{"id":3160,"date":"2015-02-10T08:27:36","date_gmt":"2015-02-10T11:27:36","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.dialhost.com.br\/?p=3160"},"modified":"2015-02-10T08:27:36","modified_gmt":"2015-02-10T11:27:36","slug":"saiba-como-usar-algoritmos-preditivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dialhost.com.br\/blog\/saiba-como-usar-algoritmos-preditivos\/","title":{"rendered":"Saiba como usar algoritmos preditivos"},"content":{"rendered":"
\"Algoritmos\"<\/a>
Imagem ilustrativa<\/figcaption><\/figure>\n

A cada dia vejo que o conceito de big data come\u00e7a a se firmar. Embora ainda vejamos mais hype do que a\u00e7\u00f5es concretas, algumas primeiras experi\u00eancias j\u00e1 mostram que o processo \u00e9 irrevers\u00edvel. Vivemos em um oceano de dados que s\u00f3 tende a crescer e j\u00e1 est\u00e1 claro que o valor das iniciativas em big data aparecem quando aplicamos anal\u00edtica ou matem\u00e1tica aos dados. Ou seja, valor = anal\u00edtica + dados.<\/p>\n

Mas \u00e9 curioso que na maioria das conversas sobre o assunto o foco \u00e9 o volume e a variedade de dados. Mas, sem anal\u00edtica ou algoritmos ir\u00edamos nos afogar neste oceano de dados. Vamos ent\u00e3o falar um pouco de algoritmos, principalmente os preditivos. Existem diversos outros algoritmos, inclusive o descritivo, muito usado nos BI tradicionais, que descrevem o passado e eventualmente nos ajudam a tomar decis\u00f5es sobre o futuro. Um exemplo t\u00edpico s\u00e3o perguntas como \u201cquantos clientes perdemos nos \u00faltimos 3 meses?\u201d ou \u201cas fraudes aumentaram ou diminu\u00edram no \u00faltimo ano?\u201d. E com base neste hist\u00f3rico, nas nossas percep\u00e7\u00f5es, intui\u00e7\u00f5es e experi\u00eancias, tomamos decis\u00f5es futuras. Mas claramente vemos que isso n\u00e3o \u00e9 suficiente para atender \u00e0 complexidade crescente do cen\u00e1rio de neg\u00f3cio atual. Observamos que a intui\u00e7\u00e3o e a experi\u00eancia t\u00eam peso excessivo nestas decis\u00f5es. Em um cen\u00e1rio de neg\u00f3cios relativamente est\u00e1vel, \u00e9 perfeitamente adequado; mas quando o cen\u00e1rio \u00e9 din\u00e2mico e mutante, provavelmente nossas experi\u00eancias e intui\u00e7\u00f5es podem n\u00e3o ser suficientes.<\/p>\n

Entram em campo as an\u00e1lises preditivas, que n\u00e3o s\u00e3o novidade e sempre estiveram presentes na academia e em setores espec\u00edficos como meteorologia. Mas a crescente digitaliza\u00e7\u00e3o da sociedade e a disponibilidade facilitada de armazenamento e processamento de imensos volumes de dados tornou esta disciplina acess\u00edvel a qualquer empresa.<\/p>\n

Mas o que \u00e9 um modelo preditivo? A resposta \u00e9 simples: uma fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica que aplicada \u00e0 uma massa de dados, consegue identificar padr\u00f5es ocultos e prever o que poder\u00e1 ocorrer. Prever o futuro sempre foi um desafio e uma busca incessante \u2013 da\u00ed a leitura da palma das m\u00e3os, astrologia etc. Agora podemos pensar que sim: \u00e9 poss\u00edvel fazer previs\u00f5es bastante razo\u00e1veis.<\/p>\n

Existem dois tipos de modelos preditivos, os supervisionados e os n\u00e3o supervisionados. No primeiro, em uma fase que chamamos de treinamento do modelo, os dados de entrada e a sa\u00edda desejada s\u00e3o apresentados juntos. O treinamento dura at\u00e9 que o modelo aprenda a mapear os dados e identificar padr\u00f5es entre a entradas e as sa\u00eddas. Como exemplos destes modelos, temos as redes neurais e \u00e1rvores de decis\u00e3o. Os modelos n\u00e3o supervisionados s\u00f3 recebem os dados de entrada e sua fun\u00e7\u00e3o \u00e9 descobrir os relacionamentos entre os dados apresentados. A t\u00e9cnica de clusteriza\u00e7\u00e3o \u00e9 um bom exemplo deste modelo.<\/p>\n

Vamos ver na pr\u00e1tica como funcionam estes algoritmos preditivos. Suponhamos uma operadora de telefonia m\u00f3vel. Um dos seus principais problemas \u00e9 a taxa de desconex\u00e3o ou churn rate. Diminuir esta perda de clientes \u00e9 extremamente vantajoso para o neg\u00f3cio. Usando um modelo supervisionado entramos, entre outros, com dados como perfil de cada cliente, seu uso ao longo do tempo, n\u00famero de reclama\u00e7\u00f5es efetuadas, e se ele se desconectou ou n\u00e3o. Agregando um grande volume de dados, o modelo consegue aprender e criar um padr\u00e3o que reconhece o perfil de cliente que tende a permanecer ou se desconectar da operadora. Uma vez aprendido, validamos o modelo. Para isso, apresentamos um outro conjunto de dados e verificamos qual o n\u00edvel de acerto em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 taxa de desconex\u00e3o. Se for um n\u00edvel de acerto baixo, voltamos a treinar o modelo at\u00e9 que ele realmente seja considerado apto a fazer previs\u00f5es.<\/p>\n

