¿qué es un problema predictivo?
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza datos históricos para predecir eventos futuros. Normalmente, los datos históricos se utilizan para construir un modelo matemático que capta las tendencias importantes. Ese modelo predictivo se utiliza entonces con los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación, o para sugerir las acciones que deben tomarse para obtener resultados óptimos.
La analítica predictiva se discute a menudo en el contexto de los big data, los datos de ingeniería, por ejemplo, provienen de sensores, instrumentos y sistemas conectados en el mundo. Los datos de los sistemas de negocio de una empresa pueden incluir datos de transacciones, resultados de ventas, quejas de clientes e información de marketing. Cada vez más, las empresas toman decisiones basadas en datos a partir de este valioso caudal de información.
Los fabricantes de equipos, por ejemplo, pueden tener dificultades para innovar sólo en hardware. Los desarrolladores de productos pueden añadir capacidades predictivas a las soluciones existentes para aumentar el valor para el cliente. El uso de análisis predictivos para el mantenimiento de los equipos, o mantenimiento predictivo, puede anticiparse a los fallos de los equipos, prever las necesidades de energía y reducir los costes de funcionamiento. Por ejemplo, los sensores que miden las vibraciones de las piezas del automóvil pueden señalar la necesidad de mantenimiento antes de que el vehículo falle en la carretera.
Spss
El modelado predictivo es un método de predicción de resultados futuros mediante el uso de modelos de datos. Es una de las principales maneras en que una empresa puede ver su camino hacia adelante y hacer planes en consecuencia. Aunque no es infalible, este método tiende a tener altas tasas de precisión, por lo que es tan comúnmente utilizado.
En resumen, el modelado predictivo es una técnica estadística que utiliza el aprendizaje automático y la minería de datos para predecir y pronosticar resultados futuros probables con la ayuda de datos históricos y existentes. Funciona analizando los datos actuales e históricos y proyectando lo aprendido en un modelo generado para predecir resultados probables. Los modelos predictivos pueden utilizarse para predecir prácticamente cualquier cosa, desde los índices de audiencia de la televisión y la próxima compra de un cliente hasta los riesgos crediticios y los beneficios de las empresas.
Un modelo predictivo no es fijo; se valida o revisa regularmente para incorporar los cambios en los datos subyacentes. En otras palabras, no es una predicción única. Los modelos predictivos hacen suposiciones basadas en lo que ha ocurrido en el pasado y en lo que está ocurriendo ahora. Si los nuevos datos muestran cambios en lo que está sucediendo ahora, el impacto en el resultado futuro probable debe ser recalculado también. Por ejemplo, una empresa de software podría modelar los datos históricos de ventas frente a los gastos de marketing en varias regiones para crear un modelo de ingresos futuros basado en el impacto del gasto de marketing.
Análisis predictivo
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El análisis predictivo abarca una variedad de técnicas estadísticas de minería de datos, modelado predictivo y aprendizaje automático que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros o de otra manera desconocidos[1][2].
En los negocios, los modelos predictivos explotan los patrones encontrados en los datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades. Los modelos capturan las relaciones entre muchos factores para permitir la evaluación del riesgo o el potencial asociado a un conjunto particular de condiciones, guiando la toma de decisiones para las transacciones candidatas[3].
El análisis predictivo se utiliza en la ciencia actuarial,[4] el marketing,[5] la gestión empresarial, los deportes/fantasías,[6] los seguros,[7] la policía,[8] las telecomunicaciones,[9] el comercio minorista,[10] los viajes,[11] la movilidad,[12] la atención sanitaria,[13] la protección de la infancia,[14] los productos farmacéuticos,[15] la planificación de la capacidad,[16] las redes sociales[17] y otros campos.
Ejemplo de problema de predicción
El análisis predictivo para empresas se aplica a una gran variedad de problemas empresariales a los que se enfrenta hoy en día, y cada vez más gente está empezando a reconocer su valor. Las empresas están utilizando el análisis predictivo para los negocios para responder a preguntas comerciales reales como “¿Qué segmento de clientes potenciales responderá mejor a nuestro mensaje?” y “¿Por qué estoy perdiendo clientes y cómo puedo evitar que se vayan?”
A pesar de que el uso de la analítica predictiva para los negocios tiene mucho valor para las empresas, el problema general de su implementación es que el conocimiento de cómo hacer analítica predictiva para los negocios no está fácilmente disponible. Mucha gente tiene dificultades para dar sentido a las buenas prácticas de análisis, elegir los modelos predictivos adecuados para una situación determinada y comprender las estadísticas subyacentes. Para llenar este vacío de conocimiento y proporcionar una manera fácil de aprender y aprovechar el análisis predictivo para los negocios, Data Crunch Corp lanzó un nuevo libro.
Nuestro libro de análisis predictivo para los negocios contiene capítulos detallados que describen cómo hacer un buen análisis, cómo elegir un modelo predictivo apropiado para su situación, y cómo asegurarse de que las estadísticas que alimentan el modelo están configuradas correctamente. Todo ello se hace y se explica en el entorno familiar de Excel 2007, de modo que puede beneficiar a quienes no tengan acceso a paquetes de análisis predictivo más avanzados, como SAS y SPSS.
