¿Qué es el análisis predictivo?
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es el estudio de los datos actuales e históricos para pronosticar los resultados futuros. Las organizaciones quieren entender cómo las decisiones actuales afectan al crecimiento y las finanzas futuras. El análisis predictivo les permite adivinar las tendencias futuras en función de los patrones y las relaciones entre los datos existentes. Su objetivo es minimizar los riesgos, aumentar la productividad y guiar la toma de decisiones estratégicas.
Los analistas usan modelos matemáticos, machine learning y otras técnicas avanzadas de ciencia de datos para responder a preguntas hipotéticas para las empresas. Por ejemplo, los analistas de marketing usan el análisis predictivo para determinar futuras ventas de sus productos, las estaciones meteorológicas lo usan para predecir el tiempo y los corredores de bolsa lo hacen para maximizar las ganancias de la compra y venta.
¿Cuál es la diferencia entre el análisis predictivo y otros tipos de análisis?
Los analistas usan cuatro tipos de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
- El análisis descriptivo hace un análisis de datos históricos para identificar qué ocurrió en el pasado.
- El análisis de diagnóstico usa los datos históricos para explicar por qué algo ocurrió en el pasado.
- El análisis predictivo predice futuras tendencias en función de patrones de datos actuales e históricos.
- El análisis prescriptivo prescribe acciones y decisiones futuras, con lo que las empresas pueden optimizar la toma de decisiones.
Análisis predictivo frente a análisis descriptivo
El análisis descriptivo es la ciencia de datos que permite a los ingenieros de datos conocer qué ocurrió en eventos pasados. Explora los datos del pasado y los presenta en modelos estadísticos fácilmente comprensibles, como tablas y gráficos. Por ejemplo, las empresas han utilizado el análisis descriptivo para estudiar las tendencias de ventas de temporada durante varios años.
El análisis descriptivo se basa en eventos y patrones fácticos descubiertos mediante técnicas de minería de datos. Sin embargo, no predice eventos futuros, como lo hace el análisis predictivo.
Análisis predictivo frente a análisis prescriptivo
El análisis predictivo indica qué podría suceder en función de eventos pasados, mientras que el análisis prescriptivo también recomienda decisiones que influyen en el resultado. Por ejemplo, el modelo predictivo sugiere que el equipo de entrega no puede hacer frente a las próximas temporadas festivas. Luego, los directores de las fábricas utilizan el análisis prescriptivo para encontrar los mejores horarios de entrega, servicios de mensajería y organizaciones de turnos del personal.
¿Por qué es importante el análisis predictivo?
La habilidad de predecir aspectos del futuro es fundamental. Los ingenieros, los científicos, las empresas y los economistas han usado durante mucho tiempo el análisis predictivo para orientar sus actividades. Los avances en la tecnología del machine learning permitieron que la ciencia de datos introdujera los modelos predictivos en áreas donde antes era demasiado difícil o complejo. La computación escalable, la minería de datos y las técnicas de aprendizaje profundo permiten a las empresas profundizar en sus lagos de datos y extraer información y tendencias. El análisis predictivo ha quedado incrustado en procesos empresariales, lo que ofrece a las organizaciones que están a la vanguardia una ventaja competitiva importante. Los beneficios que incluye son los siguientes:
Reducción de los riesgos de decisión
La administración y los empleados toman muchas decisiones a diario que afectan el rendimiento de la empresa. Las herramientas de análisis predictivo ayudan a las partes interesadas a respaldar sus elecciones con indicadores basados en datos. Por ejemplo, los analistas de datos pronostican las demandas futuras para respaldar el lanzamiento de un producto en un nuevo segmento de mercado.
Experiencias personalizadas para los clientes
Las aplicaciones de análisis predictivo permiten a las empresas interactuar con los clientes de manera más eficaz mediante el análisis de las tendencias del mercado y los datos de los clientes. Por ejemplo, los equipos de marketing crean una campaña más segmentada al recomendar productos en función de los comportamientos de compra anteriores, lo que genera más ventas.
Productividad mejorada
El análisis predictivo es esencial para ayudar a las empresas a optimizar y escalar sus operaciones. Los directores comerciales utilizan el análisis predictivo de datos para identificar los cuellos de botella en el flujo de trabajo si fluctúan variables como el personal, las ventas y el costo de los materiales. Simulan diferentes escenarios para anticipar posibles problemas.
¿Cuáles son los casos de uso del análisis predictivo?
