¿Qué es el análisis predictivo? ¿Por qué es importante?

La aplicabilidad de Data Analytics ha transformado la forma en que las empresas realizan operaciones y ha aumentado la rentabilidad en todos los sectores. El análisis de los datos almacenados ayuda a comprender mejor cómo se desempeñará un negocio y afecta positivamente la capacidad de toma de decisiones de cualquier empresa. Diferentes campos de análisis de datos tienen como objetivo aumentar la eficiencia al eliminar el trabajo humano no deseado, que de otro modo podría canalizarse hacia un trabajo novedoso orientado a la investigación.

Puede estudiar el análisis de datos en cuatro ramas detalladas:

• Análisis descriptivo
• Análisis de diagnóstico
• Análisis predictivo
• Análisis Prescriptivo

Este artículo se centra principalmente en el análisis predictivo. Cubriremos el funcionamiento del análisis predictivo y exploraremos sus aplicaciones en diferentes industrias.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una rama del análisis de datos que predice los resultados futuros de los eventos en función de los datos y la información del pasado. Los resultados se calculan mediante el uso de un amplio espectro de tecnologías modernas que incluyen varios procesos matemáticos, modelos estadísticos, aprendizaje automático, minería de datos, macrodatos y mucho más.

Usando análisis predictivos, se realizan predicciones altamente precisas a través de múltiples ciclos de prueba y error. Las empresas utilizan la técnica para obtener una visión profunda de los eventos futuros para mejorar la toma de decisiones y facilitar las ventas maximizadas.

Obtener un conocimiento detallado del análisis predictivo solo es posible con una sólida base de investigación descriptiva, diagnóstica y prescriptiva.

Comprender el funcionamiento del análisis predictivo

El análisis predictivo funciona con el plan de aprovechar los datos históricos para descubrir información en tiempo real. Se basa en la repetición de varios pasos en un orden cíclico para aumentar la precisión y viabilidad de cada modelo predictivo.

Estos son los pasos involucrados en el análisis predictivo:

1. Entendiendo un negocio
2. Análisis de datos comerciales
3. Preparando datos para el modelo
4. Preparando el modelo
5. Evaluación
6. Trabajando en los defectos y repitiendo todo el ciclo para mayor precisión.
7. Despliegue del producto final

1. Comprender un negocio

Entender la demanda antes de dar solución a su oferta es fundamental. Por lo tanto, el primer paso consiste en recopilar información y conocimientos relativos para trazar un curso de acción. A continuación, debe recopilar datos suficientes para el entrenamiento adecuado del modelo predictivo y la identificación de patrones predictivos.

2. Análisis y preparación de datos

Debe analizar los datos necesarios para entrenar el modelo. Esto significa eliminar toda la información o ruido no deseado y asegurar la información suficiente para el funcionamiento perfecto del modelo.

3. preparación del modelo

Este es el paso más crucial. Aquí, debe preparar el producto de acuerdo con los resultados de su investigación. El modelado se lleva a cabo utilizando técnicas analíticas predictivas como aprendizaje automático, big data, minería de datos, análisis estadístico, etc. Al final de la capacitación, el modelo aprenderá de los datos históricos e identificará tendencias en consecuencia.

4. Evaluación del Modelo

Al trabajar con analistas comerciales y ejecutar ejecuciones de prueba, puede comprender si el modelo tiene sentido y cumple con las necesidades del negocio. Este paso es imprescindible porque los algoritmos complicados pueden dar lugar a predicciones falsas, lo que afecta negativamente al negocio.

5. Comprobación de la precisión

Puede evaluar la precisión volviendo a entrenar el modelo con conjuntos de datos. Este es un proceso continuo que aumentará progresivamente la eficiencia del modelo en función de la retroalimentación recibida.

6. Despliegue

Después de un tiempo, cuando el modelo alcanza un nivel de eficiencia específico, se puede implementar para uso práctico en situaciones del mundo real para resolver problemas en tiempo real.

Análisis predictivo: modelos prototipo

Los modelos de análisis predictivo forman la base del análisis de datos. Además, los modelos de plantillas y prototipos facilitan a los usuarios la conversión de datos actuales y pasados ​​en predicciones probadas matemáticamente que brindan información futura. Los diferentes tipos de modelos utilizados en el análisis predictivo incluyen:

• Modelo de Mantenimiento Predictivo : predice las posibilidades de que los equipos comerciales lleguen a sus puntos de ruptura.
• Modelo de Garantía de Calidad : Este modelo es hábil para predecir y prevenir posibles defectos en un producto, manteniendo así la calidad y brindando satisfacción al cliente.
• Modelo de valor de por vida del cliente : preselecciona a los clientes que tienen más probabilidades de reinvertir en los servicios y productos ofrecidos por una empresa.
• Modelo de segmentación de clientes : este modelo tiene como objetivo segregar a los clientes en segmentos basados ​​en características y comportamiento de compra similares.

