Você abre o seu YouTube agora e os vídeos presentes na sua página inicial sempre chamam sua atenção. Raramente isso erra. Como ele sabe isso? Bola de cristal? Premonição? Não, isso acontece devido à análise preditiva.
Ela está muito presente em diferentes áreas da nossa vida. Análises de crédito, liberações de planos de saúde, ferramentas que ajudam a identificar melhores investimentos para o dia, entre outros, fazem parte do rol de soluções que contam com esse processo.
E cada vez mais veremos as ferramentas de TI trazendo isso em seu funcionamento. Entenda mais a seguir sobre o tema e fique fera no assunto!
O que é análise preditiva
A análise preditiva é o nome dado para processos nos quais são utilizados métodos estatísticos para predizer resultados futuros em uma determinada situação. Mas como é feito isso?
É uma premonição? Não! Ele utiliza o método estatístico para isso! Vamos a um exemplo simples rotineiro para que você entenda.
A previsão do tempo que podemos acompanhar no jornal indica a probabilidade de chuva em um determinado dia. Na maioria das vezes ela acerta mas, eventualmente (ainda que raramente), erra. Essa previsão é feita por métodos semelhantes à da análise preditiva.
Neste caso, os analistas que fazem a previsão consideram diversas variáveis: tendências do clima, fenômenos climáticos, aproximação de frentes frias ou quentes, umidade relativa do ar, entre outros. Dentro de determinadas condições, há maiores ou menores chances de chuva naquela região nos dias seguintes.
A análise preditiva faz algo semelhante: ela considera um alto volume de dados e variáveis e, a partir de algoritmos estatísticos e soluções baseadas em Machine Learning (“Aprendizado de Máquina”), apresenta tendências e possibilidades de ocorrências futuras.
Ou seja, é possível predizer tendências futuras com alto grau de precisão e que aumente suas chances de acerto com o tempo. E tudo isso graças à estatística.
Como funciona a análise preditiva
Agora que você já sabe o que é a análise preditiva, vamos entender mais de perto como ela funciona. Para que ela seja eficiente, é preciso algumas condições. São elas:
- ter um alto volume de dados que funcionam como inputs nesses sistemas e que tenham sido estruturados, ou seja, precisam ter, realmente, relação com o que será analisado. Por exemplo, se é um algoritmo para indicar prováveis conteúdos que a pessoa possa gostar, é preciso que os dados que servirão de input estejam diretamente relacionados com o tema;
- ter um modelo de machine learning. Ele está dentro do guarda-chuva do que chamamos hoje de “inteligência artificial” e diz respeito à capacidade de um sistema de identificar, por meio de análise estatística, padrões que estejam presentes em uma amostra com um alto volume de dados e, assim, fazer a análise preditiva. Ao mesmo tempo, ele também é um sistema com capacidade para se auto-aperfeiçoar, ou seja, quanto mais dados entram, melhor as análises vão ficando;
- é preciso ter um output, ou seja, ter um ponto de saída, no qual se gera um insight: ou seja, a predição de comportamentos futuros.
Conheça exemplos práticos presentes no seu dia a dia de análise preditiva
Ainda está muito abstrato para você? Com exemplos práticos, conseguiremos deixar isso mais claro. E o melhor, eles já estão presentes no seu dia a dia!
Já tentou aumentar o limite do seu cartão de crédito e recebeu a informação de que, segundo os dados obtidos, não é possível? Pois é, isso acontece por uma análise preditiva feita pelo algoritmo do banco ou instituição financeira responsável pelo seu cartão.
Neste caso, o sistema analisa os seus dados de comportamento (valores das suas compras, se adianta o pagamento de boletos ou não, movimentações financeiras, se há informações de inadimplência nos birôs de crédito, volume de compras mensais, entre outros) e compara com tendências de comportamento financeiro do amplo público.
Se o seu comportamento está alinhado com o de bons pagadores, a instituição poderá sentir-se mais confortável de aumentar o seu crédito, pois há a predição de que pessoas com esse perfil possam ter maior crédito.
Da mesma forma, mesmo que haja ações positivas no comportamento financeiro, se elas estão em patamares semelhantes a de quem é inadimplente, a instituição pode não recomendar o aumento do crédito.
Outro exemplo que você, provavelmente, conhece: a recomendação de conteúdos em plataformas de entretenimento. Os filmes e séries recomendados do Netflix fazem uma análise, justamente, dos seus padrões de consumo na plataforma e compara com a de outras pessoas que possuem um perfil semelhante ao seu.
Assim, a plataforma indica conteúdos que outras pessoas com comportamento parecido também gostam e aumentam as chances de que você encontre algo que também seja do seu agrado.
Este tipo de predição também é bastante comum, por exemplo, ao indicar produtos que você talvez gostasse quando navega em sites de e-commerce. Muitas vezes, considera também seus padrões de navegação em outros portais para identificar aquilo que você está buscando e, assim, apontar quais são produtos que possam ser do seu interesse.
Você já deve ter passado por este tipo de situação: está pesquisando sobre como resolver um problema e, em seguida, anúncios de um produto que seria o ideal para isso começa a aparecer. Sabe quem foi responsável por isso? Uma solução de análise preditiva.
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A análise preditiva é um dos muitos temas que permeiam a área de Tecnologia da Informação e que é importante conhecer ao pensar em entrar nesse mercado. E, inclusive, desenvolver soluções baseadas nesses processos é uma das grandes demandas atuais.
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Perguntas Frequentes
A análise preditiva tem o objetivo de trazer a predição de tendências futuras na situação que está sendo analisada. Ela pode falhar, mas quanto mais dados e melhor treinado for o sistema, maiores as chances de sucesso na análise.
Com isso, é possível antever comportamentos e tendências futuras e utilizar essas questões de forma estratégica nos negócios.
A análise preditiva utiliza um alto volume de dados para predizer tendências futuras de que algo pode ou não acontecer e fazer indicações importantes dentro de um cenário pré-determinado (por exemplo, se uma concessão de crédito deve ser feita ou não, considerando risco futuro de inadimplência).
Já a análise descritiva é aquela que, a partir dos dados, descreve qual é a situação atual em um determinado contexto. Por exemplo, pode indicar qual a situação financeira atual de um negócio.
A análise preditiva é um dos tipos de análise de dados mais utilizados atualmente, mas não é o único. Temos, também, a análise descritiva (que descreve uma situação atual).
Outros dois tipos são a análise diagnóstica (que aponta um diagnóstico para um determinado problema apresentado para a solução) e prescritiva (aponta soluções que podem ser adotadas para solução de um problema).
Doutoranda em Ciências Humanas e Sociais, Mestra e Bacharel em Comunicação. Copywriter e redatora desde 2013. Pesquisadora na área de tecnologia e política. Especialista em conteúdos sobre tecnologia, saúde, empreendedorismo, gestão, entre outras. Apaixonada por café, gatos e cultura geek.