Modelado predictivo en Business Analytics: análisis detallado

Con un número creciente de competidores en la industria empresarial, las proyecciones indecisas hacen más daño que bien. Adivinar ideas y tendencias del mercado con la esperanza de impulsar el crecimiento del negocio no se acerca a lo que pueden hacer los informes planificados y respaldados por estadísticas. Estas estadísticas se pueden generar a través del gran flujo de datos que las empresas aprovechan constantemente para ayudar a sus clientes a evaluar y pronosticar más actividades para un futuro mejor para la empresa. De la misma manera, el modelado predictivo funciona para ayudar a los analistas de negocios a aprovechar los análisis para crear modelos predictivos aplicados .

Según Google Trends, el modelado predictivo es un concepto emergente en Business Intelligence. Sirve de excelente beneficio para el uso de bases de datos más que solo conocer el paradero actual del mercado, sino también conocer los escenarios probables del mercado y adelantarse a los demás. El campo de Business Analytics trabaja para generar mejores oportunidades, y los modelos predictivos se están convirtiendo en una gran herramienta para consolidar informes precisos.

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Pero, ¿cómo funcionan estos dos juntos? ¿Cuáles son los pasos y los beneficios de usar modelos predictivos en Business Analytics? ¡Vamos a averiguar!

¿Qué es el modelado predictivo?

El modelado predictivo implica recuperar información valiosa con la ayuda de inteligencia artificial de aprendizaje automático y aplicar la información adquirida en modelos matemáticos para pronosticar varios aspectos para las empresas. Los modelos de análisis predictivo incluyen conjuntos de algoritmos que funcionan juntos como un proceso de extracción de datos que se ocupa de datos históricos para predecir escenarios futuros y los supuestos de cualquier práctica.

El proceso se filtra a través de la vasta base de datos, analiza, identifica patrones, obtiene la información más valiosa y los analistas lo utilizan para crear informes informativos completos. Las empresas confían en modelos predictivos para agregar una ventaja competitiva a sus negocios manteniéndose un paso adelante con proyecciones valiosas. La volatilidad de las empresas se puede regular con información precisa respaldada por estadísticas, y los modelos de análisis predictivo funcionan para crear lo mismo.

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Tipos de modelado predictivo

Diferentes negocios requieren diferentes tipos de modelos predictivos que mejor se adapten a sus requisitos y recursos disponibles. Por lo tanto, los modelos predictivos se componen de diferentes técnicas para realizar predicciones relevantes. Aquí hay algunos ejemplos de modelos predictivos.

• Modelos de clasificación: un modelo de uso frecuente en múltiples industrias, los modelos de clasificación clasifican los datos en función de la información recopilada a través de datos históricos. Las categorías de datos funcionan con datos más nuevos para analizar tendencias y hacer proyecciones.

• Modelos de pronóstico: Los modelos de pronóstico son los modelos predictivos más utilizados debido a su versatilidad. Los modelos de pronóstico funcionan con valores métricos para hacer predicciones mediante el análisis de patrones en datos históricos. Por ejemplo, una tienda de ropa predice la cantidad de productos que necesita para la próxima venta con la ayuda de datos históricos de la venta anterior.

• Modelo de agrupamiento: el modelo de agrupamiento simplifica la gestión de datos al clasificarlos en diferentes categorías con características comunes. Estos conjuntos de datos están simplificados y son fáciles de usar para diferentes propósitos.

• Modelos de series de tiempo: el modelo de series de tiempo se refiere a un modelo predictivo que funciona a través de bases de datos basadas en períodos de tiempo y clasifica los mismos para usar cuando las tendencias de variación de tiempo son útiles para hacer predicciones.

• Modelos de valores atípicos: mientras que otros modelos predictivos funcionan con tipos de datos homogéneos o aquellos que comparten un atributo común, Outliers es un modelo predictivo útil creado para trabajar con tipos de datos anómalos. El modelo predictivo Outlier captura la información que no se alinea con la norma.

