¿Qué es una previsión?

Una previsión es una predicción realizada mediante el estudio de datos históricos y patrones pasados. Las empresas utilizan herramientas de software y sistemas para analizar grandes cantidades de datos recopilados durante un largo periodo de tiempo. A continuación, el software predice la demanda y tendencias futuras para ayudar a las compañías a tomar decisiones financieras, de marketing y operativas más precisas.

Mayor precisión en las previsiones gracias al machine learning

¿Por qué es importante la previsión?

La previsión actúa como herramienta de planificación para ayudar a las empresas a prepararse frente a la incertidumbre de lo que puede ocurrir en el futuro. Ayuda a los administradores a responder con confianza a los cambios, controlar las operaciones empresariales y tomar decisiones estratégicas que conduzcan al crecimiento futuro. Por ejemplo, las empresas utilizan la previsión para realizar lo siguiente:

  • Usar recursos con más eficacia
  • Visualizar el rendimiento de la empresa
  • Programar el lanzamiento de nuevos productos o servicios
  • Estimar los costes recurrentes
  • Predecir eventos futuros, como volúmenes de ventas e ingresos
  • Revisar decisiones de administración

¿Cuáles son los tipos de métodos de previsión?

Los métodos de previsión pueden ser cualitativos o cuantitativos:

Métodos cualitativos

La previsión cualitativa depende de las previsiones a corto plazo de los expertos de marketing. Puede usar métodos cualitativos cuando no hay suficientes datos históricos. Por ejemplo, los siguientes son dos casos de uso:

  • Las técnicas de estudio de mercado, como los sondeos y las encuestas, identifican la demanda de los consumidores.
  • Las técnicas de modelado Delphi sondean a expertos sobre un campo en particular para recopilar sus opiniones y predecir las tendencias en ese campo.

Métodos cuantitativos

Los modelos de previsión cuantitativos utilizan estadísticas y datos históricos significativos para predecir tendencias futuras a largo plazo. Algunos ejemplos de métodos cuantitativos estándar son los siguientes:

  • El modelado econométrico analiza los conjuntos de datos financieros, como los datos de préstamos e inversión, para predecir cambios económicos significativos y su impacto en la compañía.
  • El enfoque de indicadores compara puntos de datos para identificar relaciones entre datos aparentemente no relacionados. Por ejemplo, puede utilizar cambios en el PIB para prever índices de desempleo.
  • En este escenario, los datos del PIB se denominan “indicador adelantado” y el índice de desempleo es el indicador de resultados.
  • La previsión de series temporales analiza los datos recopilados durante diferentes intervalos de tiempo para predecir tendencias futuras. 

¿Qué son los datos de series temporales?

Los datos transversales observan a las personas y las empresas durante el mismo periodo de tiempo. En cambio, los datos de series temporales son cualquier conjunto de datos que recopile información en varios intervalos de tiempo. Estos datos son distintos porque se ordenan los puntos de datos según el tiempo. Como resultado, hay una posible correlación entre las observaciones en intervalos adyacentes.

Los datos de series temporales se pueden trazar en un gráfico con los intervalos progresivos (o cronología) en el eje X y los valores de los datos de la muestra observada en el eje Y. Dichos gráficos de series temporales son herramientas valiosas para la visualización de los datos. Los científicos de datos los utilizan para identificar las características de los datos de previsión. A continuación, presentamos algunos ejemplos de características de datos de series temporales:

En los datos de tendencias, los valores de Y aumentan o disminuyen con el tiempo, lo que hace que el gráfico parezca lineal. Por ejemplo, los datos de población pueden aumentar o disminuir linealmente en el tiempo.

Estacionalidad

Los patrones estacionales se producen cuando los datos de series temporales muestran patrones regulares y predecibles a intervalos de tiempo inferiores a un año. Este patrón de datos puede aparecer como picos u otras anomalías en un gráfico lineal. Por ejemplo, las ventas minoristas de una tienda pueden aumentar en los periodos de vacaciones de diciembre y abril.

Interrupciones estructurales

Algunas veces los datos de series temporales cambian de repente su comportamiento en un punto determinado del tiempo. El gráfico de series temporales puede subir o bajar bruscamente, creando una interrupción estructural o de no linealidad. Por ejemplo, muchos indicadores económicos cambiaron drásticamente en 2008 después del inicio de la crisis financiera global.

¿Qué es la previsión de series temporales?

La previsión de series temporales es una técnica de ciencia de datos que utiliza machine learning y otras tecnologías de computación para estudiar observaciones pasadas y predecir valores futuros de datos de series temporales. Veamos algunos ejemplos de la previsión de series temporales:

  • Los datos astronómicos se componen de movimientos repetitivos de planetas durante siglos. Puede utilizar estos datos para predecir eventos astronómicos, como eclipses y cometas, con precisión.
  • La previsión meteorológica utiliza patrones de viento y temperatura para predecir cambios de tiempo.
  • Los científicos pueden utilizar índices de natalidad y datos de migración para predecir el crecimiento de la población.

Análisis de series temporales frente a la previsión de series temporales

El análisis de series temporales explora las causas subyacentes de los datos de series temporales. Este campo de estudio busca comprender el “por qué” de un conjunto de datos de series temporales. Con frecuencia, los analistas deben realizar suposiciones y descomponer o desglosar los datos para extraer estadísticas con significado y otras características.

