O objetivo da análise preditiva é permitir que façamos melhores previsões. Estranho, né? A análise preditiva melhora o desempenho organizacional, gera mais receita e lucro, e aumenta a satisfação do cliente. 

Tudo isso resulta em melhores previsões, pois o valor das mesmas é agregado e utilizado para melhorar o desempenho da empresa como um todo. 

As etapas

Existem seis etapas principais na análise preditiva aplicada aos negócios (business forecasting). 

1) Identificação do problema

A etapa mais difícil da previsão é justamente a primeira. Definir o problema cuidadosamente requer uma compreensão da forma como as previsões serão utilizadas.

2) Coleta de informações

Nesta etapa, coleta-se informações – não dados. Dados podem não estar disponíveis em situações em que a previsão for dirigida a um novo produto, por exemplo.

As informações vêm, essencialmente, de duas maneiras: o conhecimento recolhido por especialistas e a partir de dados reais. 

3) Análise preliminar

Uma análise preliminar dos dados indica imediatamente se eles podem ou não ser utilizados, também auxiliando na escolha do modelo que melhor se adapta a ela. 

4) Escolha do modelo

Uma vez coletadas e tratadas as informações, pode-se escolher o modelo que fornecerá a melhor previsão possível.

Sem dados históricos, utiliza-se a previsão qualitativa. Entretanto, se houver uma boa base de dados históricos, utiliza-se a previsão quantitativa. 

5) Análise de dados

Esta é, possivelmente, a etapa mais simples. Depois de escolher o modelo adequado, basta aplicar os dados nele.

6) Verificação de desempenho

Finalmente, deve-se comparar a previsão com os dados reais por meio da verificação de desempenho do modelo. 

Quantitativa versus qualitativa 

Existem duas técnicas principais utilizadas para realizar previsões: qualitativa e quantitativa. 

A previsão qualitativa é baseada em informações que não podem ser medidas – e é especialmente importante quando uma empresa está no começo, ou em qualquer situação em que não há disponibilidade de dados históricos. 

A previsão quantitativa, por sua vez, se baseia em dados históricos que podem ser medidos e manipulados. É melhor para fazer previsões a curto prazo, pois tendências passadas ocorrem mais frequentemente no futuro próximo do que no longo prazo. 

Published On: julho 26th, 2021 / Categories: Data Science, Inteligência Artificial, Negócios /

Aprenda a conseguir trabalho

Se inscreva para receber acesso gratuito ao módulo Conseguindo Trabalho!

Obrigado por se inscrever!
Houve um erro ao enviar sua inscrição. Tente novamente mais tarde.

Ao acessar, você concorda em receber nossos comunicados.