A análise de dados é um dos passos mais importantes na gestão de qualquer empresa. Quanto mais complexos forem seus processos, mais importante é conseguir prever seus resultados de forma consistente. Para isso, é importante adotar o Information Value em suas análises.
Essa ferramenta contribui bastante para a confiabilidade das suas análises e conclusões. Algo que se aplica a diversos campos de conhecimento, como marketing, tecnologia da informação, finanças, entre outros.
Acompanhe e entenda o que é Information Value e como aplicá-la em suas análises.
O que é Information Value?
O Information Value é uma ferramenta que reflete o impacto de uma variável no resultado de um modelo preditivo. Ou seja, ela identifica o quão importante um determinado fator é para suas análises. Quanto maior for o IV de uma estatística, maior é o peso que ela possui em suas previsões.
Como calcular o Information Value?
O cálculo do Information Value não é difícil. Basta seguir um passo a passo e utilizar uma planilha para transformar esses dados em informação.
Definir variáveis
Vamos usar como exemplo uma equipe de atendimento com duas pessoas. Atendentes A e B realizam um número definido de atendimentos ao longo do dia de trabalho. Nosso objetivo é calcular seu impacto no sucesso do atendimento.
Coletar dados
Em seguida, devemos coletar duas estatísticas: os Bons Resultados e os Maus Resultados. No nosso exemplo, os Bons Resultados são os tickets abertos e resolvidos e os Maus Resultados são os não-resolvidos.
· Atendente A: 30 resolvidos / 20 não-resolvidos;
· Atendente B: 50 resolvidos / 40 não-resolvidos;
Proporção dos resultados
Em seguida, você deve calcular a proporção de Bons e Maus Resultados. Para isso, divida a variável pela soma de ambas. No nosso exemplo, temos os seguintes resultados:
· Atendente A (Bons): 30/(30+20) = 0,6;
· Atendente A (Maus): 20/(30+20) = 0,4;
· Atendente B (Bons): 50/(50+40) = 0,55;
· Atendente B (Maus): 40/(50+40) = 0,44;
Weight of Evidence (WoE)
O WoE é uma função que compara a proporção entre resultados Bons e Maus. A forma mais fácil de obter esse resultado é usando a função LN do Excell. Selecione a função e insira na fórmula a Proporção de Bons Resultados dividida pela Proporção de Maus Resultados obtidos no passo anterior. Assim, teremos o seguinte caso para cada atendente:
· Atendente A: 0,405465;
· Atendente B: 0,223144;
Note que, para o atendente C, o WoE é negativo. Ou seja, os resultados Ruins superam os Bons.
IV por indivíduo
Agora você deve calcular o Information Value para cada categoria. Nesse caso, para cada atendente. Basta multiplicar seu WoE pela diferença entre resultados Bons e Maus.
· Atendente A: (0,6-0,4)x0,405465 = 0,081093;
· Atendente B: (0,55-0,44)x0,223144 = 0,02454584.
IV total da equipe
Por fim, você soma o Information Value de todas as categorias para identificar o total da equipe. Nesse caso, seu total será 0,10563884.
Avaliação
Quando se trata de analisar os resultados, o IV pode cair em algumas categorias:
· 0,02 ou menor: não é relevante para prever resultados;
· 0,02 a 0,1: fraco, com pouco impacto;
· 0,1 a 0,3: médio, deve ser considerado;
· 0,3 a 0,5: forte, grande impacto nos resultados;
· Acima de 0,5: muito alto, boas chances de haver algo errado em sua análise.
No nosso exemplo, vimos que o IV da equipe é médio.
Vantagens e desvantagens do Information Value
Utilizar o IV em suas análises te dá um embasamento melhor para tomar decisões. Ele traz seu foco para as métricas mais relevantes, deixando de lado aquelas com menor impacto.
Porém, a conclusão só é confiável se sua evidência também for. Falhas na segurança da informação, como manipulação de dados ou erros em sua coleta, podem te levar a uma conclusão incorreta. Por isso é importante medir várias vezes ao longo do tempo.
Aplicações do Information Value na análise de dados
A principal função do IV é guiar sua análise e suas previsões. Ele pode ser aplicado a praticamente todas as áreas da empresa, como finanças, marketing, atendimento, produção, entre outros.
O Information Value é uma excelente ferramenta para elaborar modelos preditivos em seu negócio. Assim, você consegue analisar o impacto de diferentes variáveis e elaborar um plano que leve em conta os cenários mais prováveis. Sendo assim, ele deve sempre ser levado em conta em suas estatísticas.
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Muito obrigado
Manuela Silva
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