Análisis predictivo
¿Qué es el análisis predictivo?
El término análisis predictivo se refiere al uso de estadísticas y técnicas de modelado para hacer predicciones sobre resultados y rendimiento futuros. El análisis predictivo analiza los patrones de datos actuales e históricos para determinar si es probable que esos patrones vuelvan a surgir. Esto permite que las empresas y los inversores ajusten dónde utilizan sus recursos para aprovechar posibles eventos futuros. El análisis predictivo también se puede utilizar para mejorar la eficiencia operativa y reducir el riesgo.
Comprender el análisis predictivo
El análisis predictivo es una forma de tecnología que hace predicciones sobre ciertas incógnitas en el futuro. Se basa en una serie de técnicas para tomar estas determinaciones, incluida la inteligencia artificial (IA), la minería de datos,. el aprendizaje automático, el modelado y las estadísticas. Por ejemplo, la minería de datos implica el análisis de grandes conjuntos de datos para detectar patrones a partir de ellos. El análisis de texto hace lo mismo, excepto para grandes bloques de texto.
Los modelos predictivos se utilizan para todo tipo de aplicaciones, entre ellas:
Pronóstico del tiempo
Creación de videojuegos.
Traducción de voz a texto para mensajes de teléfono móvil
Servicio al Cliente
Desarrollo de cartera de inversiones.
Todas estas aplicaciones utilizan modelos estadísticos descriptivos de datos existentes para hacer predicciones sobre datos futuros.
También son útiles para ayudar a las empresas a administrar el inventario, desarrollar estrategias de marketing y pronosticar las ventas. También ayuda a las empresas a sobrevivir, especialmente aquellas en industrias altamente competitivas,. como la atención médica y el comercio minorista. Los inversores y los profesionales financieros pueden aprovechar esta tecnología para ayudar a crear carteras de inversión y reducir el riesgo potencial.
Estos modelos determinan relaciones, patrones y estructuras en los datos que se pueden usar para sacar conclusiones sobre cómo los cambios en los procesos subyacentes que generan los datos cambiarán los resultados. Los modelos predictivos se basan en estos modelos descriptivos y observan datos pasados para determinar la probabilidad de ciertos resultados futuros, dadas las condiciones actuales o un conjunto de condiciones futuras esperadas.
Usos del análisis predictivo
El análisis predictivo es una herramienta de toma de decisiones en una variedad de industrias.
Pronóstico
La previsión es esencial en la fabricación porque garantiza la utilización óptima de los recursos en una cadena de suministro. Los radios críticos de la rueda de la cadena de suministro, ya sea la gestión de inventario o el taller, requieren pronósticos precisos para su funcionamiento.
El modelado predictivo se usa a menudo para limpiar y optimizar la calidad de los datos utilizados para dichos pronósticos. El modelado garantiza que el sistema pueda ingerir más datos, incluso de las operaciones orientadas al cliente, para garantizar un pronóstico más preciso.
Crédito
La calificación crediticia hace un uso extensivo del análisis predictivo. Cuando un consumidor o una empresa solicita un crédito, los datos sobre el historial crediticio del solicitante y el historial crediticio de los prestatarios con características similares se utilizan para predecir el riesgo de que el solicitante no cumpla con cualquier crédito otorgado.
Suscripción
Los datos y el análisis predictivo juegan un papel importante en la suscripción. Las compañías de seguros examinan a los solicitantes de pólizas para determinar la probabilidad de tener que pagar una reclamación futura en función del grupo de riesgo actual de titulares de pólizas similares, así como de eventos pasados que han resultado en pagos. Los actuarios utilizan rutinariamente modelos predictivos que consideran las características en comparación con los datos sobre asegurados y reclamos anteriores .
Marketing
Las personas que trabajan en este campo observan cómo han reaccionado los consumidores a la economía en general al planificar una nueva campaña. Pueden usar estos cambios en la demografía para determinar si la combinación actual de productos atraerá a los consumidores a realizar una compra.
Mientras tanto, los comerciantes activos observan una variedad de métricas basadas en eventos pasados cuando deciden comprar o vender un valor. Los promedios móviles, las bandas y los puntos de corte se basan en datos históricos y se utilizan para pronosticar futuros movimientos de precios.
Análisis predictivo frente a aprendizaje automático
Una idea errónea común es que el análisis predictivo y el aprendizaje automático son lo mismo. El análisis predictivo nos ayuda a comprender posibles sucesos futuros mediante el análisis del pasado. En esencia, el análisis predictivo incluye una serie de técnicas estadísticas (incluido el aprendizaje automático, el modelado predictivo y la extracción de datos) y utiliza estadísticas (tanto históricas como actuales) para estimar o predecir resultados futuros.
El aprendizaje automático, por otro lado, es un subcampo de las ciencias de la computación que, según la definición de 1959 de Arthur Samuel (un pionero estadounidense en el campo de los juegos de computadora y la inteligencia artificial) significa "la programación de una computadora digital para que se comporte en un manera que, si fuera realizada por seres humanos o animales, se describiría como involucrando el proceso de aprendizaje”.
Los modelos predictivos más comunes incluyen árboles de decisión, regresiones (lineales y logísticas) y redes neuronales, que es el campo emergente de métodos y tecnologías de aprendizaje profundo.
Tipos de modelos analíticos predictivos
Hay tres técnicas comunes que se utilizan en el análisis predictivo: árboles de decisión, redes neuronales y regresión. Lea más sobre cada uno de estos a continuación.
