Análisis Predictivo: Qué es y cómo funciona

¿Busca una solución perfecta que pueda prever tendencias futuras y ayudarle a tomar excelentes decisiones comerciales? Continúe leyendo para descubrir qué puede hacer el análisis predictivo por usted.

El análisis predictivo es una rama de la ciencia de datos que utiliza varios métodos para analizar los datos de una empresa, con el fin de encontrar patrones o tendencias que ayudarán a esa empresa a tomar las decisiones correctas.

Hay muchas actividades involucradas en este proceso e incluyen disciplinas como el aprendizaje automático, el análisis de datos y algoritmos de inteligencia artificial que ayudan a hacer esas predicciones.

Puede utilizar análisis predictivos en una amplia gama de aplicaciones. Todo lo que necesita es acceso a datos históricos que puede utilizar para entrenar su sistema, además de datos actuales para realizar predicciones.

Este blog analiza los diferentes beneficios de utilizar análisis predictivos en su negocio y, además, le muestra cómo comenzar.

Cómo funciona el análisis predictivo

El análisis predictivo es una parte de las diferentes áreas del análisis de datos. Los otros son análisis descriptivos, análisis de diagnóstico y análisis prescriptivos.

Como también sugieren sus diferentes nombres, el análisis descriptivo es el área que describe cualquier cosa que sucedió en una situación, mientras que el análisis de diagnóstico intenta descubrir por qué sucedió eso. El análisis predictivo, por otro lado, se centra en encontrar cosas que pueden suceder en el futuro, mientras que el cuarto, el análisis prescriptivo, busca formas de hacer que sucedan cosas específicas.

Ahora, veamos las formas que utiliza el análisis predictivo para descubrir lo que podría suceder en el futuro. Los enumeraré en los siguientes pasos.

Paso 1: Definición del objetivo

Primero, necesita definir lo que está tratando de lograr y lo hace especificando sus objetivos para el análisis predictivo y las variables objetivo que está tratando de predecir. Estos objetivos podrían ser ventas, adquisición de nuevos clientes, mantenimiento de equipos, etc.

Paso 2: Recopilación de datos

A continuación, debe recopilar datos históricos que pueda emplear para entrenar su modelo predictivo. El conjunto de datos debe ser lo más completo posible, con toda la información relevante y las variables objetivo.

Paso 3: preprocesamiento de datos y selección de funciones

Siempre debe preparar sus datos antes de entrenar un modelo eliminando los valores atípicos y asegurándose de que todas las variables estén en una escala comparable. Luego, para simplificar su trabajo y mejorar la precisión, debe seleccionar las variables o características que son más importantes para lograr los resultados que necesita.

Paso 4: Selección del modelo

Los diferentes modelos de aprendizaje automático funcionan bien para diferentes tareas. Por lo tanto, también deberá seleccionar el tipo de modelo predictivo con el que trabajará. Los ejemplos incluyen redes neuronales, regresión lineal, árboles de decisión y más.

Paso 5: Entrenamiento y ajuste del modelo

La fase de capacitación consiste simplemente en alimentar al modelo con los datos sin procesar y enseñarle qué resultados son deseables y cuáles no. Cuantos más datos proporcione a un modelo, mejores serán sus predicciones. Luego puede probar el modelo para validar su rendimiento y ajustar los parámetros cuando sea necesario.

Paso 6: hacer predicciones e implementar 

Una vez que esté satisfecho con su rendimiento, podrá emplear el modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos. Es posible que también necesite implementar el modelo en un entorno específico o integrarlo con otras aplicaciones y sistemas.

Beneficios de la analítica predictiva

Tener un modelo de IA analítico predictivo a su disposición tiene muchos beneficios, aunque esto depende del trabajo que pretenda realizar y de qué tan bien se haya entrenado el modelo. Estos son algunos de los principales beneficios de utilizar análisis predictivos.

