O que é Análise de Sobrevivência?
A Análise de Sobrevivência (Survival Analysis) é um método estatístico para analisar o tempo até que um evento específico aconteça. Apesar do nome, não se limita a estudos médicos - é amplamente usada em negócios!
Você fornece dados sobre quando os eventos ocorreram (ou se ainda não ocorreram) e o sistema calcula probabilidades de sobrevivência, tempo médio até o evento e compara diferentes grupos.
Exemplos de uso
- Prever quando clientes vão cancelar assinatura (churn)
- Analisar tempo até quebra de equipamentos industriais
- Estimar lifetime value de clientes
- Comparar eficácia de tratamentos médicos ou intervenções
Início rápido
- Prepare seus dados em formato CSV com tempo, status do evento e grupo (opcional)
- Faça o upload do arquivo na página de upload
- Configure os parâmetros (modelo, variáveis)
- Aguarde o processamento (normalmente 2-4 minutos)
- Analise curvas de sobrevivência e estatísticas
Como organizar seus dados
Organize seus dados em uma planilha CSV com pelo menos três colunas:
Coluna 1
Tempo (Duration)
Quanto tempo até o evento ou até a censura. Por exemplo: 120 dias, 8 meses, 3 anos
Coluna 2
Evento Ocorreu (Event)
1 se o evento ocorreu (ex: cliente cancelou), 0 se não ocorreu ainda (censurado)
Coluna 3+
Grupo/Covariáveis (opcional)
Características para comparar grupos. Por exemplo: plano (básico/premium), região, idade
| duration_days | churned | plan |
|---|---|---|
| 365 | 1 | basic |
| 180 | 0 | premium |
| 90 | 1 | basic |
| 540 | 0 | premium |
Censura: Quando churned=0, significa que o cliente AINDA NÃO cancelou até aquele momento. Isso é importante e a análise de sobrevivência sabe lidar com isso!
Configurações da análise
- Modelo de Sobrevivência
-
Escolha o método de análise:
Kaplan-Meier Estimador não-paramétrico (padrão, mais comum)
Cox Modelo de riscos proporcionais (avançado)
- Variável de Tempo
-
Nome da coluna que contém o tempo observado.
Exemplo: duration_daystime_to_eventmonths
- Variável de Evento
-
Nome da coluna que indica se o evento ocorreu (1) ou não (0).
Exemplo: churnedevent_occurreddied
- Variável de Grupo (opcional)
-
Nome da coluna para comparar curvas de sobrevivência entre grupos.
Exemplo: plantreatmentregion
Entendendo os resultados
A análise retorna curvas de sobrevivência e estatísticas que mostram a probabilidade de 'sobreviver' (não ter o evento) ao longo do tempo.
Curva de Sobrevivência (Kaplan-Meier)
Eixo Y: Probabilidade de Sobrevivência
Varia de 0 a 1 (0% a 100%). Mostra que % ainda não teve o evento.
Exemplo: 0.7 aos 180 dias = 70% dos clientes ainda ativos
Eixo X: Tempo
Linha do tempo em dias, meses ou anos.
A curva desce em degraus quando eventos ocorrem
Tempo Mediano de Sobrevivência
Tempo até 50% ter o evento.
Exemplo: Mediana de 240 dias = metade dos clientes cancela em 8 meses
Log-Rank Test (comparação de grupos)
Testa se as curvas de diferentes grupos são estatisticamente diferentes.
p < 0.05 = Grupos têm sobrevivência significativamente diferente
Interpretação prática: Se o grupo 'premium' tem curva sempre acima do 'basic', significa que clientes premium sobrevivem mais (menor churn). Use isso para tomar decisões estratégicas!
Precisa de ajuda?
Entre em contato: contato@grabatus.com