Modelos Preditivos ou Descritivos, qual o melhor para negócios?

A resposta dependerá de qual tipo de problema você pretende solucionar e dos resultados esperados para sua área de negócios.

Como vimos em nosso artigo Data Mining Direcionado à negócios: Conceitos e Metodologias a escolha do modelo adequado dependerá do desafio de negócios que se deseja endereçar.

Esta escolha, irá impactar diretamente no ajuste dos bancos de dados necessários e muito provavelmente irá gerar novas perguntas e novos desafios à serem endereçados.

No campo do Data Mining, existem dois tipos principais de modelos: descritivos e preditivos.

Cada um desses tipos tem suas próprias características e aplicações específicas.

Neste artigo, exploraremos as diferenças entre esses dois tipos de modelos e suas aplicações no mundo real.

Modelos Descritivos

Os modelos descritivos, também conhecidos como perfis, são projetados para identificar e descrever padrões nos dados existentes.

Dentre eles, podemos destacar a Análise de Cluster e a redução de variáveis a partir da Análise Fatorial.

Os métodos acima fazem parte do que chamamos de Machine Learning e você pode explorar melhor em nossa página dedicada para este tópico assim como em nosso Canal do YouTube.

Abaixo, um exemplo de resultado obtido a partir de Análise Fatorial

Análise fatorial aplicada em negócios

Características dos Modelos Descritivos:

• Focam na compreensão e descrição dos dados atuais
• Não fazem previsões sobre eventos futuros
• São úteis para segmentação de clientes e identificação de padrões de comportamento
• Podem ajudar a responder perguntas como “O que distingue um grande cliente de um médio?”

Modelos Preditivos

Os modelos preditivos são construídos para fazer previsões sobre eventos futuros ou comportamentos com base em dados históricos.

Estes modelos são amplamente usados em atividade comerciais, e podemos dizer que a forma mais simples de aplicá-lo é utilizando as linhas de regressão do Excel.

Por exemplo você pode assistir na vídeo aula gratuita que disponibilizamos abaixo como utilizar este método no Excel.

Características dos Modelos Preditivos:

• Utilizam dados históricos para prever resultados futuros
• São frequentemente usados para prever comportamentos de clientes, tendências de vendas, etc.
• Podem responder perguntas como “Quando os clientes farão uma nova compra?” ou “Quais clientes estão mais propensos a deixar de comprar?”

Comparação entre Modelos Descritivos e Preditivos

Embora ambos os tipos de modelos sejam valiosos, eles diferem em vários aspectos.

A tabela abaixo nos ajuda a resumir facilmente estas diferenças.

Diferenças entre os Modelos Descritivos e Preditivos.

Conclusão

Tanto os modelos descritivos quanto os preditivos desempenham papéis cruciais no Data Mining.

A escolha entre eles depende do objetivo específico do projeto e da natureza dos insights que se busca obter.

Em muitos casos, uma combinação de ambos os tipos pode fornecer uma compreensão mais completa e acionável dos dados.

Para saber mais sobre estes métodos de Data Mining, acesse nosso Canal do YouTube e encontre vídeos gratuitos sobre como aplicar estes métodos em ferramentas como o Excel e o Phyton.

Em nossa Página de cursos da Udemy, você também consegue aprender em cursos gratuitos e pagos como utilizar dados em seus negócios.

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