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Análise prescritiva

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O que é prescriptive analytics?

A análise prescritiva, ou prescriptive analytics, responde à pergunta "o que deve/pode ser feito?", utilizando métodos de machine learning, gráficos, simulações, heurísticas, além de outras técnicas para prever resultados e fornecer alternativas para a tomada de decisão. Através de análises descritivas e preditivas, a análise prescritiva oferece previsões e prognósticos sobre eventos futuros, assim como determina as possíveis consequências. Com base nessas informações, analistas podem avaliar o impacto de iniciativas estratégicas para aprimorar os processos de tomada de decisão.

Por que a análise prescritiva é importante?

A partir de modelos descritivos e preditivos, a análise prescritiva pode beneficiar empresas ao ajudá-las a: Tomar decisões fundamentadas, baseadas em fatos, usando informações em tempo real e dados previsionais Compreender a probabilidade de resultados específicos e o impacto das decisões sobre esses resultados, além de usá-los para o planejamento de recursos e aumento da produtividade, permitindo que a IA possa corrigir e processar dados em cenários aplicáveis Criar processos reproduzíveis e escaláveis para a tomada de decisões usando dados quase em tempo real Responder perguntas de negócios complexas, como previsões de demanda, avaliações de risco e análises de variações hipotéticas

Como funciona a análise prescritiva?

A análise prescritiva é a etapa final da análise de negócios e potencializa os resultados de vários métodos estatísticos e o poder da IA. Enquanto a análise descritiva esclarece: "o que aconteceu?" e a análise preditiva explica: "o que pode acontecer?", a análise prescritiva determina: "o que devemos fazer?" e "como nossas decisões podem afetar o desempenho futuro?". Isso concede aos líderes, responsáveis pela tomada de decisões, a capacidade de alavancar resultados positivos e confiáveis com a otimização de modelos, além de recursos iterativos de machine learning.

A análise prescritiva pode impulsionar qualquer negócio orientado por dados. Ela é amplamente utilizada em setores onde as informações mudam de forma constante e decisões importantes podem causar impactos significativos.

  • Na área da saúde, prescriptive analytics pode ajudar tanto na parte administrativa quanto no atendimento ao paciente. Uma empresa farmacêutica é capaz de usar a análise prescritiva para reduzir custos de testes ao identificar indivíduos mais adequados para estudos clínicos, enquanto um hospital pode aproveitá-la para dedicar atenção a pacientes com maior necessidade, observando aqueles que apresentam maiores riscos associados à reinternação.
  • No setor de transporte, uma empresa aérea pode ajustar preços e ofertas de forma automática com base em vários fatores, incluindo condições climáticas, demandas e tarifas de combustíveis.
  • Na área editorial, um veículo pode definir o que deve ser publicado e, se um artigo será bem aceito através de pesquisas e dados sociais para assuntos relacionados.
  • Em departamentos de recursos humanos, o treinamento online pode ser adaptado em tempo real, de acordo com o desempenho do funcionário em cada aula.

Como começar a utilizar a análise prescritiva?

A plataforma Alteryx ML fornece modelos automatizados de machine learning (AutoML) e engenharia de recursos, proporcionando aos usuários a possibilidade de testar algoritmos com uma experiência totalmente guiada, sem necessidade de criar códigos complexos.
O Alteryx ML ajuda usuários a:
  • Descobrir relações ocultas nos dados com a geração de insights automatizados Usar algoritmos como xgBoost, LightGBM e ElasticNet para revelar padrões que exercem maior impacto sobre o desempenho do modelo
  • Criar modelos e painéis compreensíveis e explicáveis que conseguem detalhar a importância de recursos, análises de impacto e simulações de cenários
  • Construir modelos confiáveis de forma rápida usando bibliotecas de recursos predefinidos
  • Aproveitar o Alteryx para integrar modelos aos processos de negócios com uma plataforma de ponta a ponta

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