessoais dos usuários, etc., que precisam ser protegidas.

Uma visão mais profunda da análise preditiva

Você já pensou que seu telefone está ouvindo todas as suas conversas? Você provavelmente tem pelo menos um amigo que acredita nessa conspiração porque falou sobre algo ou apenas pensou sobre isso. Então eles acabaram recebendo um anúncio para o produto exato ou pelo menos algo relacionado a ele.

Muitas outras indústrias estão usando amplamente a análise preditiva. Ele ajuda os médicos a fazer diagnósticos precisos ou determinar o resultado de tratamentos para pessoas com condições específicas. Isso também ajudou a reduzir os tempos de espera nas salas de emergência em até 15%.

Ajudou o mercado de varejo ao prever corretamente quais ações seriam mais vendidas e, portanto, quais deveriam ser mais estocadas. A análise preditiva deu grandes saltos em outros domínios, como bancos, manufatura, transporte público e segurança cibernética, para citar alguns.

Agora, isso não significa que tudo é sol e arco-íris, e vai resolver a fome mundial. Houve muitos casos recentemente sobre até que ponto a coleta de dados visa pessoas como você e eu. As empresas se infiltraram em nossas vidas pessoais, o que resultou em ações judiciais contra empresas como Facebook e Cambridge Analytica.

Você pode pensar, qual é a pior coisa que essas pessoas poderiam estar fazendo? bem, pense nisso: se você tem um amigo realmente bom que conhece há muito tempo e com quem sai regularmente, será muito fácil para você prever o que ele faria em determinadas situações.

Para ter uma ideia disso, vocês teriam passado muito tempo juntos e compartilhado um inferno de experiências também, então como a análise preditiva tem o poder de fazer o mesmo sem nem saber quem você é?

Bem, empresas como a Cambridge Analytica têm 5.000 pontos de dados para definir quem você é, o que provavelmente fará e o que provavelmente comprará. Os dados que eles carregam são comprados de empresas como Facebook e Google, que operam sob o pretexto de ganhar dinheiro por meio de anúncios. Na realidade, nós, os consumidores dessas tecnologias, somos o produto.

Há sempre algo volátil que a humanidade cria onde as pessoas estão completamente divididas se isso é bom para nós ou será a morte de todos nós. Eu sei que isso soa como pintar uma imagem muito ruim em uma ferramenta simples projetada para prever parceiros clientes para atendê-los melhor, mas a principal preocupação aqui está no fato de como os dados são coletados para que essa ferramenta realmente funcione.

Você se sentiria confortável sabendo que uma empresa terceirizada conhece todos os seus movimentos e escolhas? Que você está sendo transformado em um fantoche para quem a próxima empresa está tentando vender seu próximo novo produto brilhante? Então, no que tudo isso se resume?

Um fato simples é que isso é como o fogo, podemos aprender a controlá-lo e avançar como civilização e aprender a comer comida cozida e socializar, ou podemos usá-lo para nos tornar uma civilização avançada que dá origem a uma IA de autoaprendizagem que acaba governando o mundo e escravizando a humanidade. o que vai ser?

Análise preditiva e QuestionPro

O QuestionPro fornece análises como parte do produto Surveys, o que ajuda a obter insights sobre o passado e tomar decisões para o futuro. Existem vários recursos como relatórios, pacotes de estatísticas, filtragem de dados, tabulação cruzada, análise de tendências, análise de texto, etc., que podem ajudar os clientes na tomada de decisões preditivas!

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Autores : Shubhada e Jackson / Fahad Ahmed Shaikh