Introdução

A análise preditiva está se tornando cada vez mais importante no mundo digital moderno. Desde a previsão de desempenho até a descoberta de tendências, a análise preditiva tem o potencial de sobrecarregar seus painéis atuais do Excel. Com os recursos certos, até mesmo usuários iniciantes têm a capacidade de transformar seus painéis de comuns em extraordinários. Neste artigo, veremos os benefícios da análise preditiva, as ferramentas e os recursos necessários para utilizar essa tecnologia e uma visão geral útil de todo o processo.


Entendendo os fundamentos da análise preditiva

A análise preditiva é uma forma de análise de dados que usa uma variedade de técnicas para prever resultados ou padrões futuros com base em dados históricos. A análise preditiva pode ser usada para informar decisões ou em aplicativos como sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Compreender os fundamentos da análise preditiva pode ajudar você a levar seus painéis do Excel a um novo nível.

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é o processo de derivar insights de dados para prever tendências e comportamentos futuros. Ele pode ser aplicado a qualquer área em que desempenhos passados ​​possam ser aproveitados para antecipar resultados futuros, desde o orçamento até a previsão de tendências de vendas. A análise preditiva ajuda as organizações a tomar decisões com mais precisão, rapidez e eficiência e oferece suporte à tomada de decisões em tempo real. A análise preditiva pode ser usada para desenvolver planos acionáveis ​​que utilizam previsões para apoiar a tomada de decisões proativa e oportuna.

Exemplos de análise preditiva

A análise preditiva é usada em vários campos e atividades. Por exemplo, em serviços financeiros, a análise preditiva pode ser usada para prever preços de ações ou tendências econômicas. No marketing, a análise preditiva é usada para criar segmentações de clientes ou determinar o sucesso das campanhas. Na área da saúde, a análise preditiva pode ser usada para antecipar e prevenir problemas de saúde, diagnosticar doenças e prever sinistros de seguros.

Diferenças entre análise preditiva e outras análises

A análise preditiva difere de outras formas de análise de dados de algumas maneiras importantes. Primeiro, a análise preditiva é voltada para o futuro, enquanto outras formas de análise de dados são mais focadas na análise retrospectiva. Em segundo lugar, a análise preditiva requer grandes conjuntos de dados e algoritmos complexos para gerar insights e, normalmente, envolve a construção de modelos para fazer previsões. Da mesma forma, a análise preditiva envolve o uso de aprendizado de máquina para antecipar resultados, enquanto outras formas de análise de dados se concentram mais na identificação de padrões.

  • A análise preditiva é voltada para o futuro.
  • A análise preditiva requer grandes conjuntos de dados e algoritmos complexos.
  • A análise preditiva envolve a construção de modelos e o uso de aprendizado de máquina.
  • Outras formas de análise de dados são focadas na análise retrospectiva e na identificação de padrões.


Preparando seus painéis do Excel para análise preditiva

Escolher os dados certos

Ao preparar seus painéis do Excel para análise preditiva, selecionar os dados certos é uma etapa crucial. É importante garantir que seus dados sejam precisos, atuais e contenham informações suficientes para criar modelos preditivos com precisão. Considere os tipos de dados necessários para seus modelos preditivos, como preferências do cliente, vendas, análises de produtos e outras informações importantes. Além disso, tente procurar padrões e relacionamentos em seus dados que possam ser úteis para modelagem preditiva posterior.

Limpeza e classificação de dados para previsões

Depois de identificar os dados que você usará para análise preditiva, a próxima etapa é limpar e classificar seus dados. Isso inclui remover qualquer informação irrelevante, formatar os dados no formato correto e classificar os dados em categorias significativas que serão úteis para previsão.Durante esse processo, você também deve verificar os dados em busca de erros ou irregularidades, como dados ausentes ou incorretos

Formatando seu painel do Excel para análise preditiva

Depois que seus dados estiverem prontos, é hora de formatar seu painel do Excel para análise preditiva. Comece agrupando dados semelhantes em categorias, como tipos de clientes ou regiões de vendas, para que tendências e padrões possam ser facilmente identificados. Além disso, considere adicionar tabelas e gráficos de comparação que podem ajudar a ilustrar as correlações entre diferentes pontos de dados. Por fim, adicione todas as visualizações e ferramentas analíticas necessárias para analisar os dados, como gráficos de dispersão, mapas de calor e linhas de regressão.


4. Introdução à análise preditiva no Excel

A análise preditiva é uma maneira poderosa e eficaz de analisar dados e aprimorar seus painéis existentes do Excel. Esta seção fornecerá dicas importantes sobre como começar com suas previsões e levar seus painéis para o próximo nível.

a. Acessando as ferramentas corretas no Excel

O Microsoft Excel oferece várias ferramentas integradas que podem ser usadas para analisar e prever tendências e padrões nos dados. O Data Analysis ToolPak, por exemplo, é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para analisar tendências, detectar correlações e outliers e prever valores. Além disso, o Excel fornece várias funções preditivas, como as funções FORECAST.ETS e FORECAST.LINEAR, que podem ser utilizadas para identificar erros de previsão, rastrear estimativas e tendências de erros e criar modelos de dados.

b. Configurando modelos de dados com seus dados

Depois de selecionar as ferramentas apropriadas para suas análises e previsões de dados, a próxima etapa é configurar os modelos de dados. A modelagem de dados é o processo de organização e análise de dados brutos para criar modelos de previsão que podem extrair insights significativos dos dados. Ao configurar seus modelos de dados no Excel, você precisará selecionar o conjunto de dados apropriado que melhor atenda aos seus requisitos de previsão. Você também pode precisar filtrar e limpar os dados para remover quaisquer valores discrepantes ou incorretos.

