O que é uma previsão?

Uma previsão é um prognóstico feito por meio do estudo de dados históricos e padrões antigos. As empresas usam ferramentas e sistemas de software para analisar grandes quantidades de dados coletados durante um longo período. O software então prevê a demanda e tendências futuras para ajudar as empresas a tomar decisões financeiras, de marketing e operacionais mais precisas.

Por que a previsão é importante?

A previsão atua como uma ferramenta de planejamento para ajudar as empresas a se prepararem para a incerteza que pode ocorrer no futuro. Ela ajuda os gerentes a responder com confiança às mudanças, controlar as operações de negócios e tomar decisões estratégicas que impulsionam o crescimento futuro. Por exemplo, as empresas usam a previsão para fazer o seguinte:

Usar os recursos com mais eficiência
Visualizar a performance dos negócios
Planejar o lançamento de novos produtos ou serviços
Estimar custos recorrentes
Prever eventos futuros, como volumes de vendas e ganhos
Revisar as decisões de gerenciamento

Quais são os tipos de métodos de previsão?

Os métodos de previsão podem ser qualitativos ou quantitativos:

Métodos qualitativos

A previsão qualitativa depende de especialistas em marketing para fazer previsões de curto prazo. Você pode usar métodos qualitativos quando houver dados históricos insuficientes. Por exemplo, estes são dois casos de uso:

Técnicas de pesquisa de mercado, como enquetes e estudos, identificam a demanda do consumidor.
As técnicas de modelagem Delphi apuram especialistas em um campo específico para coletar suas opiniões e prever tendências nesse campo.

Métodos quantitativos

Os modelos de previsão quantitativa usam estatísticas significativas e dados históricos para prever tendências futuras de longo prazo. Damos exemplos de métodos quantitativos padrão abaixo:

A modelagem econométrica analisa conjuntos de dados financeiros, como dados de empréstimos e investimentos, para prever mudanças econômicas significativas e o impacto delas na empresa.
A abordagem do indicador compara pontos de dados para identificar relações entre dados aparentemente não relacionados. Por exemplo, você pode usar as mudanças no PIB para prever as taxas de desemprego.
Nesse cenário, os dados do PIB são chamados de indicador lead e a taxa de desemprego é o indicador lag.
A previsão de séries temporais analisa os dados coletados em diferentes intervalos de tempo para prever tendências futuras.

O que são dados de série temporal?

Os dados transversais observam indivíduos e empresas no mesmo período de tempo. Por outro lado, dados de séries temporais são qualquer conjunto de dados que coleta informações em vários intervalos de tempo. Esses dados são distintos porque ordenam os pontos de dados por tempo. Como resultado, há potencial para correlação entre observações em intervalos adjacentes.

Os dados de séries temporais são plotáveis em um gráfico com intervalos incrementais (ou linhas do tempo) no eixo x e valores de dados de amostra observados no eixo y. Esses gráficos de séries temporais são ferramentas valiosas para visualizar os dados. Os cientistas de dados os usam para identificar as características dos dados de previsão. Damos alguns exemplos de características de dados de séries temporais abaixo:

Dados de tendências de tempo

Nos dados de tendência, os valores de y aumentam ou diminuem com o tempo, fazendo com que o gráfico pareça linear. Por exemplo, os dados populacionais podem aumentar ou diminuir linearmente com o tempo.

Sazonalidade

Os padrões sazonais ocorrem quando os dados de séries temporais mostram padrões regulares e previsíveis em intervalos de tempo inferiores a um ano. Esse padrão de dados pode aparecer como picos ou outras anomalias em um gráfico linear. Por exemplo, as vendas no varejo de uma loja podem aumentar nos períodos de férias por volta de dezembro e abril.

Quebras estruturais

Às vezes, os dados de séries temporais mudam repentinamente de comportamento em um determinado momento. O gráfico de série temporal pode mudar repentinamente para cima ou para baixo, criando uma quebra estrutural ou não linearidade. Por exemplo, muitos indicadores econômicos mudaram drasticamente em 2008 após o início da crise financeira global.

O que é previsão de séries temporais?

A previsão de séries temporais é uma técnica de ciência de dados que usa machine learning e outras tecnologias de computador para estudar observações passadas e prever valores futuros de dados de séries temporais. Vejamos alguns exemplos de previsão de séries temporais:

Os dados astronômicos consistem em movimentos repetitivos dos planetas ao longo dos séculos. Você pode usar esses dados para prever eventos astronômicos como eclipses e cometas com precisão.
A previsão do tempo usa padrões de vento e temperatura para prever mudanças climáticas.
Os cientistas podem usar taxas de natalidade e dados de migração para prever o crescimento populacional.

Análise de séries temporais versus previsão de séries temporais

A análise de séries temporais explora as causas subjacentes em quaisquer dados de séries temporais. Este campo de estudo busca entender o “porquê” por trás de um conjunto de dados de séries temporais. Muitas vezes, Os analistas geralmente devem fazer suposições e decompor ou dividir os dados para extrair estatísticas significativas e outras características.