  • Evaluar y mitigar el riesgo: La capacidad de analizar datos históricos facilita que los modelos de análisis predictivo identifiquen patrones que indican amenazas, comportamientos riesgosos o daños potenciales a una empresa. Estos pueden incluir la identificación de comportamientos fraudulentos, riesgo crediticio y otras anomalías que de otro modo le costarían algo de dinero a la empresa.
  • Pronosticar tendencias futuras: Los mismos patrones también pueden ayudar a identificar las tendencias del mercado y el comportamiento relacionado de los clientes. Las empresas pueden aprovechar esta información para obtener una ventaja competitiva, ganar más dinero y lograr una mejor participación del cliente.
  • Mejorar el enmascaramiento de decisiones: El análisis predictivo también proporciona a los gerentes una importante herramienta para la toma de decisiones. La capacidad de identificar relaciones, tendencias y patrones en datos actuales e históricos permite a cualquier líder empresarial tomar decisiones sólidas basadas en datos a través de conocimientos más profundos del futuro.
  • Aumentar la eficiencia: Algunas empresas pueden emplear análisis predictivos para pronosticar la demanda de los clientes y así estar preparadas para satisfacer la demanda aumentando los niveles de producción o inventario. Las fábricas también pueden emplear mantenimiento predictivo para reducir las averías de las máquinas y ahorrar costes.
  • Ventaja Competitiva: La mayoría de las empresas dependen de la información y tener los conocimientos adecuados sobre una situación o evento puede dar incluso a las empresas pequeñas una ventaja competitiva sobre las más grandes.
  • Aumentar los ingresos: Al tener una ventaja competitiva, optimizar las operaciones y la participación del cliente, o al poder optimizar la asignación de recursos, una empresa puede aumentar los ingresos y ganancias generales.

Tipos de modelos y técnicas

Existen diferentes tipos de modelos de aprendizaje automático que puede utilizar para crear una aplicación de análisis predictivo. Cada tipo tiene sus pros y sus contras, por lo que su mejor elección dependerá del trabajo que tenga entre manos y del tipo de resultados que esté tratando de lograr.

A continuación se detallan los principales tipos de modelos que puede utilizar para crear su aplicación.

  • Modelos de árboles de decisión: Utilizan nodos que representan ramas en la toma de decisiones, de forma muy parecida a como razonan los humanos. A menudo se utilizan en la clasificación de información, como ¿Es esto un pájaro o un perro?, ¿Este proyecto es de bajo o alto riesgo?, etcétera .
  • Redes neuronales: Una red neuronal es otro tipo de sistema de aprendizaje automático modelado a partir del cerebro humano. Trabajan con capas llamadas neuronas que les permiten aprender las relaciones entre diferentes tipos de entrada de datos y lo que significan. Un ejemplo son los grandes modelos de lenguaje y los sistemas de reconocimiento de escritura a mano. Las redes neuronales son ideales para proyectos complejos.
  • Series de tiempo: Los eventos que ocurren a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o de Forex, se manejan mejor con un análisis de series de tiempo. Una serie de tiempo es una sucesión cronológica de datos que se indexan en intervalos de tiempo predeterminados. Este modelo es bueno para finanzas, ingeniería, reconocimiento de patrones, pronóstico del tiempo y más.
  • Modelos de análisis de regresión: El análisis de regresión es un método estadístico utilizado para estimar la relación entre dos variables. Si una de las variables depende de otra, como por ejemplo la altura de un niño depende de su edad, o el peso de una persona depende de la cantidad de comida que ingiere diariamente, entonces se puede utilizar el análisis de regresión para predecir el valor de una variable, por ejemplo el peso, basándose en por el otro, por ejemplo, la altura.
  • Modelos de agrupación: La agrupación en clústeres es una técnica de agrupación de datos que utiliza cualidades similares entre objetos para agruparlos en grupos. Una cualidad similar puede ser cualquier cosa, desde el color, la forma, la altura, el nivel de ingresos, etc. La agrupación en clústeres funciona bien para la segmentación de clientes, motores de recomendación, reconocimiento de patrones y más.

Aplicaciones de análisis predictivo en todas las industrias

Diferentes personas ya están utilizando el análisis predictivo para lograr pronósticos y otros resultados predictivos en diferentes industrias. Las siguientes industrias son algunas de las que más utilizan esta tecnología.

