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A ferramenta Calculadora de Previsão ajuda você a criar um scorecard que pode ser usado para analisar novos dados e avaliar opções ou riscos. Por exemplo, se você tiver dados históricos e demográficos sobre clientes, a ferramenta Calculadora de Previsão poderá ajudá-lo com duas tarefas principais:
Gerando uma análise subjacente da demografia, do comportamento de compra e de vários outros fatores.
Criar um scorecard de trabalho que ajuda você a avaliar membros e fazer recomendações para novos produtos ou ofertas de serviço.
O assistente também cria uma planilha que armazena todos os cálculos subjacentes, para que você possa interagir com o modelo e ver como valores de entrada diferentes afetam a pontuação final.
Se preferir, o assistente pode também criar uma versão impressa da planilha que você pode utilizar para avaliar offline. Você não pode interagir com o modelo como pode com a pasta de trabalho online do Excel, mas a versão impressa fornece todos os cálculos necessários para inserir valores e calcular uma pontuação final.
Usando a ferramenta calculadora de previsão
Abra uma tabela do Excel que contenha os dados que você deseja analisar.
Clique na Calculadora de Previsão na guia Analisar .
Na caixa de diálogo Calculadora de Previsão , para Destino, escolha a coluna que você deseja prever, como comportamento de compra.
Especifique o valor de destino. Se o valor for numérico, use a opção No intervalo e digite os valores mínimo e máximo para o intervalo desejado. Se o valor for discreto, selecione a opção Exatamente e escolha o valor na lista suspensa.
Clique em Escolher colunas a serem usadas para análise.
Na caixa de diálogo Seleção Avançada de Coluna , selecione colunas que tenham informações úteis. Remova as colunas que não são relevantes para a análise. Clique em OK.
Para evitar distorcer os resultados, você também deve remover colunas que têm informações duplicadas. Por exemplo, se você tiver uma coluna Renda que contenha dados numéricos e uma coluna grupo de renda que contenha os rótulos Alto, Médio e Baixo, não deverá incluir ambas as colunas no mesmo modelo. Em vez disso, você pode criar um modelo separado para cada coluna.
Na seção Opções de Saída , selecione Calculadora Operacional para criar a análise e o scorecard em uma pasta de trabalho do Excel. Selecione Calculadora Pronta para Impressão para criar a análise e também gerar um relatório que possa ser impresso e usado manualmente para pontuação.
Clique em Executar.
A ferramenta cria novas planilhas que contêm os relatórios e painéis de controle.
Requisitos
A ferramenta Calculadora de Previsão usa o algoritmo regressão logística da Microsoft, que pode funcionar com valores discretos, bem como dados numéricos discretos e contínuos.
Noções básicas sobre os relatórios de pontuação
Se você selecionar as duas opções de saída, a Calculadora de Previsão criará as três novas planilhas a seguir na pasta de trabalho atual:
Um Relatório de Previsãoque contém os resultados da análise, completo com tabelas interativas e grafos que ajudam você a experimentar interações e lucros.
Uma Calculadora de Previsão interativa que ajuda você a criar pontuações.
Uma calculadora imprimível com instruções e coeficientes a serem usados na pontuação.
Esta seção descreve as informações em cada relatório e como usar as várias opções de relatório.
Relatório de previsão com grafos
O primeiro relatório de previsão é intitulado Relatório da Calculadora de Previsão para o <estado de destino do <atributo específico>. Ele contém uma tabela de fatores derivados da análise, juntamente com ferramentas para ajudá-lo a avaliar o impacto financeiro de uma análise específica.
Tabela para especificar custos e lucros
A primeira ferramenta neste relatório, no canto superior esquerdo do relatório, é uma tabela na qual você pode especificar os custos e os lucros associados à previsão correta e incorreta de um valor. Esses custos e lucros são necessários para calcular o limite de pontuação ideal para a calculadora.
