Predictive Analytics (etim: predictive - preditivo | analytics - análise) é uma técnica avançada de análise de dados que utiliza estatísticas, algoritmos, IA e machine learning para identificar padrões e prever resultados futuros.
É amplamente utilizada para otimizar processos de decisão e minimizar riscos em diversas áreas como marketing, finanças e saúde.
Predictive Analytics é pronunciado como ‘Pre-dík-tiv’, com ênfase em ‘DÍK’, no meio da palavra e ‘A-ná-lí-tics’, com ênfase no som de ‘NÁ’ e ‘LÍ’.
O objetivo da Predictive Analytics é adiantar comportamentos e eventos com base em dados históricos, ajudando empresas a tomar decisões mais precisas e antecipar tendências de mercado.
Alguns exemplos de Predictive Analytics incluem: previsão de demanda de produtos; detecção de fraudes financeiras; análise de risco de crédito; manutenção preditiva em fábricas; e personalização de campanhas de marketing.
É o uso de dados, algoritmos e machine learning para projetar eventuais cenários e garantir resoluções mais eficientes.
Ela ajuda empresas a fazer escolhas de negócios com maior precisão, além de identificar possíveis problemas e oportunidades com base em estimativa de dados.
As principais técnicas englobam regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e análise de séries temporais.
Predictive Analytics tem foco no que ainda pode acontecer, enquanto Business Intelligence analisa dados passados para entender o que já ocorreu.
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