Sabemos que o futuro não é certo, não temos como ter certeza absoluta do que irá acontecer, porém existem estratégias que nos permitem ter uma ideia, com certa confiança. Para isso, precisamos analisar dados passados e às vezes quando queremos fazer essa análise, para que ela fique tão precisa quanto o desejado é necessário fazer(ou encontrar) um modelo que se adapte às características dos dados.
O mercado financeiro, esportes, música são alguns exemplos de áreas onde modelos estatísticos são aplicados. Em todas essas áreas esses modelos são aplicados para auxiliar na tomada de decisão.
Como funciona essa parte tão importante da previsão? Quais são os métodos e tipos de modelagem? Quando que esses métodos devem ser utilizados? Questões como estas e outras serão abordadas e respondidas ao longo deste texto, então continue a leitura.
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O que é a Modelagem Estatística?
A modelagem consiste em um etapa na qual são aplicados métodos probabilísticos para o desenvolvimento de modelos que não só permitam a observação sobre como as variáveis se relacionam como também são capazes de evidenciar os principais resultados e as tendências de acordo com os dados em estudo.
Fazendo uma comparação com outra área, um artista antes de produzir uma arte faz um esboço, assim como um estatístico precisa modelar seus dados para conseguir fazer uma boa previsão. Sendo assim, a modelagem se torna imprescindível para auxiliar na tomada de decisão e na formulação de uma previsão.
Por exemplo, no mercado financeiro ao fazer uma previsão de uma ação, é preciso analisar a série temporal dos preços e encontrar um modelo que se enquadre nas particularidades da série. Outro exemplo de como modelos estatísticos ajudam no mercado financeiro é a concessão de crédito, onde um modelo pode ser aplicado para detectar possíveis maus pagadores.
Como é feita a Modelagem?
A modelagem pode ser feita seguindo os seguintes passos:
- Coleta de dados: Para poder modelar dados, é óbvio que é preciso ter os dados, sendo assim essa etapa é fundamental e cria a base de todos os tipos de modelos.
- Análise Descritiva: O primeiro passo com os dados, onde vemos quais as principais características dos dados, medidas resumo como média e variância das variáveis, a fim de resumir as informações mais básicas e conseguir formular hipóteses iniciais.
- Análise Exploratória: Serve para “preparar o terreno” para a definição do modelo, fazemos uma análise de conjuntos de variáveis, para obter as informações mais precisas sobre as características dos dados.
- Manipulação do Banco de Dados: Aqui fazemos a limpeza do banco de dados, para extrair apenas as informações necessárias.
- Diagnóstico: Nessa fase são observadas as correlações entre as variáveis e as tendências dos elementos de interesse. Aqui é criado um modelo inicial que depois será testado e após outros diagnósticos e teste chega-se ao modelo final.
Para criação de um modelo podem ser usadas técnicas de Machine Learning ou Inteligências Artificiais(I.A.) para fazer os testes de diagnóstico, por exemplo.
Quais são e quando devemos aplicar cada tipo de Modelo?
Existem vários tipos de modelos estatísticos, os mais famosos são os de tipo preditivo, mas como dito anteriormente também existem modelos que utilizam de técnicas de Machine Learning para serem construídos. Esses podem ser classificados de acordo com o tipo de aprendizado, para fins estatísticos tanto o aprendizado supervisionado quanto o não-supervisionado tem suas aplicações.
Todos os tipos a seguir, podem ser considerados, de alguma forma, como modelos preditivos.
Modelo preditivo:
Um modelo preditivo utiliza dados observados no passado e no presente para, por meio de expressões matemáticas, prever informações futuras. Essas previsões são possíveis graças à identificação de padrões nos dados observados.
Estes tipos de modelos são os mais utilizados por estatísticos e também são os com a mais ampla gama de possibilidades para modelagem. Os modelos que utilizam machine learning são modelos preditivos, assim como a maioria dos modelos estatísticos.
Modelo descritivo:
Estes modelos têm como principal função relacionar os dados, ou seja, encontrar relação entre as variáveis dos dados. Usualmente são mais utilizados na área de marketing, para encontrar mais informações e entender melhor o perfil dos consumidores do produto ou serviço oferecido.
Modelo de decisão:
A aplicação desse tipo de modelo tem como propósito analisar o impacto que certas ações têm no consumo dos consumidores, e também para tentar prever os comportamentos futuros dos consumidores. São mais utilizados para auxiliar a tomada de decisão corporativa, por meio de simulações de cenários, sendo assim uma ferramenta mais estratégica.
Modelo de Regressão:
São usados para entender e até mesmo prever a relação entre duas ou mais variáveis em função de uma outra variável resposta, por meio de uma equação matemática de ajuste. Para criar um modelo de regressão costuma se utilizar a técnica de mínimos quadrados.
Conclusão.
Em resumo, a modelagem estatística é uma ferramenta poderosa para poder entender e prever resultados por meio de ajustes com expressões matemáticas aplicadas aos dados. Sendo assim uma etapa fundamental para uma boa análise de dados e previsão de resultados.
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