Mientras que el análisis de series temporales es la comprensión del conjunto de datos, la previsión es su predicción. Estos son los tres pasos de modelado predictivo:

  • Formular una pregunta y recopilar un conjunto de muestra de los datos de series temporales que responden a esta pregunta durante un periodo de tiempo pasado.
  • Entrenar un software de ordenador o algoritmo de previsión para utilizar los valores pasados.
  • Utilizar el algoritmo de previsión para realizar observaciones futuras.

¿Cómo funciona la previsión de series temporales?

Los científicos de datos utilizan los modelos de previsión de series temporales para realizar predicciones más precisas. En primer lugar, realizan cierto análisis exploratorio de datos para seleccionar los mejores algoritmos de previsión y, a continuación, utilizan los modelos de machine learning para hacer predicciones. Veamos algunos modelos de previsión comunes:

Modelos de descomposición

Los modelos de descomposición descomponen o desglosan los datos de series temporales en tres componentes:

  1. Componente de tendencia
  2. Componente estacional
  3. Componente de ruido, que no pertenece a ninguno de los dos grupos anteriores

Otro método de analizar los datos de series temporales es desglosarlos en dos componentes de datos: predecibles y no predecibles.

Modelos basados en el suavizado

El suavizado de datos es una técnica estadística que implica la eliminación de valores atípicos y puntos de datos que difieren significativamente del resto de conjunto de datos. Estos modelos de previsión hacen que la categoría de patrón subyacente sea más visible mediante la eliminación de las variaciones aleatorias de los datos.

Modelos basados en la regresión

La regresión automática es un modelo de previsión que utiliza observaciones de pasos de tiempo anteriores para definir una relación matemática entre dos puntos de datos. A continuación, utiliza la relación matemática para estimar un valor futuro desconocido. En función del modelo de regresión que se utilice, la ecuación matemática toma en consideración los errores de previsión pasados y los valores estacionales pasados, lo que mejora la predicción con el paso del tiempo.

¿Cuáles son los casos de uso clave de la previsión?

La previsión proporciona información empresarial relevante y fiable sobre el presente y el futuro. A continuación, describimos algunos ejemplos de casos de uso de la tecnología de previsión:

Operaciones: ¿cómo utiliza More Retail Limited la automatización para prever ventas de productos?

More Retail Ltd. (MRL) es uno de los cuatro minoristas de ultramarinos principales de la India, con varios miles de millones de dólares de ingresos. Disponen de una red de tiendas extensiva y una cadena de distribuidores de suministros compleja. Dependían del criterio manual de los encargados de las tiendas para estimar y pedir existencias, pero esto repercutía en la experiencia del cliente, especialmente en la categoría de productos frescos. MRL utilizó los servicios de previsión de AWS para crear un sistema de pedidos automatizado que redujo el desperdicio de alimentos frescos en un 30 %.

Fabricación: ¿cómo utiliza Foxconn la previsión para administrar la demanda de fabricación?

Hon Hai Technology Group (Foxconn) es el fabricante de componentes electrónicos y proveedor de soluciones más grande del mundo. Durante la pandemia de COVID-19, Foxconn se enfrentó a una volatilidad sin precedentes de demanda de clientes, suministros y capacidad. La compañía colaboró con Amazon Machine Learning Solutions Lab para hacer previsiones precisas de pedidos netos para su fábrica en México. Estas previsiones condujeron a un ahorro anual superior a los 500 000 USD.

Soporte técnico del cliente: ¿cómo usa Affordable Tours la previsión de ventas para mejorar la experiencia del cliente?

Affordable Tours.com es uno de los mayores proveedores de visitas guiadas, cruceros, cruceros fluviales y vacaciones activas en Estados Unidos. Tenían problemas para asignar recursos a la hora de atender los volúmenes de llamadas de los clientes. Había días en los que tenían muchos agentes y otros en los que tenían muy pocos, lo que creaba experiencias del cliente inconsistentes y aumentaba las tasas de llamadas perdidas. Usaron Amazon Forecast para anticipar los volúmenes de llamada de clientes mejor y corrigieron la tasa de llamadas perdidas en un 20 %.

¿Qué es Amazon Forecast?

Amazon Forecast es un servicio de previsión de series temporales completamente administrado basado en machine learning y creado para el análisis de métricas empresariales. No requiere experiencia previa en machine learning para empezar a usarlo. Solo necesita proporcionar datos históricos, además de cualquier información adicional que considere que pueda afectar a sus previsiones. Una vez que proporcione toda la información, Amazon Forecast la examina automáticamente e identifica lo que tiene significado. A continuación, produce un modelo de previsión que puede realizar predicciones hasta un 50 % más precisas que aquellos modelos que solo tienen en cuenta los datos de series temporales.

Comience por crear una cuenta gratuita de Amazon ahora con el nivel Gratuito de AWS. Durante los dos primeros meses de utilización de Amazon Forecast, los nuevos clientes de AWS reciben hasta 10 000 generaciones de previsiones de series temporales por mes; hasta 10 GB de almacenamiento de datos por mes y hasta 10 horas de entrenamiento por mes.

Información general de Amazon Forecast

Próximos pasos de Amazon Forescast

Descubra otros recursos relacionados con el producto
Más información acerca de Amazon Forecast 
Regístrese para obtener una cuenta gratuita

Obtenga acceso inmediato al nivel Gratuito de AWS. 

Consulte el nivel gratuito de AWS Machine Learning 
Comience a crear en la consola

Comience a crear con AWS en la consola de administración de AWS.

Iniciar sesión