Muchas organizaciones usan de forma activa el análisis predictivo para guiar los resultados en tiempo real y futuros. Estos son algunos ejemplos de análisis predictivo.
Finanzas
Los administradores de bancos y fondos toman decisiones de alto riesgo que pueden afectar a la rentabilidad de la institución financiera. El análisis predictivo les permite tomar decisiones con confianza al proporcionar inteligencia empresarial basada en datos transaccionales anteriores. Por ejemplo:
- Los administradores de préstamos utilizan un software de análisis avanzado para predecir el riesgo crediticio antes de aprobar los préstamos a los solicitantes.
- Los equipos de seguridad bancaria utilizan software de análisis predictivo para identificar datos transaccionales anormales que sugieran actividades fraudulentas.
- Las compañías de seguros pueden usar modelos predictivos para identificar reclamaciones de seguro falsas.
Comercio minorista
Las empresas de venta minorista hacen uso del análisis predictivo para pronosticar la demanda de los clientes locales y regionales, así como también para enviar previamente los suministros a las estaciones de distribución locales y regionales para reducir los tiempos de entrega. Otras empresas usan los modelos de puntuación de clientes potenciales para mejorar las tasas de conversión de clientes y las recomendaciones predictivas a fin de aumentar las oportunidades de venta cruzada y adicional en función de los perfiles de los clientes. En este caso, el análisis predictivo determina estrategias de marketing más eficaces. Además, las empresas usan el análisis predictivo para predecir la demanda y ventas futuras.
Fabricación
Los fabricantes utilizan el análisis predictivo para mejorar la productividad, la rentabilidad y la calidad en toda la cadena de suministro. Por ejemplo, los directores de compras utilizan el análisis predictivo para pronosticar los precios de los materiales y asegurarlos al precio más bajo posible. Mientras tanto, el departamento de logística lleva a cabo análisis predictivos para trazar rutas de entrega óptimas y reducir los gastos de envío.
La fabricación también utiliza el machine learning predictivo para identificar posibles fallos en los equipos. Los técnicos pueden llevar a cabo las reparaciones programadas con un impacto mínimo en la programación de producción. Los fabricantes usan el análisis de datos predictivo para supervisar el equipo de línea de producción a fin optimizar el rendimiento, detectar irregularidades y destacar sus defectos. Las empresas de fabricación usan el análisis predictivo para supervisar la maquinaria, identificar sus condiciones y predecir los requisitos de mantenimiento.
Sanidad
El sector sanitario se beneficia del análisis predictivo tanto a nivel macro como micro. Por ejemplo, los expertos médicos utilizan modelos predictivos para trazar la trayectoria de las enfermedades mundiales en función de variables cambiantes, como el desarrollo y la disponibilidad de vacunas. Los médicos también utilizan el análisis predictivo de la atención médica para supervisar los síntomas de los pacientes y anticipar las complicaciones que puedan surgir en el futuro. Las empresas sanitarias usan el análisis predictivo en el equipo de supervisión para detectar cambios en tiempo real en el estado de los pacientes. Para ello, eliminan falsas alarmas que hacen que el equipo de supervisión no sea eficaz.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
El análisis predictivo se basa en gran parte en técnicas de machine learning avanzadas. Los científicos de datos usan el aprendizaje profundo y algoritmos complejos para analizar diversas variables y crear modelos predictivos a fin de predecir comportamientos probables a partir de macrodatos.
Modelos de análisis predictivo
Los modelos de análisis predictivo constan de técnicas, fórmulas y principios matemáticos que permiten a las computadoras calcular la probabilidad de que ocurra un evento en función de determinadas suposiciones. Estos modelos intentan responder a preguntas probabilísticas, tales como:
- ¿Cuáles son las probabilidades de que un cliente concreto no pague un préstamo?
- ¿Cómo afectarán las decisiones financieras y de marketing específicas a los precios futuros de las acciones?
- ¿Cuánto tiempo funcionará una máquina antes de que necesite reparación?
Los modelos de análisis predictivo que guían futuras decisiones empresariales tienden a ser complejos y tener en cuenta muchos factores. Suelen tardar en desarrollarse y validarse. Además, requieren de constantes revisiones para adaptar los cambios al entorno económico y empresarial.
