El análisis predictivo es una rama de análisis avanzados que hace predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelado estadístico, técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático. Las empresas emplean análisis predictivos para hallar patrones en estos datos e identificar riesgos y oportunidades. Los análisis predictivos a menudo se asocian con el big data y la ciencia de datos.
Hoy en día, las empresas están repletas de datos, desde archivos de registro hasta imágenes y videos, y todos estos datos residen en repositorios de datos dispares en toda la organización. Para obtener información de estos datos, los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para encontrar patrones y hacer predicciones sobre eventos futuros. Algunas de estas técnicas estadísticas incluyen modelos logísticos y de regresión lineal, redes neuronales y árboles de decisión. Algunas de estas técnicas de modelado utilizan aprendizajes predictivos iniciales para generar conocimientos predictivos adicionales.
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Los modelos de análisis predictivo están diseñados para evaluar datos históricos, descubrir patrones, observar tendencias y utilizar esa información para predecir tendencias futuras. Los modelos de análisis predictivo más populares son los de clasificación, agrupación y series temporales.
Modelos de clasificación
Los modelos de clasificación se encuentran en la rama de modelos de aprendizaje automático supervisados. Estos modelos categorizan los datos basándose en datos históricos, describiendo las relaciones dentro de un conjunto de datos determinado. Por ejemplo, este modelo se puede utilizar para clasificar a los clientes o prospectos en grupos con fines de segmentación. Alternativamente, también se puede utilizar para responder preguntas con resultados binarios, como responder sí o no o verdadero y falso; los casos de uso populares para esto son la detección de fraudes y la evaluación del riesgo crediticio. Los tipos de modelos de clasificación incluyen la regresión logística, los árboles de decisión, el bosque aleatorio, las redes neuronales y Naïve Bayes.
Modelos de clustering
Los modelos de clustering pertenecen al aprendizaje no supervisado. Agrupan datos en función de atributos similares. Por ejemplo, un sitio de comercio electrónico puede utilizar el modelo para separar a los clientes en grupos similares basados en características comunes y desarrollar estrategias de marketing para cada grupo. Los algoritmos de agrupación comunes incluyen agrupación de k-medias, agrupación de desplazamiento medio, agrupación espacial de aplicaciones con ruido basada en densidad (DBSCAN), agrupación de maximización de expectativas (EM) utilizando modelos de mezcla gaussiana (GMM) y agrupación jerárquica.
Modelos de series temporales
Los modelos de series temporales utilizan varias entradas de datos con una frecuencia temporal específica, como diaria, semanal, mensual, etcétera. Es común trazar la variable dependiente a lo largo del tiempo para evaluar la estacionalidad, las tendencias y el comportamiento cíclico de los datos, lo que puede indicar la necesidad de transformaciones y tipos de modelos específicos. Los modelos de autoregresión (RA), promedio móvil (MA), ARMA y ARIMA son modelos de serie temporal que se utilizan con frecuencia. Por ejemplo, un centro de llamadas puede usar un modelo de series temporales para pronosticar cuántas llamadas recibirá por hora en diferentes momentos del día.
Los análisis predictivos se pueden implementar en varios sectores para diferentes problemas empresariales. A continuación se muestran algunos casos de uso del sector para ilustrar cómo los análisis predictivos pueden fundamentar la toma de decisiones en situaciones reales.
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