Los mejores métodos de la ciencia de los datos para el análisis predictivo

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El análisis predictivo se encuentra entre las aplicaciones más útiles de la ciencia de datos. Su uso permite a los ejecutivos predecir los próximos desafíos, identificar oportunidades de crecimiento y optimizar sus operaciones internas. Sin embargo, no hay una sola manera de hacer análisis predictivos; Dependiendo del objetivo, diferentes métodos proporcionan los mejores resultados.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es el área de la ciencia de los datos centrada en la interpretación de los datos existentes para hacer predicciones informadas sobre eventos futuros. Incluye una variedad de técnicas estadísticas.

Minería de datos: buscando patrones y relaciones en grandes almacenes de datos.
Análisis de texto: derivar datos estructurados de fácil análisis a partir de texto no estructurado.
Modelado predictivo: creación y ajuste de un modelo estadístico para predecir resultados futuros.

En resumen: el análisis predictivo pone los datos en acción como información procesable. Es útil en todas las áreas de negocio:

Marketing: el análisis predictivo predice las oportunidades de campaña y ayuda a encontrar nuevos mercados para productos y servicios.
Operaciones: Analytics potencia los sistemas de gestión de inventario inteligente, pronosticando los niveles de oferta y demanda en función de una variedad de factores. También se utilizan para optimizar los programas de reparación para minimizar el tiempo de inactividad del equipo.
Ventas: identificar a los mejores clientes de una empresa y predecir la rotación de clientes son dos puntos fuertes del análisis predictivo.

Elegir el modelo adecuado para el trabajo

El análisis predictivo tiene un amplio espectro de aplicaciones potenciales. Sigue lógicamente que hay una variedad igualmente amplia de modelos en uso. Estos pueden agruparse aproximadamente en algunos tipos principales:

Regresión

Los modelos de regresión determinan la relación entre una variable dependiente o objetivo y una variable o predictor independiente. Esa relación se utiliza para predecir variables objetivo desconocidas del mismo tipo basadas en predictores conocidos. Es el modelo de análisis predictivo más utilizado, con varios métodos comunes:

Regresión lineal / regresión lineal multivariable
Regresión polinomial
Regresión logística

La regresión se utiliza en la optimización de precios, específicamente al elegir el mejor precio objetivo para una oferta en función de cómo se han vendido otros productos. Los analistas del mercado de valores lo aplican para determinar cómo factores como la tasa de interés afectarán los precios de las acciones. También es una buena herramienta para predecir la demanda en varias temporadas y cómo se puede ajustar la cadena de suministro para satisfacer la demanda.

Clasificación

Esta forma de análisis predictivo trabaja para establecer las características compartidas de un conjunto de datos y determina la categoría de un nuevo dato en función de sus características. Predice futuras clases de datos, por lo que implica la definición de esas clases. Algunas técnicas de clasificación incluyen:

Árboles de decisión
Bosques aleatorios
Naive Bayes

Si bien parece que la clasificación sería principalmente útil en análisis descriptivo en lugar de analítico predictivo, se aplica productivamente al pronosticar valores. La clasificación responde a preguntas sobre el posible valor de por vida de un cliente, o cuánto vale un empleado en particular. Los ejecutivos consideran esta información al priorizar a los clientes o al decidir en qué empleados deberían invertir la capacitación y la promoción.

Agrupamiento

La agrupación implica la agrupación de datos por similitudes en “agrupaciones” o grupos de datos estrechamente relacionados. Durante la agrupación, se aíslan los factores más relevantes dentro de un conjunto de datos. El proceso mapea las relaciones entre los datos que luego se pueden aplicar para predecir el estado de los datos futuros. K-means clustering es posiblemente la forma más conocida de clustering, aunque existen otras técnicas. La agrupación en clústeres tiene la ventaja de permitir que los datos determinen los agrupamientos y, por lo tanto, las características definitorias de la clase, en lugar de usar clases preestablecidas. Es extremadamente útil cuando se sabe poco sobre los datos de antemano. Los analistas utilizan con frecuencia modelos de clúster durante la segmentación de clientes. Aquí, encuentra los rasgos que en realidad separan las clases de clientes entre sí en lugar de depender de clases generadas por el hombre como la demografía. Esas clases se pueden dar un paso más para informar estrategias de marketing específicas.

Combinando modelos

Pocos problemas son tan simples que se pueden resolver con un solo método de análisis predictivo. En la práctica, varias técnicas generalmente se aplican juntas o en sucesión para producir la representación más precisa de los datos.

El futuro de la analítica predictiva

El aprendizaje automático ha hecho que el análisis predictivo sea más eficiente que nunca al permitir el análisis de grandes cantidades de datos. Es probable, entonces, que el análisis predictivo continúe siendo una aplicación popular y conocida de la ciencia de datos.

Por: HUMBERTO FARIAS

Desde: conceptainc.com

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