No âmbito dos negócios, os modelos preditivos puxar padrões dos detalhes históricos e transacionais pra distinguir riscos e oportunidades. Os modelos preditivos identificam relações entre os diferentes fatores que permitem avaliar riscos e experctativas associadas sobre a base de um conjunto de condições, conduzindo portanto ao decisor durante as operações de uma organização.
Uma das aplicações mais conhecidas é o score de crédito utilizado na prestação de serviços financeiros. A observação preditiva é uma área de mineração de dados que pretende tirar o conhecimento que lhe permita prever tendências e padrões de posicionamento. Muitas vezes, uma condição desconhecida de interesse vai acontecer no futuro, porém a observação preditiva pode ser aplicada igualmente para o desconhecido, tanto o passado, o presente ou o futuro.
A título de exemplo, identificar suspeitos após ter se dado um crime ou uma fraude com cartão de crédito . O fundamental da observação preditiva está em distinguir relações entre as variáveis explicativas e as variáveis preditivas do passado, de forma que se possa dimensionar o que está por acontecer. É considerável perceber, em qualquer caso, que a confiabilidade e usabilidade dos resultados depende muito do nível de observação de detalhes e a qualidade das hipóteses. O teste é frequentemente famoso por prever a um grau de granularidade mais grande, por exemplo, gerando escores de prenúncio (promessas) pra cada sujeito pela organização. Isso o diferencia de antecipação.
No momento em que se fala de observação preditiva, normalmente, se quer discutir de “modelos preditivos”, fatos de críticas com apoio em modelos preditivos e previsões. Porém, se está generalizando o uso do termo para relacioná-lo com disciplinas analíticas e é muito comum o seu emprego pra segmentação entre os usuários de negócio e tomadores de decisão. Os propósitos e as técnicas estatísticas subjacentes em ambos os casos variam.
Os modelos preditivos são modelos de ligação entre o desempenho específico de um sujeito em uma amostra e um ou mais atributos ou características de um mesmo sujeito. O propósito do paradigma é avaliar a perspectiva de que um sujeito similar tenha o mesmo desempenho numa demonstração contrário. Esta ordem engloba modelos em várias áreas, como o marketing, onde se procuram modelos de fatos ocultos que respondam a muitas dúvidas sobre o modo dos consumidores ou modelos de detecção de fraude..
- Indivíduos e interações sobre isto processos e ferramentas
- 3 Condições de corrida, exclusão mútua, sincronização, e desaceleração paralela
- Ávido de saber, agir e modificar o lugar
- Partidos políticos (2017) 27,7%
Os modelos preditivos frequentemente realizam cálculos durante as transacções em curso, tendo como exemplo, para avaliar o risco ou a oportunidade de um comprador ou transação, em característico, de modo que contribua com discernimento pela hora de tomar uma decisão.
Graças aos avanços de engenharia e análise de grandes volumes de detalhes, esses modelos são capazes de simular o jeito humano frente a estímulos ou situações específicas. Os modelos descritivos cuantifican as relações entre os dados, de modo que é frequentemente utilizado para identificar clientes ou contatos em grupos. Ao inverso dos modelos preditivos que se concentram em predizer o comportamento de um cliente em típico (como ocorre com o traço de crédito), os modelos descritivos identificam muito diferentes relações entre os compradores e os produtos. Os modelos descritivos não classificados ou alternativa de escrever os clientes na tua perspectiva de realizar uma ação característico assim como que o executam os modelos preditivos.
não obstante, os modelos descritivos podem ser utilizados para, tais como, referir categorias aos freguêses de acordo com sua preferência em produtos ou tua faixa de idade. As aplicações com modelos descritivos conseguem ser utilizados para elaborar novos modelos adicionais que podem imitar um vasto volume de agentes individuais e fazer previsões. Outras aplicações conseguem exercer observação preditivos baseados em dados do CRM pra perseguir os objetivos de marketing e vendas, viabilizando uma compreensão do freguês, independentemente do departamento do qual são extraídos as informações. O CRM poderá ajudá-lo a observação preditiva para a fabricação de campanhas de marketing, vendas ou serviços profissionais, por botar alguns exemplos.
Estas ferramentas são uma exigência da corporação pra posicionar e concentrar os seus esforços com sucesso utilizando toda a envergadura da apoio de fatos dos freguêses. Os analistas especialistas em cuidados de saúde usam análise preditiva a princípio pra indicar quais pacientes estão em traço de elaborar acordadas doenças, como diabetes, asma ou doenças cardiovasculares, entre outras doenças recorrentes. Os sistemas de cuidados de saúde usam observação preditiva para dar apoio também nas decisões tomadas nos diferentes centros de assistência.