  • Finanzas: Las empresas del sector financiero aprovechan el análisis predictivo para muchas actividades, incluida la detección y prevención de fraudes, la evaluación de riesgos, la segmentación de clientes, el crecimiento de los ingresos, la satisfacción de los empleados y muchas más.
  • Fabricación y cadena de suministro: Los fabricantes utilizan análisis predictivos para la gestión de inventario, las ventas y el marketing de sus productos, la optimización de la fuerza laboral para alinearse con los programas de producción, la optimización de la adquisición de materias primas y el mantenimiento predictivo para evitar averías de las máquinas y reducir el tiempo de inactividad.
  • Retail: El análisis predictivo también se utiliza en la industria minorista en formas como pronóstico de demanda, campañas de marketing y predicción de ingresos.
  • Deportes: Los equipos y sus gerentes pueden descubrir muchos conocimientos valiosos mediante el uso de análisis predictivos sobre sus jugadores, entrenadores y sus actuaciones históricas. Esto puede conducir a mejores estrategias de juego, un mejor rendimiento del equipo y una mejor prevención de lesiones.
  • Previsión de mantenimiento: Muchas empresas dependen de varias máquinas para su productividad y cuando estas máquinas se estropean, pierden dinero. El análisis predictivo puede resolver este problema utilizando sensores y el software adecuado para monitorear y analizar estas máquinas, de modo que sea fácil detectar averías inminentes.
  • Optimización de Operaciones: Si su empresa ejecuta operaciones que producen muchos rastros de datos, entonces el análisis predictivo podría ser una herramienta ideal para ayudarlo a descubrir formas de optimizar sus operaciones. Estas optimizaciones pueden variar desde marketing de extensión hasta ahorrar costos operativos y maximizar los ingresos con el precio adecuado.
  • Meteorológicos: Los meteorólogos también aplican análisis predictivos para mayor precisión. Combinan y alimentan datos de satélites, estaciones meteorológicas y varios sensores en un modelo de IA, que proporciona las predicciones.
  • Videojuegos: Las aplicaciones del análisis predictivo en la industria del juego también son muchas. Ayudan a mejorar la participación de los jugadores al predecir lo que les gustará a los jugadores individuales. También ayudan a maximizar las compras dentro del juego, lo que puede aumentar los ingresos cuando se hace correctamente.

Desafíos del análisis predictivo

Si bien el análisis predictivo puede producir información valiosa, también presenta sus propios desafíos, que pueden dificultar su implementación. A continuación se detallan algunos de estos desafíos comunes de implementación del análisis predictivo.

  • Complejidad: El análisis predictivo no es un tema muy sencillo, por lo que puede que no sea para todos. Esto significa que cada equipo o empresa debe tener a alguien con las habilidades esenciales dedicadas a la analítica.
  • Calidad de los Datos: Un modelo predictivo es tan bueno como los datos con los que se entrena. Por lo tanto, no importa el tipo de enfoque de aprendizaje automático y los algoritmos que utilice, obtendrá malos resultados si entrena su sistema con datos deficientes. La solución, por supuesto, es trabajar con datos de alta calidad, tanto en el entrenamiento del modelo como en la realización de predicciones.
  • Adopción: Algunas personas simplemente desconfían de las máquinas o del uso de herramientas de inteligencia artificial porque no creen toda la idea de la inteligencia artificial. Superar estos desafíos de adopción requiere tiempo y educación sobre los pros y los contras de trabajar con herramientas de inteligencia artificial.

Principales herramientas de análisis predictivo

Existen muchas herramientas que pueden ayudarle con el análisis predictivo, cada una con enfoques diferentes. Estos son algunos de los más populares:

  • KNIME: Plataforma de análisis gratuita y de código abierto.
  • Minero rápido: Plataforma de minería de datos y aprendizaje automático.
  • Análisis de SAP: Plataforma de análisis de datos basada en la nube.
  • Weka: Plataforma de datos para la nube y la IA.
  • robot de datos: Plataforma para implementaciones rápidas de aplicaciones.
  • Google Cloud AutoML: Aprendizaje automático de nivel empresarial apto para principiantes.
  • SAS: Soluciones de análisis para diversas industrias.
  • Databricks: Aplicación de inteligencia de datos generativa impulsada por IA.
  • H2O.ai: Plataforma de IA en la nube generativa y predictiva.
  • Alteryx: Herramienta de análisis de datos fácil de usar

Conclusión

Para completar esta publicación de blog sobre el análisis predictivo y sus numerosos beneficios para las organizaciones, desde la fabricación hasta el marketing y las finanzas, ha visto las diferentes formas creativas en que las empresas están empleando esta tecnología.

También se dará cuenta de que usted también puede aprovechar el poder del análisis predictivo a través de datos, aprendizaje automático y algoritmos estadísticos para generar información y pronósticos valiosos para su negocio.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke es un entusiasta de la informática al que le encanta leer una gran variedad de libros. Tiene preferencia por Linux sobre Windows/Mac y ha estado usando
Ubuntu desde sus inicios. Puedes atraparlo en twitter a través de bongotrax

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