Los modelos de análisis predictivo pueden incluir modelos de clasificación
Creación del modelo
Las organizaciones utilizan modelos predictivos para analizar los posibles resultados de los datos históricos y transaccionales. El modelo predictivo se crea según estos pasos:
Definición de objetivos
El equipo analiza la pregunta que les gustaría predecir para comprender los objetivos empresariales. Al determinar correctamente el alcance de los objetivos empresariales del caso de análisis predictivo, puede empezar a identificar las entradas, las salidas y los conjuntos de datos relevantes del modelo.
Recopilación de los datos necesarios
El siguiente paso es consolidar los datos de diferentes orígenes en un almacén de datos. Los datos se recopilan de orígenes como correos electrónicos, sistemas ERP, hojas de cálculo y otras aplicaciones empresariales. El modelado predictivo suele ser más preciso cuando se proporcionan conjuntos de datos más grandes al modelo estadístico, en lugar de unos pocos puntos de datos.
Entrenamiento e implementación del modelo
Ahora es posible analizar los datos de la muestra con técnicas estadísticas y tecnología predictiva. Puede integrar el modelo con las aplicaciones empresariales una vez que las técnicas de modelado predictivo produzcan resultados coherentes y precisos. Esto proporciona acceso a todos los departamentos comerciales para que puedan hacer pronósticos precisos.
¿Cuáles son las técnicas de análisis predictivo más comunes?
Al igual que con muchas aplicaciones de machine learning, el análisis predictivo es una actividad dinámica que usa constantemente nuevos datos para actualizar predicciones. Esto significa que la técnica usa la canalización para limpiar los datos, entrenar modelos, implementar, comentar, volver a entrenar y volver a implementar, además de la capacidad de ingerir datos casi en tiempo real. Los científicos de datos utilizan las siguientes técnicas de análisis predictivo.
Árboles de decisiones
Un árbol de decisiones es un modelo de machine learning que permite al software hacer predicciones mediante respuestas a una serie de preguntas de sí o no. Como su nombre indica, esta técnica emula la forma de un árbol con nodos y ramas. Cada nodo contiene una característica específica del problema que debe responderse antes de pasar al siguiente nodo. Cada nodo se ramifica en dos hojas, que conducen a los nodos siguientes.
Un árbol de decisiones puede predecir datos tanto cualitativos como cuantitativos. Por ejemplo, puede usar un modelo predictivo de árbol de decisiones para predecir los precios de las propiedades o el estado de salud de un paciente en función de los síntomas evidentes. Los árboles de decisiones son fáciles de entender, pero menos flexibles, cuando se analizan datos nuevos diversos.
Análisis de regresión
La regresión es un enfoque estadístico que los científicos de datos utilizan para hacer predicciones mediante la clasificación o correlación de datos nuevos con conjuntos de datos conocidos. La regresión lineal modela la relación entre una variable independiente y un valor dependiente en un gráfico bidimensional. Por ejemplo, los directores de recursos humanos utilizan la regresión lineal para predecir el salario de un candidato en función de los años de experiencia.
Mientras tanto, la regresión logística clasifica las variables en dos o más categorías según las probabilidades. Por ejemplo, los equipos de TI utilizan la regresión logística para detectar y predecir si un correo electrónico es correo no deseado. El modelo clasifica el correo electrónico como sospechoso si encuentra demasiadas características no deseadas más allá de un umbral establecido.
Análisis de series temporales
El análisis de series temporales es una técnica de análisis predictivo que se utiliza para analizar los puntos de datos recopilados o registrados a lo largo del tiempo, ya que reconoce la importancia del orden temporal. Esto lo hace particularmente útil en aplicaciones de previsión como los movimientos de los precios de las acciones, el consumo de energía o la planificación de demanda en la administración de la cadena de suministro.
Un método clave dentro del análisis de series temporales es el promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA), que modela las relaciones dependientes del tiempo al tener en cuenta los valores y errores del pasado para predecir las tendencias futuras. Los enfoques más avanzados, como la memoria larga a corto plazo (LSTM), mantienen la memoria durante periodos prolongados y aprovechan el aprendizaje profundo para capturar las dependencias a largo plazo en los datos de series temporales.
Redes neuronales de aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo ha revolucionado el análisis predictivo al permitir que los modelos procesen datos complejos y de alta dimensión y descubran relaciones intrincadas que las técnicas tradicionales podrían pasar por alto. Las redes neuronales son particularmente eficaces a la hora de hacer predicciones con datos complejos, como imágenes, videos y grabaciones de voz. Los modelos de aprendizaje profundo mejoran las capacidades predictivas en sectores complejos, como la atención médica y la ciberseguridad.
¿Cómo puede ayudar AWS con el análisis predictivo?
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