El análisis predictivo es un proceso analítico que utiliza estadísticas y técnicas de modelado para tomar decisiones informadas y predicciones sobre resultados futuros basados en datos actuales e históricos. Las empresas utilizan estas técnicas, que incluyen minería de datos, modelos predictivos y aprendizaje automático, para evaluar riesgos y pronosticar tendencias comerciales.
Como resultado, los líderes empresariales pueden utilizar el análisis predictivo para aumentar las posibilidades de éxito de muchas iniciativas o probar una variedad de escenarios rápidamente. Esto brinda a las empresas de diversas industrias una ventaja competitiva y les ayuda a tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.
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¿Cómo funciona el análisis predictivo?
Las plataformas de análisis predictivo analizan datos históricos e intentan detectar patrones. El proceso se basa en datos como las compras de los clientes, la información meteorológica o los hábitos bancarios, estadísticas como el análisis de regresión y suposiciones de que el futuro seguirá las tendencias del pasado.
Por ejemplo, el análisis predictivo tiene el potencial de detectar clientes que probablemente cancelen un servicio o no lo renueven, identificar transacciones que podrían ser fraudulentas o crear un programa de mantenimiento preventivo.
VER: Obtenga más información sobre el modelado predictivo.
Algunos tipos de software de análisis predictivo incluso utilizan el aprendizaje automático para revisar algoritmos basados en lo aprendido a partir de los datos recopilados a lo largo del tiempo, mejorando continuamente la precisión de la predicción. Estas plataformas utilizan algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones, correlaciones y tendencias. También utilizan modelos y técnicas estadísticas como análisis de regresión, árboles de decisión, redes neuronales y agrupaciones para hacer predicciones y proporcionar información basada en tendencias históricas.
¿Cuál es la diferencia entre análisis predictivo y pronóstico?
El análisis predictivo implica el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Como tal, la previsión es un tipo específico de análisis predictivo que se centra en predecir valores futuros de una variable o conjunto de variables en particular basándose en datos pasados y presentes.
Tipos de modelos analíticos predictivos
Hay varios tipos de modelos de análisis predictivo disponibles. El mejor modelo de análisis predictivo es relativo al tipo y la cantidad de datos disponibles, la naturaleza del problema que una empresa quiere resolver y el resultado deseado de la empresa.
Modelos de agrupación
Los modelos de agrupamiento se utilizan para agrupar observaciones similares en función de sus características sin categorías predefinidas. Existen varios tipos de modelos de agrupación, incluida la agrupación basada en centroides, la agrupación basada en densidad, la agrupación basada en distribución y la agrupación jerárquica.
Casos de uso: Segmentación de clientes, detección de anomalías y análisis de cesta de compra.
Modelos de series de tiempo
Los modelos de series de tiempo se utilizan para predecir valores futuros de una variable basándose en una secuencia de puntos de datos recopilados a lo largo del tiempo, patrones y tendencias observados en datos históricos.
Los tipos de modelos de series de tiempo incluyen suavizado exponencial, modelos de media móvil integrada autorregresiva, media móvil autorregresiva, media móvil y media móvil integrada autorregresiva estacional.
Casos de uso: Previsión de precios de acciones, demanda de productos, predicciones meteorológicas y tráfico de sitios web.
Modelos de clasificación
Se utiliza un modelo de clasificación para predecir la etiqueta correcta a partir de los valores de entrada proporcionados para el entrenamiento. Estos modelos predicen la categoría o clase a la que pertenece una observación en función de sus características. Los ejemplos incluyen regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de vectores de soporte.
Casos de uso: Detección de fraude, segmentación de clientes, filtrado de spam, análisis de sentimiento y diagnóstico médico.
Modelos de regresión
Un modelo de regresión es un modelo estadístico que intenta predecir la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Los ejemplos incluyen regresión lineal, regresión polinómica y regresión múltiple.
Casos de uso: Predice ventas o datos financieros.
Modelos de conjunto
Los modelos conjuntos combinan predicciones de múltiples modelos para mejorar el rendimiento general y la solidez. Los ejemplos incluyen bosques aleatorios, aumento de gradiente y modelos de apilamiento.
Casos de uso: cualquier tarea de predicción en la que se desee mejorar la precisión.
