A modelagem estatística e a modelagem preditiva compartilham muitas bases matemáticas, mas têm objetivos e filosofias diferentes. Enquanto a estatística busca entender os dados e as relações entre variáveis, a modelagem preditiva tem como foco prever resultados futuros com o máximo de precisão possível, mesmo que a interpretação do modelo seja limitada.

Na modelagem estatística, o objetivo principal é explicar fenômenos. Ela busca compreender como e por que as variáveis estão relacionadas. Por exemplo, em uma regressão linear clássica, o foco é estimar o impacto de cada variável independente sobre a variável dependente, interpretando coeficientes, intervalos de confiança e significância estatística (p-valores). Aqui, a explicabilidade é mais importante que a precisão. É uma abordagem comum em pesquisas científicas, economia e ciências sociais.

Já a modelagem preditiva é orientada à performance e generalização. O interesse não está necessariamente em entender o “porquê”, mas em fazer boas previsões, seja para identificar clientes propensos ao churn, prever fraudes ou recomendar produtos. Ela usa algoritmos mais complexos (como árvores de decisão, random forests, gradient boosting, redes neurais) e se apoia em técnicas de validação e ajuste fino (como cross-validation e otimização de hiperparâmetros). Aqui, a prioridade é o acerto, mesmo que o modelo seja uma “caixa-preta”.

Imagine que você quer entender o que causa o preço de uma casa:

– Na Modelagem Estatística nós construiríamos um modelo de regressão para explicar o preço. O modelo ajudaria a explicar: “Para cada metro quadrado a mais, o preço aumenta, em média, em 12.000 reais, e este efeito é estatisticamente significativo (p-valor < 0.05). A presença de uma piscina aumenta o preço em 15.000 reais.” O objetivo é entender os fatores e sua importância.

– Na Modelagem Preditiva testaríamos vários algoritmos para prever o preço de uma casa nova que entra no mercado. Aqui poderíamos usar um modelo complexo (como XGBoost) e dizer: “Para esta casa específica com estas 150 características, podemos prever um preço de $550.000 com uma margem de erro de 3%”. O modelo pode não saber explicar exatamente como cada uma das 150 características contribuiu, mas o modelo é extremamente preciso em suas previsões.

A modelagem estatística explica o passado, enquanto a modelagem preditiva antecipa o futuro. A primeira busca compreender as relações e testar hipóteses; a segunda busca construir sistemas capazes de prever com confiança e, muitas vezes, em tempo real. O profissional de dados precisa dominar ambas: entender os fundamentos estatísticos para interpretar corretamente os resultados e aplicar técnicas preditivas para transformar dados em ação.

Use Modelagem Estatística quando precisar de explicação e compreensão. Use Modelagem Preditiva quando precisar de previsões precisas e acionáveis. As duas abordagens são ferramentas poderosas e complementares no arsenal de um Cientista de Dados.

Equipe DSA