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¿Qué son las estadísticas predictivas?

Las estadísticas predictivas son el uso de datos históricos, algoritmos estadísticos, modelado predictivo y técnicas de aprendizaje automático de macrodatos a fin de ayudar a las organizaciones a predecir los resultados futuros con mayor precisión, planificar eventos desconocidos y descubrir oportunidades en actividades futuras.

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 que los grupos más grandes y amplios de datos posibilitan un aumento de las actividades de extracción de datos para proporcionar estadísticas predictivas. Los avances en el aprendizaje automático de macrodatos también ayudaron a expandir las capacidades de las estadísticas predictivas. 

Descubre cómo las soluciones de análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático de Google Cloud pueden ayudar a tu empresa a funcionar de forma más rápida y sencilla con estadísticas predictivas.

Definición de estadísticas predictivas

Las estadísticas predictivas incluyen una variedad de técnicas para analizar datos históricos y actuales a fin de hacer predicciones sobre el futuro. Con la ayuda de herramientas sofisticadas, así como los modelos de IA y de aprendizaje automático de macrodatos, las organizaciones pueden usar datos históricos y actuales para predecir de forma confiable tendencias y comportamientos de los próximos segundos, días o años con una gran precisión.

Los científicos de datos con experiencia 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 crea una fórmula, se entrena y se modifica un modelo estadístico para generar predicciones precisas.

¿Para qué se usan las 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.

Mejora de las operaciones

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.

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.

Mantenimiento predictivo

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.

Los productos y servicios de IA y aprendizaje automático de Google Cloud proporcionan la base para las estadísticas predictivas. Las herramientas y los modelos disponibles permiten que las organizaciones utilicen las estadísticas de datos para ir más allá de saber qué sucedió en el pasado y les ofrecen una mejor evaluación de lo que podría suceder en el futuro.

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