| Elemento | Descrição e exemplo |
|---|---|
| Custo Falso Positivo | Custo de supondo que o modelo previu um resultado positivo corretamente quando, na verdade, a previsão está errada. Por exemplo, o modelo prevê que um cliente comprará algo e, com base nisso, você criará uma campanha para direcionar esse cliente. Você pode inserir o custo de divulgação para o cliente aqui. |
| Custo Negativo Falso | Custo de supondo que o modelo previu um negativo corretamente quando, na verdade, a previsão está errada. Por exemplo, o modelo pode prever que é improvável que clientes mais velhos comprem uma bicicleta, mas você descobre que o modelo foi distorcido e, como resultado, você perdeu a chance de atingir clientes mais antigos. Você pode atribuir aqui um custo de oportunidade perdido. |
| Lucro Positivo Verdadeiro | Lucre com a previsão correta de um resultado positivo. Por exemplo, se você direcionar os clientes certos e os resultados de divulgação em uma venda, você inserirá o lucro por cliente aqui. |
| Lucro Negativo Verdadeiro | Lucre com a previsão correta de um resultado negativo. Por exemplo, se você puder identificar corretamente os clientes que não devem ser direcionados, você poderá inserir o número X de dólares de publicidade por cliente aqui. |
Gráfico para exibir o lucro máximo
À medida que você insere valores na tabela, os grafos relacionados são atualizados automaticamente para mostrar o melhor ponto para maximizar o lucro dado o modelo atual. O gráfico de linha à direita desta tabela exibe o lucro para vários patamares de pontuação. O lucro é estimado usando os números de lucro e custo que você digita na tabela, com base nas previsões e probabilidades do modelo.
Por exemplo, se, na tabela superior esquerda, a célula de Limite Sugerido para maximizar o lucro mostrar o valor 500, o gráfico no lado direito mostrará 500 como o ponto mais alto do grafo de linha. O que esse valor de 500 significa é que, para maximizar os lucros, você deve usar as 500 principais recomendações do modelo de mineração, ordenadas por probabilidade.
Tabela de Pontuações para Cada Atributo e Valor
A tabela no canto inferior esquerdo do relatório mostra um detalhamento dos valores detectados e como cada valor afeta o resultado. Você não pode alterar os valores nesta tabela; eles são exibidos para ajudá-lo a entender a previsão.
Por exemplo, a tabela a seguir mostra um exemplo dos resultados quando o resultado de destino é que um cliente compra uma bicicleta. A tabela lista cada coluna de entrada usada no modelo, independentemente de a entrada afetar o modelo. A tabela também lista os valores discretos e os valores discretizados, se a coluna de entrada contiver dados numéricos contínuos.
Os valores na coluna Impacto Relativo são probabilidades, representadas como porcentagens. A célula é sombreada para representar visualmente o impacto desse valor nos resultados.
| Atributo | Valor | Impacto relativo |
|---|---|---|
| Estado civil | Casado | 0 |
| Estado civil | Solteiro | 71 |
| Gênero | Fêmea | 13 |
| Gênero | Macho | 0 |
Você pode interpretar esses fatores da seguinte maneira:
Ser casado não afeta a probabilidade do cliente comprar uma bicicleta.
No entanto, ser solteiro é um indicador forte (70%) de que o cliente provavelmente comprará uma bicicleta.
O gênero do cliente tem apenas efeito marginal (13%) no comportamento previsto de compra de bicicletas se o cliente for uma mulher, e não terá efeito sobre o comportamento previsto de compra de bicicletas se o cliente for um homem.
Gráfico de custo cumulativo de classificação incorreta
O gráfico de área no canto inferior direito do relatório mostra o custo cumulativo de classificação incorreta para vários limites de pontuação. Este gráfico também usa os valores de custo e lucro inseridos para falsos positivos, verdadeiros positivos, falsos negativos e falsos positivos.
Ao contrário do gráfico no canto superior direito do relatório, que se concentra na maximização do lucro, esse gráfico incorpora o custo de fazer a previsão errada. Esse gráfico é especialmente útil em cenários como prevenção, em que o custo de tomar a decisão errada supera significativamente o custo de adivinhar corretamente.
Por exemplo, embora o primeiro gráfico sugira que direcionar os 500 principais clientes previstos pelo modelo é o caminho para o máximo de lucros, você pode decidir depois de examinar este segundo gráfico que os custos de direcionar incorretamente os clientes é muito grande e decidir, em vez disso, cortar a campanha de marketing nos primeiros 400 clientes.
