Survival Analysis

Análise de tempo até um evento ocorrer

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

  1. 1. Prepare seus dados em formato CSV com tempo, status do evento e grupo (opcional)
  2. 2. Faça o upload do arquivo na página de upload
  3. 3. Configure os parâmetros (modelo, variáveis)
  4. 4. Aguarde o processamento (normalmente 2-4 minutos)
  5. 5. 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

Exemplo de planilha de churn de clientes:

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_days, time_to_event, months

Variável de Evento

Nome da coluna que indica se o evento ocorreu (1) ou não (0).

Exemplo:

churned, event_occurred, died

Variável de Grupo (opcional)

Nome da coluna para comparar curvas de sobrevivência entre grupos.

Exemplo:

plan, treatment, region

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