O modelo preditivo é um ótimo exemplo de como empregar a tecnologia na gestão da frota, cadeia logística ou em qualquer outro setor da indústria e comércio pode gerar vantagens competitivas relevantes.
De forma automatizada e com excelentes índices de precisão, o modelo preditivo usa uma função matemática para identificar padrões, realizar análises nos dados e prever eventos ou comportamentos futuros.
É uma forma de manter um bom desempenho diante da concorrência, especialmente pela crescente utilização de tecnologia e inteligência artificial pelas companhias.
Uma pesquisa realizada pela Deloitte, em 2023, revela que 70% das empresas brasileiras consultadas farão investimentos para adotar a IA em suas operações.
Mas como colocar aplicar este modelo com sucesso em uma companhia? E como utilizar os dados de maneira eficiente e assertiva?
Preparamos um guia completo para você entender tudo sobre modelo preditivo, confira a seguir.
Índice:
O que é um modelo preditivo?
O modelo preditivo é uma ferramenta analítica que utiliza algoritmos e técnicas estatísticas para fazer previsões sobre futuros eventos ou comportamentos com base em dados históricos e variáveis relevantes.
Esses modelos buscam identificar padrões nos dados para estimar resultados futuros, oferecendo insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas nas empresas.
A partir desses padrões, é possível estimar a probabilidade de ocorrência de um determinado evento ou o valor de uma variável de interesse.
Imagine, por exemplo, uma empresa de logística que deseja prever a demanda por determinado produto em diferentes regiões nos próximos meses.
Com um modelo preditivo, essa empresa pode analisar dados de vendas passadas, sazonalidade e fatores econômicos para estimar a demanda e planejar sua logística de forma eficiente.
Como um modelo preditivo difere de outros tipos de modelos estatísticos?
Os modelos preditivos se diferenciam de outros modelos estatísticos por sua finalidade principal. Veja a seguir as principais diferenças entre estes três modelos:
Modelos descritivos
Visam resumir e organizar os dados disponíveis, utilizando técnicas como gráficos, tabelas, medidas de tendência central e dispersão. Não fazem previsões, mas ajudam a entender o passado e o presente dos dados.
Modelos explicativos
Investigam as relações causais entre as variáveis dos dados, utilizando técnicas como testes de hipóteses, análise de regressão e correlação, contribuindo para entender os fatores que influenciam os resultados dos dados.
Modelos prescritivos
Sugerem as melhores ações ou decisões a serem tomadas com base nos dados, utilizando técnicas como otimização, simulação e análise multicritério, ajudando a planejar o futuro dos dados.
Modelos preditivos
Estimam os possíveis cenários futuros dos dados, utilizando técnicas como árvores de decisão, redes neurais e séries temporais. Fazem previsões, mas não sugerem ações ou decisões.
Quais são os principais usos e aplicações de modelos preditivos em diferentes setores?
O modelo preditivo pode ser aplicado em diversos setores da economia, desde o varejo até a saúde. Veja alguns exemplos:
- Saúde: Previsão de propagação de doenças, diagnóstico precoce de patologias com base em sintomas e histórico médico;
- Finanças: Previsão de tendências de mercado, análise de risco de crédito, detecção de fraudes e otimização de investimentos;
- Varejo: Previsão de demanda de produtos, gestão de estoques e personalização da experiência do cliente;
- Marketing: Segmentação de mercado, otimização de campanhas publicitárias e análise do comportamento do consumidor;
- Manufatura: Previsão de falhas em equipamentos, otimização de processos e gestão de cadeia de suprimentos.
Como os modelos preditivos utilizam dados históricos para fazer previsões sobre eventos futuros?
Os modelos preditivos utilizam dados históricos para identificar padrões, correlações e tendências que possam ser extrapoladas para o futuro.
Por meio do processamento e análise desses dados, o modelo é treinado para entender as relações entre variáveis e fazer previsões.
O processo de construção e aplicação de um modelo preditivo envolve basicamente quatro etapas: coleta, preparação, modelagem e validação dos dados.