Métodos de modelado predictivo

Los analistas comerciales pueden elegir métodos de modelado predictivo para analizar estructuras de datos. Estos son algunos de estos modelos de uso frecuente.

• Regresión polinomial

El método de Regresión Polinomial analiza la relación no lineal entre los residuos y el predictor para llevar a cabo el proceso.

• Regresión lineal simple

El método de Regresión Lineal Simple utiliza la relación entre dos variables continuas.

• Regresión lineal múltiple

La regresión lineal múltiple utiliza un método estadístico para mencionar la relación de más de una variable continua.

• Regresión del árbol de decisión

Decision Tree Regression sigue una estructura similar a un árbol para crear algoritmos de clasificación. El método de modelado predictivo divide los datos en partes más pequeñas para procesar.

• Regresión de vectores de soporte

La regresión de vectores de soporte es otra forma de método de regresión que utiliza características de datos clave para caracterizar los algoritmos.

• bayesiana ingenua

El método hace predicciones relacionadas con el inventario y las tasas de producción mediante el uso de datos históricos. También puede identificar fallas a través de inconsistencias, lo que permite mejorar la gestión de riesgos.

Ventajas del Modelado Predictivo en Business Analytics

Los modelos predictivos tienen un conjunto diverso de ventajas para extender a la práctica analítica empresarial. Estos son algunos de los beneficios que cualquier Business Analyst puede obtener al crear e implementar modelos predictivos.

El modelado predictivo juega un papel crucial en la detección de fraudes comerciales internos y externos. Los algoritmos del modelo funcionan para identificar discrepancias y comportamientos incoherentes a fin de trazar un mapa de las posibilidades de un comportamiento delictivo. Los modelos predictivos atacan cualquier vulnerabilidad que se filtre para crear un sistema confiable con el crecimiento de los problemas de ciberseguridad.

Se pueden realizar campañas de marketing eficientes con la ayuda de modelos predictivos, ya que el proceso aprovecha las métricas y las estadísticas relacionadas con el comportamiento del cliente y alinea su agenda de campaña en torno a él. Los modelos analizan las tendencias de compra, las preferencias y más sobre el cliente para trabajar más en la modificación de sus estrategias de marketing y adaptarlas a la demanda del cliente.

La gestión de riesgos es el mayor beneficio de los modelos predictivos. Por ejemplo, instituciones como los bancos usan el puntaje crediticio de una persona para permitir los servicios y las inversiones, lo que a menudo puede dar un giro negativo cuando el sistema no verifica los antecedentes de la persona. Afortunadamente, los modelos predictivos manejan el problema al analizar las posibilidades de fraude o la solvencia de un individuo a través de datos históricos.

Aplicación de Modelado Predictivo

Diversas industrias aplican modelos predictivos para redimir varios beneficios. Aquí hay algunos ejemplos de aplicaciones de modelado predictivo.

El sector minorista utiliza modelos predictivos para planificar productos y precios en consecuencia. Analizan el comportamiento de los clientes, crean eventos promocionales y determinan qué ofertas tienen más probabilidades de impulsar las ventas.

El sector bancario utiliza modelos predictivos para realizar verificaciones de antecedentes sobre la obtención del estado de elegibilidad de cualquier individuo para reducir el riesgo crediticio. También conserva la información del cliente para ampliar los beneficios y ofertas.

El sector manufacturero utiliza modelos predictivos para analizar las inconsistencias en el desempeño de la cadena de suministro y ayuda a optimizar la mayoría de los recursos limitados. La industria utiliza con frecuencia el modelo Business Analytics para analizar cada una de sus secciones y mantener la eficiencia en todas.

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Conclusión

El modelado predictivo es una parte crucial de Business Analytics, útil para que las empresas alcancen su rendimiento óptimo. Los informes obtenidos de estos modelos están bien informados, respaldados por métricas y son más precisos que cualquier otro método de predicción para ayudar a mejorar el desempeño actual y futuro de la organización.