Análisis predictivo: Qué es y cómo implementarlo

El beneficio principal de aplicar este tipo de análisis  es conocer el futuro, pues siempre nos va a permitir estar mejor preparados, definiendo nuestras estrategias y anticipando las acciones en la empresa con los clientes y en el mercado. La analítica predictiva puede ayudar a diferentes empresas y departamentos a
cumplir objetivos importantes y solucionar problemas. Si bien hay cientos de
ejemplos de analítica predictiva, a continuación verás algunos casos generales
en diversas áreas. La estrategia de análisis predictivo es fundamental si deseas anticipar futuros riesgos y notar oportunidades.

Estas herramientas también se pueden ejecutar en IBM Cloud Pak® for Data, una plataforma de inteligencia artificial y datos en contenedores que le permite crear y ejecutar modelos en cualquier lugar, en cualquier nube y en las instalaciones. Los análisis predictivos se pueden utilizar para obtener información práctica sobre el comportamiento de los clientes, sus dudas a la hora de comprar algo y qué les hace sentirse bien con sus compras. La capacidad de predecir eventos futuros a través de análisis predictivos hace que sea más fácil anticipar posibles problemas y evitarlos en la medida de lo posible. Esto también se conoce como reducción de riesgo, porque los modelos pueden descubrir y definir un evento que tal vez no hayas previsto. Un ejemplo de análisis predictivos es buscar fraudes de clientes y determinar si hay un patrón de pedidos incorrectos o una coincidencia en los patrones de compra. El escudriño de los datos ayuda a descubrir problemas y evita que vuelvan a ocurrir en el futuro.

Cómo funciona el análisis predictivo

El análisis predictivo se basa en estimar eventos futuros en función de datos históricos, a los que se les aplican diversas técnicas analíticas, estadísticas y de aprendizaje automático. En cuanto a disciplina, el análisis predictivo en forma parte de la ciencia de datos o data science. Son, por tanto, los científicos de datos los encargados de desarrollar modelos de análisis predictivo mediante el desarrollo de algoritmos de machine learning y deep learning que encuentran patrones en conjuntos de datos.

Al contrario de los modelos de clasificación, los modelos de regresión son capaces de predecir qué pasará de entre un número infinito de posibilidades. En el mundo empresarial, las organizaciones ya perciben el análisis predictivo como una necesidad y lo aplican a diario sin darse cuenta. Los algoritmos de inteligencia artificial, machine learning y deep learning se están convirtiendo en una herramienta de negocio más. El análisis predictivo es un proceso donde a través de los datos se logran detectar patrones para poder predecir el comportamiento futuro y realizar estrategias exitosas.

Herramientas de análisis predictivo

El análisis predictivo puede ser aplicado en muchas circunstancias y las siguientes son sólo algunos ejemplos en los que el análisis predictivo ha demostrado tener un impacto especialmente positivo durante los últimos años. Se aplica, por ejemplo, a los modelos de riesgo crediticio teniendo en cuenta diversas variables. Aumentan las probabilidades de éxito en el lanzamiento de productos, ya que se posee un gran conocimiento sobre las necesidades e intereses de los clientes. Creación del modelo predictivo
Un modelo predictivo que permita modificar parámetros para modular los resultados. Alteryx es una herramienta especialmente útil, que destaca por la opción de recopilar datos de varias fuentes y filtrarlos. Por lo tanto, si buscas una plataforma de análisis amigable, esta es una opción interesante.

El modelo de agrupación combina grupos de personas con atributos similares en agrupaciones. Esto hace que sea más fácil crear una campaña de marketing dirigida y agrupar a personas en categorías de alto o bajo riesgo. Normalmente, el flujo de trabajo para una aplicación de curso de analista de datos incluye los siguientes pasos básicos.

Modelo de clasificación

El machine learning no se suele utilizar en los https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381s, pero se puede utilizar junto con este para ayudar a refinar los datos resultantes y ahorrar tiempo. La privacidad y la seguridad son dos de los principales problemas a los que se enfrentan las empresas al utilizar los análisis predictivos. El proceso de análisis de datos a veces implica recurrir a las cuentas de usuario para obtener datos, algo que el usuario acepta cuando se registra. El análisis predictivo es una ciencia de datos que implica la recopilación y uso de datos actuales para predecir resultados futuros en diversos sectores. Este aplica el machine learning a los datos recopilados para hacerse una idea de lo que puede ocurrir en el futuro en relación con una consulta específica. El análisis predictivo es un área de la minería de datos que pretende extraer conocimiento que le permita predecir tendencias y patrones de comportamiento.

• Tienes una empresa de SaaS (Software como servicio) y analizando la información de tus clientes, notas que el 75% de las cancelaciones son realizadas por personas que se quedaron más de 30 días como inactivas, y esto representa una curva significativa en tu gráfico de churn .
• El machine learning no se suele utilizar en los análisis predictivos, pero se puede utilizar junto con este para ayudar a refinar los datos resultantes y ahorrar tiempo.
• Mediante la identificación de tus clientes potenciales de alto valor, puedes crear una experiencia positiva para el cliente con tu empresa y construir una nueva relación empresa-cliente que se traduzca en la lealtad del cliente a lo largo del tiempo.
• Este aplica el machine learning a los datos recopilados para hacerse una idea de lo que puede ocurrir en el futuro en relación con una consulta específica.

La analítica predictiva es importante porque les permite a las empresas
estimar con precisión cuál es el siguiente evento que es probable que ocurra
en una situación. Esto ayuda a las organizaciones a detectar y mitigar los
posibles problemas o superar a la competencia aprovechando rápidamente las
nuevas oportunidades. Las empresas pueden utilizar la analítica predictiva para identificar posibles
riesgos y oportunidades. Una vez establecida, se pueden utilizar insights
predictivos para prescribir la acción que una empresa debe realizar.