Coleta
Obtém os dados históricos relevantes para o problema que se deseja resolver, seja por meio de fontes internas ou externas da organização.
Preparação
Limpa, transforma e integra os dados coletados, eliminando inconsistências, erros, ruídos e valores ausentes, além de selecionar variáveis e reduzir dimensões.
Modelagem
Escolhe o algoritmo e a técnica mais adequados para o tipo de problema e de dados, ajustar os parâmetros do modelo e treiná-lo com o conjunto de treinamento.
Validação
Testa o modelo com o conjunto de teste e avalia seu desempenho, utilizando métricas como acurácia, precisão, recall, etc. Verifica ainda se suas previsões são confiáveis e úteis.
Quais são os principais métodos e algoritmos usados para construir modelos preditivos?
Os modelos preditivos são baseados em técnicas de aprendizado de máquina (machine learning), que permitem que os computadores aprendam com os dados e encontrem padrões e relações entre eles.
Existem diversos métodos e algoritmos de aprendizado de máquina, que podem ser divididos em duas categorias principais: supervisionados e não supervisionados. Veja abaixo.
Métodos supervisionados
São aqueles nos quais os dados de entrada possuem uma variável alvo, ou seja, um valor que se deseja prever.
Por exemplo, se queremos prever o preço de uma casa a partir de suas características, como área, número de quartos, localização, etc., o preço é a variável alvo.
Alguns dos algoritmos mais usados nessa categoria são: regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, redes neurais artificiais, etc.
Métodos não supervisionados
São aqueles nos quais os dados de entrada não possuem uma variável alvo, ou seja, não há um valor específico a ser previsto.
Nesse caso, o objetivo é encontrar grupos ou segmentos de dados com características semelhantes, identificar anomalias ou outliers.
Se quisermos, por exemplo, agrupar clientes de uma loja online de acordo com seus hábitos de compra, não há uma variável alvo definida.
Alguns dos algoritmos mais usados nessa categoria são: k-means, análise de componentes principais (PCA), detecção de anomalias, etc.
Quais são os tipos de dados normalmente usados na construção de modelos preditivos?
Para a construção eficiente de um modelo preditivo, é essencial utilizar uma variedade de dados. Os tipos de dados mais comuns incluem:
Dados Históricos
Essenciais para prever tendências futuras, os dados históricos representam informações passadas relevantes para o problema em questão, como registros de vendas anteriores para prever a demanda futura.
Dados Demográficos
Informações sobre a população, características socioeconômicas e comportamentais que podem influenciar o comportamento futuro do consumidor.
Dados Ambientais
Dados climáticos, sazonalidade e outros fatores externos que podem impactar a demanda, especialmente em setores sensíveis a condições ambientais, como alimentos e moda.
Como os modelos preditivos são usados na previsão de demanda em operações e logística?
A previsão de demanda é uma aplicação-chave dos modelos preditivos na logística, permitindo uma gestão de estoque mais eficiente e uma melhor programação de produção.
Quando se trata da gestão de frota de veículos, que envolve desafios como planejar as rotas, controlar os custos, manter a segurança e monitorar o desempenho, o modelo preditivo também tem papel importante.
Entre as principais funções do modelo preditivo na cadeia logística estão:
- Prever a compra de insumos e matérias-primas;
- Prever a quantidade de produto que entra e sai do estoque;
- Prever a demanda por transporte e otimizar a alocação dos veículos;
- Prever o consumo de combustível e reduzir os gastos;
- Prever as necessidades de manutenção preventiva e corretiva dos veículos;
- Prever os riscos de acidentes e avarias dos veículos;
- Prever a satisfação e a fidelização dos clientes.
Já deu para notar que o modelo preditivo na logística desempenha um papel crucial na otimização das operações, na previsão de demanda e na melhoria geral da eficiência.
Ao compreender os métodos, os dados e as aplicações desses modelos, as empresas podem impulsionar seu desempenho e alcançar maior sucesso no mercado.
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