Saiba como implementar a análise preditiva de dados em 4 passos

O futuro é desconhecido e esse assunto causa receio no meio empresarial pelo simples fato de ser bem complicado de “adivinhar”. Após a pandemia do coronavírus, diversos negócios estão na busca por antecipação, pois ninguém mais deseja passar por momentos de incerteza.

Embora seja quase impossível prever, existe uma solução que auxilia na formação de prognósticos: a análise preditiva de dados.

No blog de hoje, falaremos sobre esse modelo de análise e ensinaremos 4 passos para que você implemente em sua gestão de riscos. Acompanhe a leitura!

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O que é análise preditiva de dados?

A análise preditiva de dados é uma maneira de usar os dados antigos e atuais para planejar o futuro. Por isso, na hora de avaliar o seu negócio, tenha em mãos informações que podem solucionar questões conhecidas e outras que você nem imaginaria que existiam.

Essa investigação que muda o olhar da empresa para um olhar mais holístico permite antecipar tendências boas ou ruins. Nos momentos de alta, é importante analisar para que não haja uma parada na zona de conforto, e nos momentos de baixa, para que apareçam soluções e novas oportunidades.

Dentre os inúmeros benefícios da implementação de análise preditiva de dados estão: detecção de fraude, otimização de marketing, melhoria operacional e redução de riscos. 

No tópico a seguir, mostramos 4 passos para você ter esse recurso em seu negócio.

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4 passos para implementar a análise preditiva de dados

As empresas estão em busca de ferramentas para análise preditiva de dados por conta da rápida evolução tecnológica. Com a crescente dos computadores de última geração, mais volume de dados foram chegando e é preciso realizar um planejamento com essas informações valiosas.

1- Defina objetivos

Aqui é preciso deixar os objetivos da análise bem claros e também estabelecer metas.

Veja a seguir, alguns exemplos:

• Reduzir o churn rate;
• Analisar o comportamento dos clientes;
• Estudar as tendencias do mercado.

2- Colete informações

Essa é a hora de buscar por informações qualificadas para que a análise tenha valor. Ou seja, coletar fontes confiáveis os testes em softwares adequados.

3- Estruture os dados

A partir do tratamento das informações por meio dos softwares, a análise poderá ter início. Retire tudo o que for redundante.

4- Analise os dados

Com a estruturação e modelagem acima, a sua análise precisa de fundamentos da estatística para extrair dados confiáveis.

Após todos esses passos, você estará apto a criar um modelo de análise e replicá-lo quando necessário. Também poderá seguir com otimizações em todos os processos.

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