Os modelos estatísticos ganham cada vez mais espaço nas empresas. Os dados são o insumo principal para orientar os negócios e a modelagem estatística, por sua vez, permite analisar cenários e fazer predições que otimizam a tomada de decisão.
A seguir, vamos entender melhor sobre esse conceito e as técnicas envolvidas na criação de modelos estatísticos. Boa leitura!
Modelos estatísticos e a área de dados
Modelos estatísticos, também chamados de modelagem estatística, é um conjunto de técnicas probabilísticas para representar a realidade de forma mais simplificada. A ideia por trás dessa metodologia é criar um modelo que consiga descrever os elementos mais importantes para uma análise.
Trata-se, portanto, de utilizar métodos matemáticos para ajudar a encontrar possíveis resultados e melhor compreender o mundo.
Veja alguns exemplos práticos: no mercado financeiro, os modelos estatísticos podem ser utilizados para reconhecer bons e maus pagadores, informação que orienta a concessão de crédito.
Já no mundo dos esportes, a modelagem estatística é muito utilizada para a análise dos adversários, principalmente nos esportes norte-americanos.
Importante dizer que essa metodologia não é perfeita, uma vez que consiste no uso de amostragens, suposições e testes para validar ou não uma hipótese.
O que se busca não é 100% de exatidão, mas uma forma para compreender e interpretar informações de uma maneira mais precisa. Por meio do cruzamento de dados e do estabelecimento de relações entre diferentes variáveis, a modelagem estatística consegue, inclusive, fazer previsões de cenários futuros.
Nesse sentido, precisamos entender os modelos estatísticos como um processo pertencente à ciência de dados. A estatística é um campo fundamental para que os cientistas de dados possam realizar análises e obter insights que, efetivamente, auxiliem na tomada de decisões nas empresas.
E seu papel vai mais além. Embora seja insumo básico para projetos de data science, a estatística é essencial também para as tecnologias que serão empregadas na fase de análise de dados.
Os algoritmos de Inteligência Artificial dependem, em parte, da modelagem estatística, uma vez que essa é uma das bases do Machine Learning. Ou seja, é a partir de modelos estatísticos que esses sistemas conseguirão compreender o cenário analisado e fazer previsões.
Técnicas utilizadas na modelagem estatística
Antes que um modelo estatístico seja criado, é preciso coletar e armazenar os dados que serão utilizados na sua elaboração. Para isso, se faz necessária uma estrutura de dados e gestão da informação robusta, incluindo como e onde esses dados serão coletados, armazenados e mantidos.
Para a análise dos dados de fato, existe uma série de modelos estatísticos que os analistas podem utilizar. Todas essas técnicas podem ser divididas em dois grupos, que possuem suas subdivisões.
Aprendizado supervisionado
No modelo supervisionado, são utilizados dados rotulados para treinar e potencializar a capacidade de aprendizado do algoritmo. São dois modelos:
Modelos de regressão
Utilizado para o aprendizado de padrões quando a variável resposta é numérica e contínua. Nesse modelo, o resultado esperado é um dado numérico, como uma estimativa da renda de uma pessoa, por exemplo.
Modelos de classificação
Utilizado para o aprendizado de padrões quando a variável resposta é agrupada por duas ou mais classes. Nesse caso, o modelo pode ser treinado para identificar duas ou mais categorias. Exemplo: quando a inteligência artificial é treinada para apontar animais em fotos (em categorias, como: gatos, cachorros, sapos etc.). Essa é a principal diferença entre os modelos de regressão e classificação.
Aprendizado não-supervisionado
No modelo não supervisionado, o algoritmo trabalha com dados não rotulados e tenta extrair recursos e reconhecer padrões de forma independente. Aqui, também existem dois subgrupos:
Agrupamento ou clustering K-means
Neste modelo, o algoritmo agrupa um número específico de dados em grupos, com base na semelhança entre eles.
Aprendizado reforçado
Essa técnica parte do Deep Learning e se baseia no treinamento do algoritmo com modelos iterativos. A partir de inúmeras tentativas, premia-se as ações que trazem resultados favoráveis e penaliza-se aquelas que produzem respostas indesejadas. Dessa forma, é possível treinar o algoritmo para que ele entenda o processo considerado ideal.
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