Análisis predictivo: pronosticar el futuro con datos

Cada día, semana y mes, las empresas generan una cantidad considerable de datos, muchas veces quedándose en algún depósito de memoria sin saber cómo utilizar tanta información. Hoy en día existe una solución llamada Análisis de datos para aprovechar toda esta información, también está el análisis predictivo, aprendamos un poco sobre esto.

Acorde a la definición dada por IBM, “El análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que hace predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático. Las empresas emplean análisis predictivos para encontrar patrones en estos datos para identificar riesgos y oportunidades. El análisis predictivo a menudo se asocia con Big data y ciencia de datos”.

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

Como explicamos en el párrafo anterior, el análisis predictivo es un campo de análisis de datos, o Data Analytics, que utiliza datos históricos y actuales para hacer predicciones sobre eventos o resultados futuros. 

Para lograr esto, hay que aplicar varias técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para identificar patrones, relaciones y tendencias en los datos y utilizarlos para pronosticar lo que es probable que suceda en el futuro.

Aquí hay una descripción general de cómo funciona el análisis predictivo:

• Define el problema: El primer paso es definir claramente el problema que quieres resolver o la pregunta que quieres responder. Esto podría ser cualquier cosa, desde predecir la rotación de clientes hasta pronosticar las ventas para el próximo trimestre.
• Recopilar datos: el siguiente paso es recopilar datos relevantes relacionados con el problema en cuestión. Esto puede incluir datos estructurados (p. ej., de bases de datos) y datos no estructurados (p. ej., de documentos de texto o redes sociales). Los datos deben ser completos, precisos y representativos del problema que está tratando de resolver.
• Preprocesamiento de datos: una vez que tenga los datos, debe preprocesarlos y limpiarlos. Esto implica tareas como el manejo de valores faltantes, la eliminación de valores atípicos y la transformación de datos en un formato adecuado para el análisis. El preprocesamiento de datos es fundamental para garantizar la calidad y la fiabilidad de las predicciones.

• Selección e ingeniería de funciones: en este paso, identifica las funciones (variables) más relevantes de su conjunto de datos que probablemente tengan un impacto en el resultado que intenta predecir. También puede crear nuevas funciones combinando o transformando las existentes para mejorar el poder predictivo de su modelo.
• Selección del modelo: después de preparar los datos, debe seleccionar un modelo predictivo apropiado. Esta elección depende de la naturaleza de su problema y de los datos disponibles. Los modelos comúnmente utilizados incluyen regresión lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales.
• Entrenamiento de modelos: una vez que haya seleccionado un modelo, debe entrenarlo usando su conjunto de datos preparado. Durante el entrenamiento, el modelo aprende los patrones subyacentes y las relaciones entre las características y la variable de destino. El modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar la diferencia entre los resultados previstos y los resultados reales en los datos de entrenamiento.
• Evaluación del modelo: después del entrenamiento, debe evaluar el rendimiento de su modelo. Esto implica el uso de métricas de evaluación como exactitud, precisión, recuperación o error cuadrático medio, según el tipo de problema (clasificación o regresión). También puede emplear técnicas como la validación cruzada para evaluar la capacidad de generalización de su modelo.
• Predicción e implementación: una vez que el modelo ha sido entrenado y evaluado, está listo para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles. Puede usar el modelo entrenado para generar predicciones o pronósticos basados en los datos de entrada proporcionados. Luego, las predicciones se pueden usar para informar los procesos de toma de decisiones, optimizar estrategias o tomar acciones proactivas.
• Monitoreo y refinamiento: los modelos predictivos deben monitorearse a lo largo del tiempo para garantizar que su rendimiento siga siendo preciso y confiable. A medida que haya nuevos datos disponibles, es posible que el modelo deba actualizarse o volver a capacitarse periódicamente para mantener su poder predictivo. Este proceso iterativo permite la mejora y el refinamiento continuos de la solución de análisis predictivo.

El análisis predictivo es un campo dinámico que aprovecha los datos y las técnicas estadísticas para proporcionar información valiosa sobre eventos o comportamientos futuros. Encuentra aplicaciones en diversas industrias, incluidas las finanzas, el marketing, la atención médica y la fabricación, entre otras.

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