Árboles de decisión
Si desea comprender qué lleva a las decisiones de alguien, entonces puede encontrar útiles los árboles de decisión. Este tipo de modelo coloca los datos en diferentes secciones en función de ciertas variables, como el precio o la capitalización de mercado. Tal como su nombre lo indica, parece un árbol con ramas y hojas individuales. Las ramas indican las opciones disponibles, mientras que las hojas individuales representan una decisión particular.
Los árboles de decisión son los modelos más simples porque son fáciles de entender y diseccionar. También son muy útiles cuando necesitas tomar una decisión en un corto período de tiempo.
Regresión
Este es el modelo que más se utiliza en el análisis estadístico. Úselo cuando desee determinar patrones en grandes conjuntos de datos y cuando haya una relación lineal entre las entradas. Este método funciona descifrando una fórmula que representa la relación entre todas las entradas que se encuentran en el conjunto de datos. Por ejemplo, puede usar la regresión para averiguar cómo el precio y otros factores clave pueden dar forma al rendimiento de un valor.
Redes neuronales
Las redes neuronales se desarrollaron como una forma de análisis predictivo al imitar la forma en que funciona el cerebro humano. Este modelo puede manejar relaciones de datos complejas utilizando inteligencia artificial y reconocimiento de patrones. Úselo si tiene varios obstáculos que necesita superar, como cuando tiene demasiados datos a mano, cuando no tiene la fórmula que necesita para ayudarlo a encontrar una relación entre las entradas y salidas en su conjunto de datos, o cuando necesitan hacer predicciones en lugar de dar explicaciones.
Si ya ha utilizado árboles de decisión y regresión como modelos, puede confirmar sus hallazgos con redes neuronales.
Cómo las empresas pueden usar el análisis predictivo
Como se señaló anteriormente, el análisis predictivo se puede utilizar en varias aplicaciones diferentes. Las empresas pueden sacar provecho de los modelos para ayudar a promover sus intereses y mejorar sus operaciones. Los modelos predictivos son utilizados con frecuencia por las empresas para ayudar a mejorar su servicio al cliente y su alcance.
Los ejecutivos y dueños de negocios pueden aprovechar este tipo de análisis estadístico para determinar el comportamiento del cliente. Por ejemplo, el dueño de un negocio puede usar técnicas predictivas para identificar y apuntar a clientes regulares que podrían desertar e ir a un competidor.
El análisis predictivo juega un papel clave en la publicidad y el marketing. Las empresas pueden utilizar modelos para determinar qué clientes es probable que respondan positivamente a las campañas de marketing y ventas. Los dueños de negocios pueden ahorrar dinero dirigiéndose a clientes que responderán positivamente en lugar de hacer campañas generales.
Beneficios del análisis predictivo
Hay numerosos beneficios al usar el análisis predictivo. Como se mencionó anteriormente, el uso de este tipo de análisis puede ayudar a las entidades cuando necesitan hacer predicciones sobre los resultados cuando no hay otras respuestas (y obvias) disponibles.
inversores,. los profesionales financieros y los líderes empresariales pueden utilizar modelos para ayudar a reducir el riesgo. Por ejemplo, un inversionista y su asesor pueden usar ciertos modelos para ayudar a crear una cartera de inversiones con un riesgo mínimo para el inversionista al tomar en cuenta ciertos factores, como la edad, el capital y las metas.
Hay un impacto significativo en la reducción de costos cuando se utilizan modelos. Las empresas pueden determinar la probabilidad de éxito o fracaso de un producto antes de su lanzamiento. O pueden reservar capital para mejoras en la producción mediante el uso de técnicas predictivas antes de que comience el proceso de fabricación.
Críticas a la Analítica Predictiva
El uso de análisis predictivo ha sido criticado y, en algunos casos, restringido legalmente debido a las desigualdades percibidas en sus resultados. Más comúnmente, esto involucra modelos predictivos que resultan en discriminación estadística contra grupos raciales o étnicos en áreas tales como calificación crediticia, préstamos para vivienda, empleo o riesgo de conducta delictiva.
Un ejemplo famoso de esto es la práctica (ahora ilegal) de marcar en rojo los préstamos hipotecarios por parte de los bancos. Independientemente de si las predicciones extraídas del uso de dichos análisis son precisas, su uso generalmente está mal visto y los datos que incluyen explícitamente información como la raza de una persona ahora a menudo se excluyen del análisis predictivo.
Preguntas frecuentes sobre análisis predictivo
¿Cómo usa Netflix el análisis predictivo?
La recopilación de datos es muy importante para una empresa como Netflix. Recopila datos de sus clientes en función de su comportamiento y patrones de visualización anteriores. Utiliza información y realiza predicciones en base a hacer recomendaciones basadas en sus preferencias. Esta es la base detrás de las listas "Porque viste..." que encontrarás en tu suscripción.
¿Cuáles son los tres pilares del análisis de datos?
Hay tres pilares para el análisis de datos. Son las necesidades de la entidad que está utilizando los modelos, los datos y la tecnología utilizada para estudiarlos, y las acciones y conocimientos que surgen como resultado del uso de este tipo de análisis.
Reflejos
El análisis predictivo utiliza estadísticas y técnicas de modelado para determinar el rendimiento futuro.
Los modelos predictivos ayudan a hacer pronósticos del tiempo, desarrollar videojuegos, traducir mensajes de voz a texto, decisiones de servicio al cliente y desarrollar carteras de inversión.
Industrias y disciplinas, como seguros y marketing, utilizan técnicas predictivas para tomar decisiones importantes.
Las personas a menudo confunden el análisis predictivo con el aprendizaje automático, aunque las dos son disciplinas diferentes.
Los tipos de modelos predictivos incluyen árboles de decisión, regresión y redes neuronales.
