¿qué significa modelo predictivo?

Modelado predictivo en la minería de datos

El modelado predictivo es una técnica estadística comúnmente utilizada para predecir el comportamiento futuro. Las soluciones de modelado predictivo son una forma de tecnología de minería de datos que funciona analizando datos históricos y actuales y generando un modelo para ayudar a predecir resultados futuros. En el modelado predictivo, se recogen datos, se formula un modelo estadístico, se hacen predicciones y se valida (o revisa) el modelo a medida que se dispone de datos adicionales. Por ejemplo, se pueden crear modelos de riesgo para combinar la información de los afiliados de forma compleja con información demográfica y de estilo de vida procedente de fuentes externas para mejorar la precisión de la suscripción. Los modelos predictivos analizan el rendimiento pasado para evaluar la probabilidad de que un cliente muestre un comportamiento específico en el futuro. Esta categoría también abarca los modelos que buscan patrones de datos sutiles para responder a preguntas sobre el rendimiento de los clientes, como los modelos de detección de fraudes. Los modelos predictivos suelen realizar cálculos durante las transacciones en vivo, por ejemplo, para evaluar el riesgo o la oportunidad de un determinado cliente o transacción para orientar una decisión. Si las aseguradoras sanitarias pudieran predecir con exactitud las tendencias seculares (por ejemplo, la utilización), las primas se fijarían adecuadamente, los objetivos de beneficios se cumplirían con mayor coherencia y las aseguradoras sanitarias serían más competitivas en el mercado.

Spss

La modelización predictiva es una técnica que utiliza métodos matemáticos y computacionales para predecir un evento o resultado. Un enfoque matemático utiliza un modelo basado en ecuaciones que describe el fenómeno en cuestión. El modelo se utiliza para pronosticar un resultado en un estado o momento futuro basándose en los cambios de las entradas del modelo. Los parámetros del modelo ayudan a explicar cómo las entradas del modelo influyen en el resultado. Algunos ejemplos son los modelos de regresión de series temporales para predecir el volumen de tráfico de las aerolíneas o la predicción de la eficiencia del combustible basada en un modelo de regresión lineal de la velocidad del motor frente a la carga.

El enfoque de modelización predictiva computacional difiere del enfoque matemático porque se basa en modelos que no son fáciles de explicar en forma de ecuaciones y a menudo requieren técnicas de simulación para crear una predicción. Este enfoque se denomina a menudo modelo predictivo de “caja negra” porque la estructura del modelo no proporciona información sobre los factores que relacionan la entrada del modelo con el resultado. Algunos ejemplos son el uso de redes neuronales para predecir de qué bodega procede una copa de vino o los árboles de decisión en bolsa para predecir la calificación crediticia de un prestatario.

Bosque aleatorio

El modelado predictivo es una técnica matemática que utiliza datos y resultados históricos para crear un modelo que pueda predecir resultados futuros. Por ejemplo, los bancos utilizan la modelización predictiva en la calificación crediticia para prever la capacidad de un cliente potencial para devolver un préstamo. Las aerolíneas también pueden utilizar esta técnica para predecir el volumen de pasajeros de un mes o una temporada determinados.

Algunos pueden argumentar que el modelado predictivo se basa en la premisa de que la historia se repite, lo cual no es demasiado descabellado. Al fin y al cabo, los modelos predictivos financieros pueden predecir si es probable que un cliente se retrase en los pagos en el futuro basándose en su comportamiento anterior.

Aunque existen varios enfoques de modelado predictivo, la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la ciencia de los datos desempeñan un papel importante en el desarrollo de modelos predictivos. Las grandes empresas que utilizan big data (es decir, miles de millones de filas de datos) pueden desarrollar modelos predictivos que identifican tendencias y predicen la demanda de productos específicos basándose en la información dada.

Ejemplo de modelo de predicción

La modelización predictiva es el proceso de utilizar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que pueda utilizarse para predecir resultados futuros. Es una herramienta utilizada en el análisis predictivo, una técnica de minería de datos que intenta responder a la pregunta “¿qué podría pasar en el futuro?”

La rápida migración a los productos digitales ha creado un mar de datos que está a disposición de las empresas. Las empresas utilizan los big data para mejorar la dinámica de la relación entre el cliente y la empresa. Esta gran cantidad de datos en tiempo real se obtiene de fuentes como las redes sociales, el historial de navegación por Internet, los datos del teléfono móvil y las plataformas de computación en la nube.

Sin embargo, los datos suelen estar desestructurados y son demasiado complejos para que los seres humanos los analicen en un corto período de tiempo. Debido al enorme volumen de datos, las empresas utilizan herramientas de modelado predictivo, a menudo a través de programas informáticos. Los programas procesan enormes cantidades de datos históricos para evaluar e identificar patrones dentro de los datos. A partir de ahí, el modelo puede proporcionar un registro histórico, así como una evaluación de los comportamientos o eventos que es probable que ocurran de nuevo o en el futuro.