¿Qué es la analítica predictiva?

Las estadísticas predictivas son una forma avanzada de análisis de datos que intenta responder la pregunta “¿Qué puede ocurrir después?”. Como rama de la ciencia de datos para empresas, el crecimiento de las estadísticas predictivas y aumentadas coincide con el de los sistemas de macrodatos, en los que los grupos de datos más grandes y amplios permiten el aumento de las actividades de minería de datos a fin de proporcionar estadísticas predictivas. Los avances en el aprendizaje automático de macrodatos también ayudaron a expandir las capacidades de las estadísticas predictivas.

El crecimiento de las estadísticas predictivas y aumentadas coincide con el de los sistemas de macrodatos, en el que grupos de datos más amplios habilitan el aumento de las actividades de minería de datos para proporcionar estadísticas predictivas. Los avances en el aprendizaje automático de macrodatos también ayudaron a expandir las capacidades de las estadísticas predictivas.

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Definición de estadísticas predictivas

El análisis predictivo es el proceso de usar los datos para prever los resultados futuros. El proceso usa análisis estadísticos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelos estadísticos para encontrar patrones que puedan predecir el comportamiento futuro. Las organizaciones pueden usar datos históricos y actuales para prever tendencias y comportamientos en segundos, días o años hacia el futuro con una gran precisión.

¿Cómo funcionan las estadísticas predictivas?

Los científicos de datos usan modelos predictivos para identificar correlaciones entre diferentes elementos de los conjuntos de datos seleccionados. Una vez que se completa la recopilación de datos, se entrena un modelo estadístico y se modifica para generar predicciones precisas.

El flujo de trabajo para compilar marcos de trabajo de estadísticas predictivas sigue cinco pasos básicos:

Define el problema: Una predicción comienza con una buena tesis y un conjunto de requisitos. Por ejemplo, ¿puede un modelo de estadísticas predictivas detectar fraudes? ¿Determinar los niveles de inventario óptimos para la temporada de compras de las festividades? ¿Identificar posibles niveles de inundación debido al clima extremo? Un problema diferente que resolver ayudará a determinar qué método de análisis predictivo se debe usar.
Adquirir y organizar datos: Una organización puede tener décadas de datos para aprovechar o un flujo continuo de datos de interacciones del cliente. Antes de que se puedan desarrollar modelos de análisis predictivo, se deben identificar los flujos de datos y, luego, los conjuntos de datos se pueden organizar en un repositorio, como un almacén de datos, por ejemplo, BigQuery.
Procesamiento previo de datos: Los datos sin procesar solo son nominalmente útiles. A fin de preparar los datos para los modelos de estadísticas predictivas, debes limpiarlos a fin de quitar anomalías, los puntos de datos faltantes o valores atípicos extremos, los que pueden ser el resultado de errores en el ingreso o la medición.
Desarrolla modelos predictivos: Los científicos de datos tienen una variedad de herramientas y técnicas para desarrollar modelos predictivos en función del problema que se debe resolver y la naturaleza del conjunto de datos. El aprendizaje automático, los modelos de regresión y los árboles de decisión son algunos de los tipos más comunes de modelos predictivos.
Valida e implementa los resultados: Verifica la exactitud del modelo y realiza los ajustes necesarios. Una vez que obtengas resultados aceptables, haz que estén disponibles para las partes interesadas a través de una app, un sitio web o un panel de datos.

¿Qué son las técnicas de análisis predictivo?

En general, hay dos tipos de modelos de estadísticas predictivas: de clasificación y de regresión. Los modelos de clasificación intentan colocar objetos de datos (como clientes o resultados potenciales) en una categoría u otra. Por ejemplo, si un minorista tiene una gran cantidad de datos de diferentes tipos de clientes, es posible que intenten predecir qué tipos de clientes estarán dispuestos a recibir correos comerciales. Los modelos de regresión intentan predecir los datos continuos, como la cantidad de ingresos que generará el cliente durante su relación con la empresa.

Las estadísticas predictivas suelen realizarse mediante tres tipos principales de técnicas:

Análisis de regresión

La regresión es una técnica de análisis estadístico que calcula las relaciones entre las variables. La regresión es útil para determinar patrones en conjuntos de datos grandes a fin de determinar la correlación entre las entradas. Se recomienda usarlos en datos continuos que siguen una distribución conocida. La regresión se suele usar para determinar cómo una o más variables independientes afectan a otra, por ejemplo, cómo un aumento de precios afectará la venta de un producto.

Árboles de decisión

Los árboles de decisión son modelos de clasificación que ubican los datos en diferentes categorías según distintas variables. Es mejor usar este método cuando se intenta comprender las decisiones de una persona. El modelo se parece a un árbol, y cada rama representa una opción potencial, mientras que la hoja representa el resultado de la decisión. Por lo general, los árboles de decisión son fáciles de comprender y funcionan bien cuando a un conjunto de datos le faltan varias variables.

Redes neuronales

Las redes neuronales son métodos de aprendizaje automático que son útiles en el análisis predictivo cuando se modelan relaciones muy complejas. En esencia, son motores potentes de reconocimiento de patrones. Las redes neuronales se usan mejor para determinar las relaciones no lineales en los conjuntos de datos, en especial cuando no existe una fórmula matemática conocida para analizar los datos. Las redes neuronales se pueden usar para validar los resultados de los árboles de decisión y los modelos de regresión.

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Usos y ejemplos de estadísticas predictivas

Las estadísticas predictivas se pueden usar para optimizar operaciones, aumentar los ingresos y mitigar los riesgos de casi cualquier empresa o industria, incluidos los bancos, los minoristas, los fabricantes, las empresas de servicios públicos, los sectores públicos, los servicios de salud. En ocasiones, se usan estadísticas aumentadas, que usan el aprendizaje automático de macrodatos. A continuación, verás otros ejemplos de casos de uso, como el análisis de data lakes.

Detección de fraudes

Las estadísticas predictivas examinan en tiempo real todas las acciones en la red de una empresa para identificar anormalidades que indiquen fraude y otras vulnerabilidades.

Predicción de conversiones y compras

Las empresas pueden realizar acciones, como reorientar anuncios en línea a los visitantes, con datos que predicen una mayor probabilidad de generar conversiones y de intención de compra.

Reducción de riesgos

Las puntuaciones de crédito, las reclamaciones de seguros y las colecciones de deudas usan estadísticas predictivas para evaluar y determinar la probabilidad de futuros valores predeterminados.

Mejoras operativas

Las empresas usan modelos de estadísticas predictivas para prever el inventario, administrar recursos y operar de manera más eficiente.

Segmentación de clientes

Dividir una base de clientes en grupos específicos permite a los especialistas en marketing usar estadísticas predictivas para adaptar de forma prospectiva el contenido a públicos únicos.

Previsión del mantenimiento

Las organizaciones usan los datos para predecir cuándo se requerirá mantenimiento del equipo de rutina y, luego, programarlo antes de que ocurra un problema o falla.