10 FORMAS ESTATÍSTICA MODELAGEM PARA USAR

Transcrição

1 10 FORMAS PARA USAR MODELAGEM ESTATÍSTICA

2 Introdução Conheça um pouco mais sobre algumas modelagens estatísticas e como você pode implantar dentro da sua organização A análise preditiva é capaz de descobrir padrões ocultos nos dados que o profissional humano não pode ver. Na verdade, ela é o resultado da matemática aplicada a dados. Considerando que podemos aplicar a análise preditiva para uma infinidade de conjuntos de dados em diferentes segmentos de mercado e verticais, a DMSS disponibiliza o que há de mais avançado em análises preditivas através de softwares e aplicações analíticas que podem trazer uma infinidade de benefícios, como por exemplo: aumentar a receita, reduzir custos, agrupar elementos a partir de suas características, definir associações, identificar casos que não seguem um comportamento esperado, controlar as decisões que são tomadas no dia a dia, etc. Neste primeiro e-book, abordamos 10 aplicações gerais de modelos estatísticos. Não discutiremos algoritmos específicos, como árvores de decisão, regressão logística, modelos de Markov, redução da dimensão dos dados ou seleção de modelos. Em vez disto, falaremos sobre os tipos de técnicas e algoritmos que são utilizados para a resolução de problemas reais. Aplicações Analíticas DMSS As aplicações analíticas da DMSS são soluções de análises semiprontas, que entregam para os profissionais de negócio um conjunto de informações multifuncionais através da conexão direta com os sistemas SPSS ou outras fontes de dados. A DMSS possui uma série de Apps que irão te ajudar a solucionar problemas de negócio independente da vertical. REAL ANALYTICS, NOW

3 10 Formas Para Usar Modelagem Estatística 1 Classificação Supervisionada 2 Teoria dos Valores Extremos 3 Análise de Sobrevivência 4 Segmentação de Mercado 5 Sistemas de Recomendação São modelos preditivos, onde os dados são apresentados juntos e o modelo é treinado até aprender a identificar padrões entre as variáveis de entradas e saída. Estes modelos buscam relações entre as variáveis e que permite fazer previsão/classificação das observações em grupos distintos e separados. Como exemplos, pode ser usado as redes neurais e árvores de decisão. A Teoria dos Valores Extremos (ou Análise de Valores Extremos EVA) é uma área da estatística que lida com os desvios extremos em relação à média de uma distribuição de probabilidade. A Simulação de Monte-Carlo é muito útil para realizar estas descobertas. A Análise de Sobrevivência investiga o tempo esperado até que um ou mais eventos ocorram, como a morte nos organismos biológicos ou possíveis falhas em sistemas mecânicos. Os modelos de sobrevivência permitem a previsão do tempo de ocorrência de tais eventos, bem como a taxa de ocorrência dos mesmos. Normalmente utilizada para identificar e definir melhor os clientes-alvo, e fornecer dados de apoio para o marketing, a Segmentação de Mercado envolve a divisão de um amplo mercado-alvo de consumidores ou empresas com necessidades comuns, e a segmentação permite projetar e implementar estratégias para orientá-las a novas compras. Como sendo uma subclasse de Sistemas de Filtragem da Informação, os Sistemas de Recomendação estimam o rating ou preferência que um usuário poderia dar a um determinado item.

4 6. Regras de Associação Trata-se de um método para descobrir relações entre as variáveis em grandes bases de dados. Muito utilizada na detecção de fraude, a análise de ligação é um caso particular de regras de associação: Quando você acessa uma loja virtual, e ao selecionar um determinado produto, outros automaticamente aparecem na lista de sugestões de compra. Estes produtos aparecem porque você tem propensão de também adquirí-los. 7. Modelo de Atribuição Um Modelo de Atribuição é uma regra (ou conjunto de regras) que determina como o crédito de vendas e conversões é atribuído a pontos de contato nos caminhos de conversão. Estes modelos também são utilizados na otimização de mix de publicidade. 8. Previsão A Previsão utiliza estatísticas para prever resultados. Você pode aplicá-la a qualquer tipo de evento de origem desconhecida, independentemente de quando ocorreu. Com ela, você pode, por exemplo, prever os preços do mercado de ações ou prever o total de vendas. Séries temporais, redes neurais, modelos espaciais, regressão linear e árvores de decisão são alguns exemplos de técnicas incorporadas na modelagem preditiva. 9. Escoragem A escoragem (scoring) é um caso particular de modelo preditivo e, em geral, é baseada em modelos de classificação, como regressão logística e árvores de decisão. Com ela, você pode classificar novos objetos (em tempo real, se necessário) a partir de modelos que já foram construídos com dados anteriores. 10. Agrupamento A Análise de Agrupamentos (ou Clusters) é a tarefa de agrupar um conjunto de objetos de tal forma que objetos de um mesmo grupo são mais semelhantes (em algum sentido) entre si do que entre objetos de outros grupos. É uma tarefa fundamental na Mineração Exploratória de Dados (Data Mining) e uma técnica recorrente em análises estatísticas de dados.

5 linkedin.com/dmss-software twitter.com/dmss_software facebook.com/dmss.software DMSS Software Conheça a DMSS A DMSS tornou-se líder em tecnologia de Análise Preditiva através da combinação do compromisso em inovar e a dedicação aos seus clientes. Ao longo de nossa história, temos fornecido softwares de análises preditivas que permitem nossos clientes - empresas públicas e privadas, instituições acadêmicas e entidades governamentais - focarem melhor suas operações. A DMSS deu início às suas atividades em 25 de janeiro de 1991, oferecendo todas as tecnologias disponíveis para melhorar a inteligência de negócio de seus clientes. Seu objetivo principal sempre foi o de demonstrar o impacto que suas soluções de análise de dados em conjunto com as regras de negócio da empresa têm na definição de estratégias e na tomada de decisão. Sendo assim, ao combinar a análise preditiva com as regras de negócio é possível obter importantes conhecimentos sobre a conquista e fidelidade dos clientes, otimizar ações de cross-selling e up-selling, detectar fraudes e obter resultados de qualidade em pesquisas. Além de ter maior domínio sobre as ações, atributos e atitudes dos clientes e prospects, obtido através dos dados comportamentais e transacionais. Conceitualmente, a análise preditiva ajuda a conectar dados a ações eficientes, extraindo conclusões confiáveis sobre as condições atuais e eventos futuros. APPS ANALÍTICOS CONSULTORIA TREINAMENTO SOFTWARE