¿qué significa el análisis predictivo?
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El término “análisis predictivo” se refiere al uso de estadísticas y técnicas de modelado para hacer predicciones sobre los resultados y el rendimiento futuros. El análisis predictivo examina los patrones de datos actuales e históricos para determinar si es probable que esos patrones vuelvan a surgir. Esto permite a las empresas y a los inversores ajustar el uso de sus recursos para aprovechar posibles acontecimientos futuros. El análisis predictivo también puede utilizarse para mejorar la eficiencia operativa y reducir el riesgo.
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 realizar estas determinaciones, como la inteligencia artificial (IA), la extracción de datos, el aprendizaje automático, la modelización y la estadística. Por ejemplo, la minería de datos implica el análisis de grandes conjuntos de datos para detectar patrones en ellos. El análisis de textos hace lo mismo, pero con grandes bloques de texto.
También son útiles para las empresas, ya que les ayudan a gestionar el inventario, desarrollar estrategias de marketing y prever las ventas. También ayuda a las empresas a sobrevivir, sobre todo a las que pertenecen a sectores muy competitivos, como la sanidad y el comercio minorista. Los inversores y los profesionales financieros pueden recurrir a esta tecnología para ayudar a elaborar carteras de inversión y reducir el riesgo potencial.
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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 el ámbito empresarial, 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.
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La analítica predictiva es una rama de la analítica avanzada que realiza predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. Las empresas emplean el análisis predictivo para encontrar patrones en estos datos e identificar riesgos y oportunidades.
El análisis predictivo se asocia a menudo con el big data y la ciencia de los datos. Hoy en día, las empresas nadan en datos que residen en bases de datos transaccionales, archivos de registro de equipos, imágenes, vídeo, sensores u otras fuentes de datos. Para obtener información de estos datos, los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para encontrar patrones y hacer predicciones sobre eventos futuros. Entre ellos se encuentran la regresión lineal y no lineal, las redes neuronales, las máquinas de vectores de apoyo y los árboles de decisión. Los aprendizajes obtenidos a través de la analítica predictiva pueden utilizarse posteriormente dentro de la analítica prescriptiva para impulsar acciones basadas en conocimientos predictivos.
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La analítica predictiva es una categoría de la analítica de datos cuyo objetivo es hacer predicciones sobre resultados futuros basándose en datos históricos y en técnicas analíticas como el modelado estadístico y el aprendizaje automático. La ciencia de la analítica predictiva puede generar conocimientos futuros con un grado de precisión significativo. Con la ayuda de sofisticadas herramientas y modelos de análisis predictivo, cualquier organización puede ahora utilizar datos pasados y actuales para predecir de forma fiable tendencias y comportamientos en milisegundos, días o años en el futuro.
El análisis predictivo ha captado el apoyo de una amplia gama de organizaciones, con un mercado global que se prevé que alcance aproximadamente 10.950 millones de dólares en 2022, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de alrededor del 21% entre 2016 y 2022, según un informe de 2017 publicado por Zion Market Research.
El análisis predictivo se nutre de una amplia gama de métodos y tecnologías, como el big data, la minería de datos, el modelado estadístico, el aprendizaje automático y diversos procesos matemáticos. Las organizaciones utilizan el análisis predictivo para examinar los datos actuales e históricos con el fin de detectar tendencias y prever los acontecimientos y condiciones que deberían producirse en un momento determinado, en función de los parámetros suministrados.
