Guias · finanças pessoais
Análise preditiva aplicada
Como dados históricos alimentam projeções e decisões de negócio.
Análise preditiva usa dados históricos para estimar o futuro — churn, procura, incumprimento, LTV. Não é bola de cristal: é probabilidade com dados limpos e modelo revisto.
Pipeline básico
- Recolha — dados consistentes sem viés de seleção.
- Preparação — limpeza, features, divisão treino/teste.
- Modelo — regressão, árvores ou ML conforme complexidade.
- Validação — métrica clara (MAE, AUC, etc.).
- Deploy — integração no produto ou painel operacional.
- Monitorização — drift de dados e degradação do modelo.
Quando vale a pena
Volume de dados suficiente e decisão repetível com custo de erro mensurável. Para amostras pequenas, comece com regras simples e regressão linear.
Por trás do sistema
Dados de mercado alimentam simuladores e produtos de decisão que construo para clientes.
Versão em português (original): /analise-preditiva