Análisis predictivo

El análisis predictivo, a menudo denominado análisis predictivo, es la práctica de utilizar datos, algoritmos estadísticos, técnicas de aprendizaje automático y modelos para identificar patrones y hacer predicciones sobre eventos o tendencias futuros. Es una herramienta valiosa para que las empresas y organizaciones obtengan información, tomen decisiones informadas y mejoren sus operaciones.

¿Qué es el análisis predictivo?

La analítica predictiva consiste en utilizar estadísticas y métodos de modelización para hacer predicciones fundamentadas sobre lo que puede ocurrir en el futuro. Consiste en examinar datos históricos y pasados para determinar si es probable que se repitan tendencias o patrones similares. Esto es útil para las empresas y los inversores, ya que les permite asignar sus recursos en previsión de acontecimientos futuros.

El análisis predictivo no sólo consiste en hacer predicciones, sino también en encontrar formas de trabajar de manera más eficiente y reducir las posibilidades de reducción de riesgos.

¿Cuáles son los tipos de modelos de análisis predictivo?

Los tipos de modelos de análisis predictivo incluyen

• Árboles de decisión
• Redes neuronales
• Modelos de previsión
• Modelo de series temporales
• Modelo de agrupación

1. Árboles de decisión: Los árboles de decisión pueden ser una herramienta muy útil cuando se quiere saber qué impulsa a alguien a elegir. Este modelo categoriza los datos en varias secciones en función de factores específicos como el precio o la capitalización del mercado.
   
   Como su nombre indica, representa un tren con ramas y lazos. Las ramas simbolizan las opciones disponibles, mientras que cada hoja representa una decisión específica.
   
   Los trémites de decisión son los modelos más sencillos que existen porque son directos y fáciles de escribir. Son particularmente útiles cuando tienes que tomar decisiones rápidas.
2. Redes neuronales: Las redes neuronales se crearon como un tipo de análisis predictivo que imita el funcionamiento del cerebro humano. Este modelo emplea la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones para gestionar conexiones de datos complejas.
   
   Es una buena opción cuando te enfrentas a varios retos, como tratar con datos extensos, carecer de la fórmula adecuada para establecer conexiones entre las entradas y salidas de tus datos, o cuando tu objetivo es hacer predicciones en lugar de elaborar explicaciones.
3. Modelos de previsión: Uno de los tipos más comunes de modelos de análisis predictivo es el modelo de previsión. Este modelo es adecuado para predecir valores numéricos utilizando información de datos pasados para estimar valores de datos nuevos. A menudo se utiliza para completar los valores numéricos que faltan en los datos históricos.
   
   El análisis predictivo es potente porque puede tener en cuenta múltiples factores, razón por la cual los modelos de previsión se encuentran entre los más utilizados en este campo. Tienen aplicación en diversos sectores y escenarios empresariales.
   
   Por ejemplo, un centro de atención telefónica puede utilizarlos para anticipar el volumen de llamadas de asistencia que recibirá en un día, y un almacén de calzado puede utilizar análisis de predicción para determinar el inventario que necesitará para un próximo periodo de ventas. La versatilidad de los modelos de difusión anticipada es lo que los hace tan populares.
4. ‍Modelo de series temporales: El modelo de series temporales se basa en datos en los que el tiempo desempeña un papel crucial. Este modelo funciona mediante el análisis de varios puntos de datos, normalmente extraídos de los datos de años anteriores, para crear una métrica numérica que predice tendencias dentro de un marco temporal específico.
   
   Cuando las organizaciones quieren hacer un seguimiento de cómo cambia una variable concreta a lo largo del tiempo, recurren a un modelo de análisis predictivo de series temporales. Por ejemplo, si el propietario de una pequeña empresa quiere evaluar el rendimiento de las ventas en los últimos cuatro trimestres, el modelo Timе Sеriеs es la mejor herramienta. ‍
5. Modelo de agrupación: El modelo de agrupación consiste en tomar datos y organizarlos en grupos distintos que comparten características similares. Esta capacidad de agrupar datos basándose en atributos específicos es especialmente valiosa en diversas aplicaciones, como el marcado.
   
   Por ejemplo, los marcadores pueden utilizar este enfoque para segmentar una posible base de clientes en función de rasgos comunes. Este modelo de agrupación utiliza dos métodos: agrupación dura y agrupación suave. En el clustering duro, cada punto de datos se categoriza como perteneciente o no a un cluster específico. Por otro lado, el clustering suave asigna una probabilidad a los puntos de datos cuando se asocian a un cluster, lo que ofrece una visión más matizada.