Quando o modelo est\u00e1 validado, ele entra em opera\u00e7\u00e3o, ou seja, come\u00e7a a ser aplicado para identificar antes que aconte\u00e7a a possibilidade de determinado cliente se desconectar. Agregando ao modelo regras de neg\u00f3cio, como agrupar clientes por rentabilidade, a operadora pode fazer ofertas diferenciadas para evitar a desconex\u00e3o.<\/p>\n

Entre as li\u00e7\u00f5es aprendidas nas experi\u00eancias com modelos preditivos, dois fatores chamam aten\u00e7\u00e3o: primeiro \u00e9 necess\u00e1rio dados em volume adequado para o modelo aprender e identificar um padr\u00e3o, e em segundo, os dados t\u00eam que ser v\u00e1lidos. Se a base de dados contiver erros, n\u00e3o existe modelo que gere resultados adequados. A velha m\u00e1xima de TI que diz que \u201cse entra lixo, sai lixo\u201d continua v\u00e1lida. Por outro lado, uma escolha errada de modelo pode jogar pela janela uma base de dados v\u00e1lida.<\/p>\n

A escolha do modelo \u00e9 importante. Diversas vari\u00e1veis devem ser consideradas. Se, por exemplo, n\u00e3o houver condi\u00e7\u00f5es de associar dado de entrada ao resultado, uma alternativa \u00e9 usar um modelo n\u00e3o supervisionado. Quando \u00e9 poss\u00edvel associar entrada com o resultado, escolhe-se modelos supervisionados. Mas qual? Se for necess\u00e1rio que o modelo consiga explicitar para o usu\u00e1rio o porque da decis\u00e3o de indicar que determinado cliente se desconectar\u00e1, devemos usar um modelo que consiga fazer o back tracking. Uma rede neural n\u00e3o permite isso, mas um modelo \u00e1rvore de decis\u00e3o sim.<\/p>\n

Criar iniciativas de big data, como vemos, n\u00e3o \u00e9 simplesmente adquirir tecnologias, mas demanda expertise para selecionar e validar dados, identificar os melhores modelos preditivos para cada caso e principalmente identificar com a maior exatid\u00e3o poss\u00edvel o problema de neg\u00f3cio que se quer resolver. Caso a empresa queira come\u00e7ar com algumas experimenta\u00e7\u00f5es, antes de mergulhar fundo, o uso de modelos open source baseados na linguagem estat\u00edstica R pode\u00a0 ser uma alternaativa. Quando escrevendo este texto, havia mais de 6100 pacotes de aplica\u00e7\u00f5es as mais diferente poss\u00edveis, em setores como biologia, finan\u00e7as, gen\u00e9tica, etc. Vejam o link<\/a>.<\/p>\n

Vamos sumarizar algumas recomenda\u00e7\u00f5es:<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Identifique com a maior precis\u00e3o poss\u00edvel o problema de neg\u00f3cio. Quanto mais precisa a pergunta, mais precisa ser\u00e1 a resposta e portanto maior o valor da resposta.<\/li>\n
  2. Tenha dados em volume e qualidade adequados. Sem qualidade, volume n\u00e3o tem valor.<\/li>\n
  3. N\u00e3o superestime o valor da predi\u00e7\u00e3o. Mesmo em uma sociedade cada vez mais data-driven, a intui\u00e7\u00e3o muitas vezes \u00e9 necess\u00e1ria. Uma velha piada entre os meteorologistas (um dos primeiros usu\u00e1rios de modelos preditivos) diz que existem modelos t\u00e3o precisos que previram com exatid\u00e3o sete dos \u00faltimos tr\u00eas furac\u00f5es\u2026<\/li>\n
  4. N\u00e3o subestime o desafio da implementa\u00e7\u00e3o. N\u00e3o \u00e9 s\u00f3 entupir a empresa de tecnologias, mas \u00e9 necess\u00e1rio expertise (conhecimento do neg\u00f3cio, tecnologia, modelagem) para fazer a coisa acontecer.<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    No mais, big data e modelos preditivos est\u00e3o deixando de ser novidade e v\u00e3o se tornar, em um futuro n\u00e3o t\u00e3o long\u00ednquo assim, algo t\u00e3o comum quanto um ERP nas empresas. Na pr\u00f3xima d\u00e9cada os autom\u00f3veis sem motorista ser\u00e3o lugar comum nas ruas. E o que os dirige? Modelos preditivos! Um carro do Google por exemplo \u00e9 um carro recheado de modelos preditivos, que tomam decis\u00f5es a cada instante.\t\t\t\t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    \t\t\t\tSem anal\u00edtica ou algoritmos ir\u00edamos nos afogar neste oceano de dados. Vamos ent\u00e3o falar um pouco de algoritmos, principalmente os preditivos.\t\t\t\t<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2659,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[3],"tags":[32,99,158],"yoast_head":"\nSaiba como usar algoritmos preditivos - Blog DialHost<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sem anal\u00edtica ou algoritmos ir\u00edamos nos afogar neste oceano de dados. 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