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Analítica predictiva

La analítica predictiva es un campo de estadísticas que identifica y predice tendencias y resultados futuros extrayendo información de conjuntos de datos existentes. Utiliza técnicas de modelado predictivo, aprendizaje automático y análisis de datos para predecir eventos futuros basándose en datos pasados.

¿Para qué sirve la analítica predictiva?

La analítica predictiva ayuda principalmente a las organizaciones a tomar decisiones al predecir eventos futuros basándose en la historia pasada. A través de modelos informáticos, aprendizaje automático y técnicas de análisis de datos, la disciplina puede identificar patrones y eventos que son invisibles a simple vista.

Características de la analítica predictiva

  • Modelado de datos: utiliza técnicas estadísticas y aprendizaje automático para crear modelos que puedan predecir el futuro basándose en datos pasados. Estos patrones son importantes para identificar patrones y patrones.
  • Uso de Big Data: el análisis cognitivo puede capturar y procesar grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes, lo que permite un análisis profundo y preciso.
  • Automatización: muchos procesos en los sistemas de pronóstico se pueden automatizar y los modelos se pueden actualizar y recalibrar continuamente a medida que haya nuevos datos disponibles.
  • Multidisciplinar: combina conocimientos y métodos de muchos campos, incluida la estadística, la informática, las matemáticas y otros campos aplicados como la economía o la salud.
  • Claridad: a diferencia del análisis descriptivo, que se centra en explicar lo que ha sucedido, el análisis predictivo se centra en predecir qué sucederá y qué se puede hacer.
  • Mejora continua: los pronósticos se actualizan periódicamente a medida que se agregan nuevos datos y los eventos y circunstancias cambian.
  • Visualización de datos: utiliza herramientas de visualización para presentar resultados de predicción para ayudar en la interpretación y la toma de decisiones basadas en los resultados del modelo.
  • Riesgo e incertidumbre: una parte importante del análisis es evaluar la incertidumbre y el riesgo asociados con los pronósticos, no solo estimaciones de lo que sucederá, sino también la confianza y el riesgo asociados con esas estadísticas.

¿Cómo funciona la analítica predictiva?

  • Recopilación de datos: el primer paso es recopilar datos relevantes de diversas fuentes, como documentos internos de la empresa, archivos de red, datos de dispositivos conectados, etc. Estos datos deben ser cuantitativos y completos para que puedan analizarse correctamente.
  • Procesamiento de datos: una vez recopilados los datos, deben limpiarse y procesarse. Esto incluye eliminar datos incorrectos o irrelevantes, verificar si faltan datos y garantizar que los datos estén en un formato adecuado para el análisis. La calidad de los datos es fundamental para realizar predicciones precisas.
  • Investigación exploratoria: antes de comenzar a construir un modelo, realice una investigación exploratoria para comprender las características más importantes de los datos, incluida la distribución, las relaciones entre variables y las tendencias y errores que afectan los resultados del modelo.
  • Modelado: utilizar técnicas estadísticas y aprendizaje automático para construir modelos predictivos. Algunos algoritmos populares incluyen regresión lineal y lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales. El objetivo es crear modelos que puedan explicar bien la historia pasada y ayudar a predecir el futuro.
  • Validar el modelo: validar el modelo utilizando datos de prueba que no se utilizan en el entrenamiento del modelo. Este paso es importante para garantizar que el modelo no sólo funcione bien con datos históricos, sino que también prediga correctamente eventos nunca antes vistos.
  • Implementación: después de la validación, el modelo se coloca en el mundo real y comienza a predecir material nuevo y existente. Esto puede implicar la integración con los sistemas de TI existentes y cambios en los flujos de trabajo.
  • Monitoreo continuo y actualizaciones: los pronósticos deben monitorearse continuamente para seguir siendo precisos y relevantes ante las tendencias y los cambios de datos. Esto puede requerir actualizar y volver a entrenar periódicamente el modelo con material nuevo.

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