Árboles de decisión
Los árboles de decisión son un tipo de modelo predictivo que utiliza una estructura ramificada para trazar un proceso de toma de decisiones. Cada rama representa una decisión o resultado diferente según las variables de entrada en los datos.
Casos de uso: Problemas de clasificación donde el objetivo es asignar cada instancia de datos a una clase o categoría predefinida.
Beneficios del análisis predictivo
- Rendimiento financiero mejorado: Las organizaciones pueden mejorar el desempeño financiero minimizando los riesgos y maximizando las oportunidades cuando utilizan análisis predictivos para optimizar los procesos financieros, como la elaboración de presupuestos, la previsión y la gestión de riesgos.
- Mejor orientación al cliente: El análisis predictivo puede segmentar a los clientes en función de su comportamiento, preferencias y patrones de compra. Esto permite a las empresas adaptar sus estrategias y ofertas de marketing a segmentos de clientes específicos.
- Detección de fraude: Las empresas de servicios financieros, seguros y comercio electrónico pueden utilizar análisis predictivos para prevenir y minimizar el fraude, ya que es eficaz para detectar patrones inusuales o anomalías que pueden indicar actividades fraudulentas.
- Mejora de la toma de decisiones: Al aprovechar los datos históricos y los algoritmos avanzados, el análisis predictivo puede proporcionar información y predicciones que ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones.
Casos de uso de análisis predictivo
El análisis predictivo se está convirtiendo en algo común entre diversas empresas, independientemente de su industria. Por ejemplo, es bueno para la previsión financiera, el análisis del comportamiento del cliente, la gestión de riesgos, la detección de fraude y la optimización operativa, lo que lo hace útil en sectores que monitorean y aprovechan este tipo de datos.
Servicios financieros
Las instituciones financieras suelen utilizar análisis predictivos para identificar patrones y anomalías en los datos de transacciones para detectar fraudes, evaluar el crédito de los prestatarios para predecir la probabilidad de que un cliente incumpla un préstamo y tomar decisiones de inversión basadas en datos.
Marketing
Al analizar factores como el historial de transacciones, las interacciones de servicio al cliente y la información demográfica, los modelos predictivos pueden identificar a los clientes con una mayor probabilidad de irse y permitir esfuerzos de retención personalizados.
Y al analizar los datos y el comportamiento de los clientes, los modelos predictivos pueden identificar a los clientes que tienen más probabilidades de comprar ciertos productos o servicios, mejorando la adquisición y retención de clientes.
Telecomunicaciones
Las empresas de telecomunicaciones pueden aprovechar las capacidades de análisis predictivo para ayudarlas a minimizar el tiempo de inactividad, mejorar la calidad del servicio y mejorar la satisfacción del cliente. El uso de esta tecnología para predecir posibles problemas de red en función de eventos pasados y métricas de rendimiento permite un mantenimiento y una optimización proactivos.
Fabricación
El análisis predictivo se puede utilizar en la fabricación para optimizar el mantenimiento de los equipos. Al analizar datos de sensores en tiempo real y registros históricos de mantenimiento, los modelos predictivos pueden identificar patrones y predecir cuándo es probable que falle el equipo. Esto permite a los fabricantes programar el mantenimiento de forma proactiva, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la eficiencia operativa general.
Herramientas populares de análisis predictivo
Las herramientas de análisis predictivo van desde herramientas sin código hasta lagos de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Además, algunas plataformas son espacios de trabajo completos, mientras que otras se integran con herramientas existentes, y las opciones para implementaciones locales y en la nube también variarán.
Las empresas deberán elegir una solución que se ajuste a las necesidades y experiencia de cada departamento. Algunas de las principales herramientas de análisis predictivo incluyen:
- Altérix permite a los usuarios crear e implementar modelos analíticos sin necesidad de codificación. Ocupa el mejor lugar para la preparación, combinación y análisis de datos.
- Minero rápido tiene más de 1500 algoritmos nativos, funciones de preparación de datos y ciencia de datos y admite la integración de datos de varias fuentes. Ofrece flujos de trabajo visuales para crear e implementar modelos predictivos.
- Aprendizaje automático de Microsoft Azure es una plataforma de análisis predictivo basada en la nube que ofrece una interfaz de arrastrar y soltar y capacidades automatizadas de aprendizaje automático.
