Análise Preditiva e Descritiva com Aprendizagem de Máquina

Foto: Indepth Research Services

A Aprendizagem de Máquina (AM) automatiza a criação de modelos analíticos. Modelos analíticos são utilizados para predições, simulações e análise de dados. Dentro da Inteligência Artificial (IA), faz com que sistemas aprendam com dados, identifiquem padrões, de forma rápida e automática, e auxiliem na tomada de decisão. A AM já existe a muito tempo, mas, recentemente, com a grande quantidade de dade de dados digitais disponíveis, vem se tornando cada vez mais popular. Nesse contexto, a AM pode agir basicamente de duas formas, auxiliando na descrição dos dados ou até mesmo na predição dos mesmos.

A análise preditiva é Indicada para tarefas que em que é necessário prever algum comportamento ou resultado. Para tal, é feita uma análise de dados ao longo de um determinado período de tempo e a partir disso busca-se padrões comportamentais, bem como variações em cada contexto, tais como dia, mês, temperatura, semestre, cotação do dólar, para prever como será o comportamento no futuro dadas as condições atuais.

A análise preditiva é útil para verificar tendências de consumo e flutuações econômicas. Por exemplo, é possível prever resultados de uma determinada ação de lançamento de um produto, prever o comportamento de clientes ou até mesmo a quantidade de insumos que é necessária para uma indústria nos próximos meses. Para tal,  é feito um treinamento com dados históricos que servem de base para as predições. A análise preditiva pode se dar de duas forma:

  • Classificação: quando a análise objetiva aprender uma função que associa descrição de um exemplo a uma classe, ou seja, a definição de rótulos ou etiquetas. Por exemplo, pode-se definir se um paciente vai ter uma doença ou não, mensurar a qualidade de um insumo, predizer se um cliente vai ser inadimplente ou qualquer outra coisa que envolva classificação em rótulos previamente definidos.
  • Regressão: é utilizada quando se deseja prever valores reais. Por exemplo, quantidade de venda de um produto, lucros, quantidade de insumos necessários para um período de tempo, número produtos com defeito e etc.

Já a análise descritiva busca a compreensão em tempo real dos acontecimentos. Ao invés de focar no futuro, busca uma fotografia do presente para tomadas de decisão de cunho imediato. Trabalha com análise de dados históricos e cruzamento de informações para gerar um panorama claro e preciso para o momento. Boa maneira de visualizar os dados e entender o presente. Na análise de crédito por exemplo, analisa dados de pessoas e grupos sociais para definir o risco envolvido na concessão de um determinado crédito.

Uma das principais técnicas utilizadas para análise descritiva é a de agrupamento. O objetivo principal desta técnica é agrupar elementos utilizando medidas de similaridade. Esses elementos podem ser produtos, clientes, insumos ou qualquer coisa que se deseja analisar e que possuam características que permitam o agrupamento. Através disso, é possível isolar problemas e entender melhor a distribuição dos elementos, agrupar elementos é uma operação muito difícil para humanos quando se tem muitos elementos e características envolvidos.

Os dois tipos de análise podem ser utilizadas em conjunto para fazer com que gestores tomem decisões tanto a longo prazo, com o uso da análise preditiva, ou até mesmo decisões em tempo real com a análise descritiva.  

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