c. Testando hipóteses e fazendo previsões

Agora que seus modelos de dados estão configurados, você pode começar a testar hipóteses e fazer previsões. Para fazer isso, você pode usar várias funções diferentes do Excel, incluindo as funções PROJ.LOG e PROJ.LIN, que podem ser usadas para calcular a tendência linear de um determinado conjunto de dados. As funções FORECAST.ETS e FORECAST.LINEAR também podem ser usadas para prever valores futuros. Depois de ter os modelos de dados e as previsões ao seu alcance, você pode começar a criar um painel do Excel informativo e envolvente que fornece insights significativos sobre seus dados.


Fazendo previsões no Excel

Fazer previsões no Excel pode aumentar os insights de dados que você pode obter de seus painéis. A tecnologia de análise preditiva pode ajudá-lo a fazer suposições sobre como as pessoas, os mercados e os produtos se comportarão no futuro. Incluir essa forma de análise em seus painéis os levará ao próximo nível.

Como escrever fórmulas para previsões

Usando as funções internas do Excel, você pode criar fórmulas personalizadas para fazer previsões com base nos dados da sua planilha. Isso pode incluir regressões lineares simples ou previsões mais complexas, como análise multivariada. Para criar suas próprias fórmulas, você precisará entender a programação básica, bem como entender o conjunto de dados específico que está analisando. Aprender a escrever essas fórmulas permite que você personalize as previsões de acordo com suas próprias necessidades.

Aproveitando fórmulas existentes

Uma alternativa para programar suas próprias fórmulas é usar as funções existentes do Excel para fazer previsões. O Excel possui uma variedade de ferramentas que podem ser usadas para fazer previsões, como as funções Regressão Linear, Regressão Polinomial e Regressão Logística.Dependendo do tipo de previsão que você precisa, você pode usar uma dessas funções para gerar previsões com base em seus dados

Refinando previsões

Depois de gerar as previsões, você pode refiná-las ajustando os parâmetros ou adicionando dados adicionais à fórmula. Isso pode ajudá-lo a criar previsões mais precisas e refinar os insights do seu painel. Além disso, você pode usar outros recursos avançados do Excel, como visualização de dados, para obter mais informações sobre as previsões.


Utilização de análises preditivas para seus painéis

A análise preditiva pode fornecer informações valiosas sobre o desempenho futuro de sua empresa e ajudar a levar seus painéis do Excel a um novo nível. A utilização de análises preditivas para seus painéis pode ajudar você a ver oportunidades em potencial e planejar adequadamente.

Conectando as previsões ao seu painel

A primeira etapa para utilizar a análise preditiva em seus painéis é estabelecer uma conexão entre as previsões e o painel. Isso pode ser feito acoplando os insights preditivos com os dados existentes no painel. Isso permitirá que você acesse rapidamente as previsões e tire conclusões significativas com facilidade.

Mantendo o painel atualizado

É importante manter seu painel atualizado com os dados e previsões mais recentes. Isso pode ser feito agendando atualizações automáticas no painel, o que garantirá que todas as informações relevantes estejam sempre atualizadas. Isso ajudará você a ficar sempre à frente e aproveitar as oportunidades em potencial.

Tirar conclusões significativas

A etapa final para utilizar a análise preditiva para seus painéis é tirar conclusões significativas dos dados. Isso pode ser feito analisando os dados para ver como as mudanças em determinadas métricas podem afetar outras. Por exemplo, você pode ver como as mudanças nas vendas podem afetar os custos de produção ou como as mudanças na demanda do cliente podem afetar os tempos de atendimento.

Ao entender as possíveis relações entre diferentes métricas, você poderá usar a análise preditiva para tirar conclusões significativas que o ajudarão a tomar decisões melhores e aproveitar oportunidades em potencial.


Conclusão

Esta postagem de blog explorou como usar a análise preditiva para levar seus painéis do Excel a um novo nível. Discutimos os fundamentos da análise preditiva, incluindo o histórico e as definições, além de como o software funciona e os tipos de análise que ele inclui.

Também analisamos as diferentes maneiras pelas quais a análise preditiva pode melhorar seus painéis do Excel, como fornecer um processo mais rápido para análise de dados, permitir insights mais profundos sobre os dados e fornecer previsões sobre tendências futuras. Por fim, vimos alguns exemplos de análise preditiva em ação e exploramos as possíveis aplicações da tecnologia.

Resumo do conteúdo do artigo

Para resumir, esta postagem do blog forneceu uma visão geral da análise preditiva, como ela pode ser usada para aprimorar os painéis do Excel e suas possíveis aplicações.

Continuando a explorar a análise preditiva

Agora que você sabe mais sobre análise preditiva e painéis do Excel, é hora de aprofundar seus conhecimentos e explorar o potencial dessa poderosa combinação. Existem muitas ferramentas e técnicas diferentes disponíveis para estudos mais aprofundados, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina e aplicativos de inteligência artificial.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre análise preditiva e como ela pode melhorar seus painéis do Excel, há muitos recursos disponíveis on-line e off-line para ajudar. De livros e tutoriais a sites e webinars, você pode encontrar as informações e os conselhos necessários para aproveitar ao máximo a tecnologia.

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