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Advanced analytics

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Revele insights com recursos de visão computacional e mineração de texto. Use modelos guiados para criar pipelines de ML.

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O que é advanced analytics?

O analytics avançado utiliza técnicas sofisticadas como estatísticas multivariadas, mineração de dados, machine learning, visualizações, simulações, mineração de texto, análise de gráficos (rede), previsões, otimização e modelagem para revelar insights, identificar padrões, prever resultados e ainda gerar recomendações.

Por que o advanced analytics é importante?

Para acelerar inovações e aumentar a concorrência, empresas aproveitam o advanced analytics a fim de gerar insights preditivos e impulsionar a tomada de decisões com mais rapidez. O analytics avançado é aplicado para otimizar e aprimorar operações de negócios, reduzir riscos e personalizar a experiência de clientes.

Análises avançadas conseguem solucionar problemas impossíveis com relatórios de BI e podem ser implementadas em diversos casos, como monitorar e avaliar conteúdos de redes sociais, prever falhas de equipamentos, antecipar ofertas e demandas, ajustar preços de forma dinâmica, detectar fraudes, desgastes de clientes e muito mais.

Técnicas de advanced analytics

As técnicas adotadas pelo advanced analytics são mais abrangentes do que métodos de BI ou análises descritivas. Enquanto o BI se concentra em dados históricos e estruturados de diversas fontes, o analytics avançado aborda qualquer tipo de dados de diferentes origens. Normalmente, o BI produz um resumo do desempenho anterior, enquanto análises avançadas visam o futuro para ajudar a otimizar e transformar o presente. Assim, o analytics avançado emprega, como o próprio nome indica, recursos avançados tais como:


Clustering: agrupa elementos para reconhecer semelhanças e diferenças em um conjunto de dados de forma simples, facilitando comparações
Clustering


Análise de coorte: avalia o comportamento de um grupo de pessoas para traçar uma visão completa
Análise de coorte


Análise de eventos complexos: fornece insights em tempo real ao analisar dados de eventos de fontes variadas e apontar relações de causa e efeito. Também conhecido como processamento de eventos complexos (CEP).
Análise de eventos complexos


Mineração de dados: identifica sequências, relações e discrepâncias em grandes volumes de dados, que podem ser usados para avaliar oportunidades e riscos
Mineração de dados


Machine learning: encontra padrões complexos e gera previsões precisas que podem ser usadas para personalização, detecção de fraudes e micro-segmentação
Machine learning


Análise preditiva: previsões sobre resultados de negócios baseados em dados históricos, modelagem estatística e machine learning
Análise preditiva


Análise de retenção: usada para entender grupos de usuários/clientes, ajudando a determinar fatores de retenção e estratégias de crescimento
Análise preditiva

Como funciona o advanced analytics?

O analytics avançado é aplicável em todos os setores e pode ser aproveitado em inúmeras funções corporativas de uma organização. Veja alguns exemplos no gráfico abaixo.

Benefícios do advanced analytics nas linhas de negócios

Operações de negócios

Em um mundo em ritmo acelerado, empresas precisam ser capazes de reagir com rapidez. Por meio do advanced analytics, organizações promovem a tomada de decisões com base em previsões acuradas, que podem aumentar o desempenho e a produtividade, além de ampliar a receita.

Recursos humanos

Análises avançadas podem gerar valor sobre dados de RH, contribuindo para reduzir custos de recrutamento e contratação, diminuir a rotatividade e e manter/aumentar a satisfação geral dos funcionários.

Fabricação e inventário

Demandas, preferências e custos mudam constantemente, afetando a fabricação, comercialização e distribuição de produtos — inclusive a forma como isso acontece. Técnicas de advanced analytics podem ajudar a evitar falhas de equipamentos, reduzir estoques desnecessários, agilizar pedidos e minimizar custos logísticos.

Marketing

O entendimento de clientes é fundamental para prever como eles poderão se comportar no futuro. Análises avançadas permitem criar experiências de marketing personalizadas e identificar oportunidades de vendas.

Análise de risco

O gerenciamento de grandes conjuntos de dados em tempo real pode auxiliar para detectar fraudes, monitorar a reputação do cliente e prevenir riscos.


Como começar a utilizar o advanced analytics?

A plataforma Alteryx Analytic Process Automation (APA)™ oferece uma solução fácil de usar, com blocos de construção com pouco ou nenhum código, além de uma interface visual amigável e intuitiva. O APA integra análises avançadas aos processos de preparo, combinação, processamento e enriquecimento de dados usando:

  • Teste A/B
  • Visão Computacional
  • Agrupamento e segmentação
  • Árvores de decisão e florestas aleatórias
  • Análises demográficas e comportamentais
  • Estatísticas multivariadas de ML
  • Otimização e simulações
  • Previsões e séries temporais
  • Análise de rede
  • Redes neurais
  • Análises preditivas e prescritivas
  • Regressão
  • Análise espacial
  • Monitoramento de modelos preditivos
  • Mineração de texto
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