Calculadora de previsão interativa
A segunda planilha criada pela ferramenta Calculadora de Previsão é intitulada Calculadora de Previsão para o <estado> de destino do atributo de <destino>. É uma planilha interativa que você pode usar para calcular pontuações individuais. Como essa planilha usa padrões e estatísticas armazenados no modelo, você pode experimentar valores diferentes e ver como eles afetam a pontuação prevista. Este relatório também tem duas seções: uma é interativa e outra é fornecida como referência.
Primeira tabela
Você pode selecionar ou digitar um novo valor na coluna Valor da tabela para ver como alterar o valor afeta a pontuação.
Por exemplo, se o relatório contiver os valores a seguir, você poderá diminuir o valor de Carros para 1 e, em seguida, para 0 para ver como isso afeta o comportamento de compra do cliente. À medida que você altera o valor de Carros para 0, a previsão na parte inferior muda para TRUE.
| Atributo | Valor | Impacto relativo |
|---|---|---|
| Estado civil | Casado | 0 |
| Gênero | Macho | 0 |
| Receita | 39050 - 71062 | 117 |
| Crianças | 0 | 157 |
| Educação | Solteiros | 22 |
| Ocupação | Manual Qualificado | 33 |
| Proprietário da Casa | Sim | 8 |
| Carros | 2 | 50 |
| Distância do trajeto | 0-1 Milhas | 99 |
| Região | América do Norte | 0 |
| Idade | 37 - 46 | 5 |
| Total | 491 | |
| Previsão para 'Sim' | FALSO |
Quando você digita o novo valor, a pontuação exibida na célula, Previsão para Sim, muda para TRUE e as pontuações de Impacto Relativo para os vários atributos também são atualizadas.
Observação
Mesmo que você altere apenas um valor, como o número de carros, os valores e os impactos de outros atributos poderão mudar quando você fizer isso. Isso ocorre porque os modelos de mineração de dados geralmente encontram relações complexas entre os dados e alterar qualquer variável pode ter efeitos imprevistos. Por esse motivo, recomendamos que você use a calculadora de previsão interativa para experimentar valores diferentes ou navegue pelo modelo de mineração para entender melhor as interações. Para obter mais informações, veja Navegar pelos Modelos.
Detalhamento de pontuação
Esta tabela mostra as pontuações individuais para cada estado possível das colunas de entrada e o impacto relativo que a pontuação tem sobre os resultados. Esta tabela é estática e somente para referência.
Calculadora de previsão imprimível
A terceira planilha criada pela ferramenta Calculadora de Previsão é intitulada Calculadora de Previsão Impressa para o <estado alvo> do atributo alvo<>. Esse scorecard destina-se a ser impresso para que você possa calcular manualmente as pontuações quando estiver longe do computador.
Para imprimir e usar o relatório de pontuação gerado pela Calculadora de Previsão
Clique na guia intitulada Calculadora de Previsão Imprimível para <atributo>.
No menu Arquivo do Excel, selecione Visualização de Impressão.
Altere a orientação da página, as margens e outras opções de impressão até que o scorecard se ajuste na página da maneira desejada.
Esse scorecard não é dinâmico e não está conectado ao modelo de forma alguma, portanto, você pode mover colunas ou linhas para melhorar a formatação sem afetar os dados subjacentes.
Imprima o placar.
Para cada atributo, escolha apenas um valor. Para o valor escolhido, coloque uma marca de seleção na caixa e escreva o número correspondente na coluna Pontuação .
Preencha o máximo de atributos possível para garantir a precisão.
Calcule a soma das pontuações de cada atributo e insira esse número na linha Total .
Converta a pontuação em um resultado previsto usando os critérios impressos na planilha imediatamente após a linha Total .
Ferramentas relacionadas
O Analysis Services fornece o algoritmo regressão logística da Microsoft para uso nesse tipo de análise. Se você já estiver familiarizado com a regressão logística, poderá criar facilmente modelos de regressão logística usando a opção Avançado do Cliente de Mineração de Dados para Excel. Para obter mais informações, consulte Modelagem Avançada (Suplementos de Mineração de Dados para Excel). Para obter mais informações sobre as opções e parâmetros para modelos de regressão logística, consulte o tópico "Algoritmo de Regressão Logística da Microsoft" nos Manuais Online do SQL Server.