Modelado predictivo en Business Analytics

El modelado predictivo es una técnica utilizada por empresas y organizaciones sobre los resultados disponibles para crear, procesar y validar un modelo para uso futuro en la previsión empresarial. Esta herramienta es una parte integral del análisis predictivo, una técnica de minería de datos para comprender los posibles resultados futuros.

El modelado predictivo se usa ampliamente en múltiples sectores para mitigar riesgos y posibles pérdidas. Las empresas utilizan mucho los modelos predictivos para pronosticar eventos, el comportamiento del consumidor y los riesgos relacionados con las finanzas, la economía y el mercado.

Por qué el modelado predictivo aplicado es importante en Business Analytics

El modelado predictivo incluye el análisis de eventos históricos. Por lo tanto, juega un papel integral en el análisis comercial a través del cual las empresas tienen la capacidad de pronosticar eventos, el comportamiento de los clientes y los posibles riesgos.

Con el advenimiento de la tecnología, los productos digitales como los teléfonos móviles y las computadoras se han convertido en una necesidad básica. Esto ha resultado en cantidades abrumadoras de datos en tiempo real recuperados de las redes sociales, historiales de navegación, plataformas de computación en la nube, etc. Estos datos están disponibles para que los utilicen las empresas. Esta gran cantidad de datos cae dentro de la categoría de big data. El modelado predictivo juega un papel vital en el análisis de Big Data que las empresas utilizan para mejorar sus operaciones y relaciones con la base de consumidores.

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Las herramientas de modelado predictivo pueden administrar grandes proporciones de datos complejos y no estructurados que son difíciles de analizar manualmente. En su lugar, se utiliza el modelado predictivo para analizar datos durante un período breve con la ayuda de programas informáticos. Estos programas se utilizan para procesar grandes conjuntos de datos a partir de datos históricos para evaluar e identificar patrones de datos que ayudan en la previsión. Por lo tanto, las empresas pueden usar modelos predictivos para predecir el comportamiento del consumidor o las tendencias del mercado.

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¿Cómo funciona el modelado predictivo?

El modelado predictivo no es fijo. Se revisa y valida periódicamente para actualizar y modificar los datos. Los modelos predictivos funcionan principalmente en base a las suposiciones de eventos anteriores y eventos actuales. Si los datos recién adquiridos muestran cambios significativos en el presente, su impacto en el futuro también se vuelve a calcular en consecuencia. Los modelos predictivos están diseñados para trabajar rápido y manejar conjuntos de datos masivos para realizar cálculos en una fracción de tiempo. Sin embargo, los modelos predictivos complejos, como los de la biología computacional y los resultados cuánticos, tardan más en procesarse.

Cinco tipos de modelos analíticos predictivos

No es necesario crear modelos predictivos desde el principio para cada aplicación. Estas herramientas se utilizan para muchos modelos y algoritmos críticos para la aplicación en numerosos casos de uso. Los avances tecnológicos también han llevado a avances en análisis, a través de los cuales el uso de estos modelos se ha expandido exponencialmente. Los cinco modelos de análisis predictivo importantes son los siguientes:-:

• Modelo de clasificación: este es el modelo más simple, diseñado para categorizar datos para respuestas de consulta directas y simples.
• Modelo de agrupamiento: este modelo está diseñado para apilar datos a través de atributos comunes. Agrupa cosas o personas con atributos o comportamientos comunes y elabora planes y estrategias adicionales para cada grupo.
• Modelo de pronóstico: este es el más popular entre los modelos predictivos. Está diseñado para trabajar en valor numérico y aprender de datos históricos.
• Modelo de valores atípicos: este modelo analiza puntos de datos anómalos o atípicos.
• Modelo de serie temporal: este modelo está diseñado para evaluar una serie de puntos de datos en función del tiempo.

Algoritmos predictivos comunes en el modelado predictivo

Los algoritmos predictivos usan datos históricos para predecir eventos futuros que ayudan a construir modelos matemáticos para capturar tendencias importantes. Los algoritmos predictivos dependen del aprendizaje automático o del aprendizaje profundo, que son subtipos de inteligencia artificial (IA). Algunos de los algoritmos predictivos más importantes y comúnmente utilizados son: -

• Bosques aleatorios: este algoritmo se tomó de un grupo de árboles de decisión que no están relacionados y pueden usar regresión y clasificación para clasificar grandes conjuntos de datos.
• Modelo lineal generalizado (GLM) para dos valores: este algoritmo reduce la lista de variables para buscar lo que se ajusta mejor. Está diseñado para calcular puntos de inflexión y alterar la captura de datos y otras influencias, como predictores categóricos, para determinar el resultado que funciona mejor. Este algoritmo ayuda a superar los inconvenientes de varios otros modelos, como la regresión lineal regular.
• Modelo potenciado por gradiente: este algoritmo utiliza árboles de decisión combinados. Sin embargo, estos árboles están relacionados, a diferencia de Random Forest. Construye árboles uno a la vez, ayudando así al siguiente árbol a rectificar fallas en el árbol anterior. Este algoritmo se usa a menudo en las clasificaciones, como en los resultados de los motores de búsqueda.
• K-Means: este algoritmo es bastante popular porque es rápido. Está diseñado para agrupar puntos de datos en función de sus similitudes y se usa comúnmente para el modelo de agrupamiento. Puede renderizar las cosas rápidamente.
• Profeta: este algoritmo se usa ampliamente en modelos de pronóstico y series de tiempo, ya que está diseñado para la planificación de capacidad, como inventario, asignación de recursos, cuotas de ventas y similares. Se prefiere debido a su alta flexibilidad y porque puede acomodar fácilmente heurísticas y una serie de buenas suposiciones.

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Limitaciones del modelado predictivo

A pesar de ser ampliamente utilizado para el análisis empresarial, el modelado predictivo no es ajeno a las limitaciones y los desafíos. A continuación, enumeramos algunos de los desafíos y sus soluciones:

• Errores en el etiquetado de datos: esto se puede corregir fácilmente a través del aprendizaje por refuerzo o redes antagónicas generativas (GAN).
• Escasez de conjuntos de datos masivos necesarios para entrenar el aprendizaje automático: esto se puede superar fácilmente con el "aprendizaje de una sola vez".
• La incapacidad de una máquina para explicar el propósito detrás de sus acciones: las máquinas no pueden funcionar como humanos. Algunos de sus cálculos pueden ser excepcionalmente complejos para que los humanos los encuentren y les den sentido. Esto se puede superar fácilmente con la ayuda de la transparencia del modelo necesaria para la seguridad humana, soluciones potenciales, técnicas de atención y explicaciones agnósticas del modelo interpretable localmente (LIME).
• Capacidad o falta de aprendizaje generalizado: las máquinas no pueden llevar adelante lo que han aprendido y tienen problemas para aplicar su conocimiento a nuevas circunstancias porque se aplican a un caso de uso particular. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático. El modelado predictivo depende en gran medida de que el aprendizaje automático sea reutilizable y se aplique en múltiples casos de uso.
• Sesgo en algoritmos y datos: Esta es la única limitación que aún no tiene solución. Ninguna representación puede alterar los resultados que resulten en el maltrato de grandes grupos de personas.

Conclusión

No hace falta decir que los analistas de datos utilizan ampliamente las herramientas de análisis predictivo para reducir el tiempo y los costos y aumentar la eficiencia. Ha ayudado enormemente a las organizaciones a pronosticar los resultados comerciales al considerar variables como la inteligencia competitiva, los factores ambientales, las condiciones del mercado y los cambios normativos.

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