Técnicas de Analítica Predictiva

• Árboles de decisión : en términos más simples, este modelo coloca datos en diferentes segmentos conocidos como "ramas", en función de otros parámetros variables. Los árboles de decisión se pueden manejar sin esfuerzo y se pueden entender fácilmente, ya que los datos se extraen según los requisitos del usuario en un período breve.
• Regresión : este sistema estadístico facilita la determinación de patrones en conjuntos de datos y establece relaciones basadas en fórmulas entre las variables.
• Redes neuronales : Desarrollado imitando el funcionamiento del sistema neuronal humano, este modelo utiliza inteligencia artificial para reconocer patrones. Es muy efectivo cuando tiene que manejar demasiados datos pero no puede formular una relación entre las entradas y las salidas.

Diferencia entre datos de pronóstico y predicción de datos

La predicción y el pronóstico de datos pueden sonar similares, pero hay una pequeña diferencia entre los dos. La previsión de datos se puede proyectar como un subconjunto del modelado predictivo. La predicción incluye más teorías estadísticas, mientras que el pronóstico considera probabilidades y análisis de series de tiempo. Para explicarlo en una oración, podemos decir que: “ todas las predicciones no son predicciones, pero todas las predicciones son predicciones ”.

Análisis predictivo y aprendizaje automático

Quizás se pregunte si el aprendizaje automático y el análisis predictivo siguen el mismo procedimiento para desarrollar modelos de precisión casi humana. Aunque la idea original detrás de estas tecnologías es similar, existe una diferencia significativa entre ellas.

El aprendizaje automático tiene como objetivo el funcionamiento completamente independiente de un sistema y la eliminación de cualquier dependencia de la interacción humana. Busca establecer un ecosistema que opere de forma autónoma sin necesidad de intervención humana.

Sin embargo, el análisis predictivo está diseñado para ser operado y modificado con expertos humanos en el circuito, de acuerdo con las necesidades de una empresa. Sin la participación humana, el análisis predictivo es una tecnología estancada y no puede prosperar.

Analítica Predictiva y Big Data

Big data ha desempeñado un papel revolucionario al proporcionar una estructura y forma para el análisis predictivo. El análisis de volúmenes gigantescos de datos para aprovechar las decisiones estratégicas no hubiera sido posible sin la introducción de big data.

Aplicaciones de Analítica Predictiva

El análisis predictivo se ha abierto camino en varias industrias en múltiples disciplinas. Desde compañías de marketing y seguros hasta cadenas de restaurantes, todos los sectores han aceptado esta tecnología emergente con las manos abiertas.

Algunos sectores donde la analítica predictiva tiene instalaciones de mayor desarrollo son:

• Inversión : los inversores aprovechan este método para predecir los próximos movimientos del mercado para mejorar sus carteras y salvarse de posibles pérdidas.
• Banca y finanzas : los organismos financieros como los bancos utilizan análisis predictivos para garantizar la satisfacción y seguridad del cliente. Los modelos específicos de la banca se utilizan para la identificación de oportunidades de venta cruzada y la detección de fraudes.
• Energía y servicios públicos : el análisis predictivo juega un papel esencial en el sector energético. Los modelos complejos se utilizan para predecir el impacto de los patrones de cambio climático. Esto ayuda a tomar medidas preventivas para minimizar las pérdidas catastróficas relacionadas con la energía eléctrica a través de daños en la red eléctrica.
• Industria manufacturera : la producción de cualquier unidad se puede aumentar o disminuir en función de los resultados de los modelos de trabajo específicos del producto. Estos modelos se crean como una combinación de análisis predictivo y técnicas de análisis empresarial.
• Atención médica : las organizaciones de atención médica han mostrado un gran entusiasmo por adoptar análisis predictivos para mejorar sus operaciones en los últimos años. Según las encuestas, es probable que las organizaciones de atención médica que aprovechan el análisis predictivo ahorren (al menos) la friolera de un 15 % del presupuesto total durante los próximos cinco años, si no más. Además, el 93 % de los ejecutivos de atención médica acordaron por unanimidad que el análisis predictivo jugaría un papel crucial en la configuración de su futuro. Los campos en los que las organizaciones sanitarias implementan la analítica predictiva son:

• Optimización de los horarios del personal.
• Adquisición y gestión de suministros
• Asignación de recursos durante períodos saturados

Conclusión

El análisis predictivo es un campo emergente que está creando una demanda generalizada por sí mismo. De hecho, el análisis de datos en su conjunto dará forma a las industrias en el futuro. No solo está revolucionando negocios y empresas, sino que también ha jugado un papel integral en la generación de empleo masivo.

Con el potencial de un auge exponencial inminente, el análisis de datos y sus campos de estudio relacionados, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, tendrán un impacto marginal en las vidas humanas en los próximos cinco a diez años.

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