Enquanto a análise de séries temporais trata-se da compreensão do conjunto de dados, a previsão tem a ver com seu prognóstico. Estas são as três etapas da modelagem preditiva:

Faça uma pergunta e colete um conjunto de amostra de dados de série temporal que responda a essa pergunta para um período anterior.
Treine o software de computador ou algoritmo de previsão usando os valores antigos.
Use o algoritmo de previsão para fazer observações futuras.

Como a previsão de séries temporais funciona?

Os cientistas de dados usam modelos de previsão de séries temporais para fazer previsões mais precisas. Eles primeiro fazem uma análise exploratória de dados para selecionar os melhores algoritmos de previsão e, em seguida, usam modelos de machine learning para fazer previsões. Vejamos alguns modelos de previsão comuns abaixo:

Modelos de decomposição

Os modelos de decomposição decompõem ou dividem os dados de séries temporais em três componentes:

Componente de tendência
Componente sazonal
Componente de ruído, que não pertence a nenhum dos dois grupos acima

Outro método de análise de dados de séries temporais é dividi-los em dois componentes: componentes de dados previsíveis e imprevisíveis.

Modelos baseados em suavização

A suavização de dados é uma técnica estatística que envolve a remoção de valores discrepantes ou pontos de dados que diferem significativamente do restante do conjunto de dados. Esses modelos de previsão tornam a categoria de padrão subjacente mais visível, eliminando variações aleatórias nos dados.

Modelos baseados em regressão

Autoregressão é um modelo de previsão que usa observações de etapas de tempo anteriores para definir uma relação matemática entre dois pontos de dados. Em seguida, ela usa a relação matemática para estimar um valor futuro desconhecido. Dependendo do modelo de regressão utilizado, a equação matemática considera erros de previsão passados e valores sazonais antigos, melhorando a previsão ao longo do tempo.

Quais são os principais casos de uso para previsão?

A previsão fornece às empresas informações relevantes e confiáveis sobre o presente e o futuro. Descrevemos alguns casos de uso de exemplo de tecnologia de previsão abaixo:

Operações: como a More Retail Limited usa a automação para prever as vendas de produtos?

A More Retail Ltd. (MRL) é uma das quatro maiores varejistas de supermercados da Índia, com muitos bilhões de dólares em receita. A marca têm uma extensa rede de lojas e uma complexa cadeia de suprimentos de distribuidores. Eles contavam com o julgamento manual dos gerentes de loja para estimar e encomendar o estoque, mas isso afetou a experiência do cliente, especialmente na categoria de produtos frescos. A MRL usou os serviços de previsão da AWS para criar um sistema de pedidos automatizado que reduziu o desperdício de alimentos frescos em 30%.

Manufatura: como a Foxconn usa a previsão para gerenciar a demanda de manufatura?

O Hon Hai Technology Group (Foxconn) é o maior fabricante de eletrônicos e provedor de soluções do mundo. Durante a pandemia do COVID-19, a Foxconn enfrentou uma volatilidade sem precedentes na demanda, nos suprimentos e na capacidade dos clientes. A empresa colaborou com o Laboratório de Soluções do Amazon Machine Learning para fazer previsões precisas de pedidos líquidos para sua fábrica no México. Essas previsões levaram a uma economia anual de mais de USD 500.000.

Suporte ao cliente: como a Affordable Tours usa a previsão de vendas para melhorar a experiência do cliente?

A Affordable Tours.com é um dos maiores fornecedores de tours guiados, cruzeiros, cruzeiros fluviais e férias ativas nos Estados Unidos. A empresa estava tendo dificuldades para alocar recursos ao lidar com volumes de chamadas de clientes. Em alguns dias eles tinham muitos agentes e, em outros dias, tinham poucos, o que criava experiências inconsistentes para os clientes e aumentava as taxas de chamadas perdidas. Eles usaram o Amazon Forecast para prever melhor os volumes de chamadas dos clientes e melhoraram a taxa de chamadas perdidas em 20%.

O que é o Amazon Forecast?

O Amazon Forecast é um serviço de previsão de séries temporais totalmente gerenciado com base em machine learning e desenvolvido para análise de métricas de negócios. Ele não requer experiência em machine learning para começar. Basta fornecer dados históricos, além de quaisquer dados adicionais que você acredita que possam afetar suas previsões. Depois de fornecer todos os dados, o Amazon Forecast os aanalisa automaticamente e identifica o que é significativo. Em seguida, ele gera um modelo de previsão que pode fazer previsões até 50% mais precisas do que as de modelos que analisam apenas dados de séries temporais.

Comece criando uma conta gratuita da Amazon hoje mesmo com o nível gratuito da AWS. Nos primeiros dois meses de uso do Amazon Forecast, os novos clientes da AWS recebem até 10.000 gerações de previsões de séries temporais por mês; até 10 GB de armazenamento de dados por mês; e até 10 horas de treinamento por mês.

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