Em ciência de dados, faz-se muitos testes e refinamentos. É importante não nos apegarmos muito às nossas ideias, pois talvez precise mudar o curso no meio do caminho. Se você achar que uma versão do seu modelo não está funcionando ou se demorar mais do que o esperado, tudo bem. Corte suas perdas quando fizer sentido e tente outra coisa. Mas quando você puder ver como uma abordagem diferente pode ser mais eficiente ou eficaz do que o que você está fazendo agora, pode valer a pena explorar, mesmo que você já tenha perdido tempo em uma direção original.
Nunca sabe-se o que vai funcionar até tentar! Em outras palavras, mude as coisas conforme necessário, mas também determine quando é melhor manter um ângulo específico. Depois de decidir sobre uma estrutura básica para seu projeto de modelagem preditiva, como quantos recursos você deseja usar, tente alternar os modelos de lá para ver qual funciona melhor.
A próxima etapa em um projeto de modelagem preditiva é testar seu modelo.
Faz previsões precisas? Em caso afirmativo, qual é a sua taxa de precisão?
Há certas variáveis que devem ser removidas de seu modelo porque não têm relação com sua variável de saída?
Como foi a abordagem e construção do modelo preditivo?
Foi apenas um processo de adivinhar e verificar ou havia uma estratégia concreta em vigor que o guiou em todas as etapas de preparação de dados, criação de modelo e validação?
O que você aprendeu sobre seu projeto enquanto testava e refinava modelos? Quanto mais informações sobre como você criou esses modelos, mais fácil será para outras pessoas usá-los.
A criação de postagens detalhadas ajudará os leitores a usar o que você construiu. Por fim, conclua explicando por que esses detalhes são importantes. Diga algo como: Para meus projetos anteriores, tendia a implementar soluções por tentativa e erro, em vez de adotar uma abordagem analítica organizada. Isso mostra a outras pessoas que estão trabalhando em problemas semelhantes o que pode acontecer se eles adotarem uma abordagem menos do que organizada para seus problemas, o que pode economizar tempo no caminho!
Manter seu modelo sempre aprendendo é fundamental. Manter seus dados atualizados, relevantes e interessantes é fundamental se você deseja manter a precisão preditiva.
Embora ter um conjunto de dados atual nem sempre seja prático, é importante atualizar regularmente seu software de modelagem com dados novos. Se você usar nossos algoritmos de ML (Machine Learning) ou qualquer outro algoritmo de aprendizado de máquina que aceite entrada de dados em tempo real, agora é o momento adequado para verificar se eles estão recebendo informações adicionais antes de adicionar mais casos de treinamento. Pode ser necessário executar modelos separados em dados antigos e novos; a frequência do treinamento do modelo depende do tipo de metodologia algorítmica que você usou inicialmente. Não custa nada repetir tudo a cada poucas semanas ou meses (mas, novamente, não há regras fixas). Isso só seria necessário quando houvesse mudanças significativas em uma das variáveis de seu negócio (ex: o preço mudou significativamente?). Caso contrário, continue fazendo o que estava fazendo.
Recapitulando - O que é modelo preditivo?
Um modelo preditivo é uma função matemática que pode ser aplicada a uma grande quantidade de dados. A ideia é evidenciar padrões capazes de apontar as próximas tendências. É como se fosse possível prever com eficiência o futuro, de forma matemática, com probabilidade e estatística.
Baseia-se em algoritmos estatísticos e técnicas de Machine Learning para calcular probabilidades de resultados, a partir de dados armazenados em um determinado histórico.
Para que serve um Modelo Preditivo?
Com um modelo preditivo bem-feito e calibrado, riscos e oportunidades são identificados com antecedência suficiente para tomar decisões mais acertadas.
Os exemplos de uso são muitos e vão desde a prevenção contra fraudes, otimização de campanhas de marketing, até melhorias em processos operacionais.
Em última análise, o modelo preditivo ajuda em uma tomada de decisão mais eficiente, por estar de acordo com um cenário de necessidades específicas, já que é moldado conforme as necessidades de quem o desenha e alimenta seus dados.
Exemplos de aplicações bem sucedidas de modelos preditivos!
Combate a fraudes
Ferramenta para identificar padrões que podem sugerir ações fraudulentas e, a partir disso, emitir alertas ou ativar mecanismos de proteção capazes de barrá-las em tempo hábil e combater a fraude. Na prática, essa antecipação ajuda a evitar exposições ou concessões que podem resultar em insegurança nos negócios.
E-commerces estão especialmente sujeitos a fraudes por conta da grande visibilidade que têm junto dos fraudadores. Conforme crescem, esse risco se amplifica. Se medidas de proteção não forem tomadas com antecedência, os prejuízos podem ser consideráveis.
Riscos de crédito
Toda e qualquer operação financeira envolve riscos. Conhecê-los, no entanto, é o primeiro passo para uma empresa evitar problemas futuros e surpresas desagradáveis. Apesar de ser um trabalho grande e complexo, é um processo que pode ser otimizado com a aplicação de análise preditiva.
Assim como no combate a fraudes, o uso de sistemas computacionais e inteligência artificial voltados para o modelo preditivo pode ser muito eficiente nesse sentido. Além disso, ele também contribui com a compliance em empresas que se preocupam em garantir a conformidade e regularidade de todas as suas ações e escolhas.
Melhoria nas ações de marketing
Avaliar as chances de uma campanha dar o retorno esperado, estimar a eficácia de um projeto, identificar o momento certo para realizar uma ação etc. Todos esses são exemplos de processos que podem ser melhorados após a aplicação de um modelo preditivo bem acabado em alguma de suas etapas.
Em resumo, ele também auxilia na melhoria das estratégias de marketing. Com predições eficazes, realizadas sobre grandes quantidades de dados, pode-se estimar o comportamento e a reação dos clientes, o que ajuda na escolha das melhores ações.
É uma forma eficiente de a empresa conhecer melhor seus consumidores, fazendo o marketing ficar mais efetivo nas sugestões e recomendações. O que, inclusive, tem reflexos diretos no relacionamento com o cliente e facilita a fidelização.
Gestão de oferta e demanda
O gerenciamento mais seguro da relação entre oferta e demanda, que é a base de negócio, também é um benefício das predições. Elas permitem identificar momentos de aumento e baixa da demanda por determinado produto. Dessa forma, a empresa pode se preparar para alinhar a produção ou traçar estratégias para evitar quedas de faturamento.
Como criar um modelo preditivo?
Para criar um modelo preditivo, algumas etapas precisam ser cumpridas. A primeira delas é coletar dados. São eles que fornecem a base e sustentação para todo e qualquer modelo que se planeje criar. As fontes dessas informações, no entanto, podem variar bastante, de acordo com o segmento de cada negócio.
Depois disso, é preciso processar e analisar as informações coletadas, tratando-as e identificando eventuais lacunas. Aqui, Inteligência Artificial e Machine Learning são usados para criação de modelos estatísticos, em um processo de estruturação. Essas tecnologias também precisam ser aplicadas para o monitoramento e a calibração constantes dos modelos, fazendo com que os resultados gerados nunca fiquem defasados.
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