Forecasting: quando o problema não está no modelo

📊 Forecasting: quando o problema não está no modelo

É comum pensar que, quando uma previsão falha, o primeiro lugar a procurar o problema é no algoritmo. Mas, na prática, muitos erros de forecasting começam muito antes da modelagem.

Um modelo aprende com os dados que recebe. Se o histórico contém eventos excepcionais que não deveriam se repetir, se houve alguma mudança estrutural no comportamento do mercado ou se as premissas utilizadas já não representam a realidade atual, até mesmo um modelo tecnicamente muito bom pode produzir uma previsão equivocada.

Outro ponto importante é a forma como o resultado é interpretado. Uma previsão não deveria ser tratada necessariamente como um número exato, mas como uma estimativa que carrega incerteza. E, principalmente, precisamos comparar continuamente o forecast com o que realmente aconteceu para entender onde e por que estamos errando.

No fim, forecasting não é apenas sobre escolher o melhor algoritmo. É também sobre qualidade dos dados, contexto, premissas e aprendizado contínuo.

Foi justamente sobre esses pontos que escrevi na minha última publicação no LinkedIn, explorando 4 situações que podem comprometer um forecast antes mesmo de qualquer modelo ser executado.

🔗 Se esse tema faz parte da sua rotina com dados, vale conferir a reflexão completa no meu LinkedIn 😊

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