¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo analiza hechos contemporáneos e históricos para hacer predicciones futuras utilizando diferentes métodos estadísticos como la extracción de datos, el aprendizaje automático, la IA y el modelado predictivo. Es un proceso en el que los datos recopilados y las estadísticas se analizan para predecir resultados futuros.

La tecnología moderna le permite generar conocimientos futuros que son precisos. La ciencia de los análisis predictivos se trata de observar patrones pasados ​​para evaluar cuándo es probable que ciertos eventos clave vuelvan a ocurrir.

Observar de cerca los datos recopilados anteriormente también ayuda a identificar las tendencias futuras del mercado.

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

Se pueden utilizar muchas técnicas para realizar análisis predictivos.

Estas técnicas se utilizan para crear modelos de datos predictivos, mediante los cuales un estadístico o un científico de datos puede predecir tendencias futuras. Pero primero, la organización que quiere realizar un análisis predictivo necesita crear una base de datos.

Los científicos de datos emplean diferentes técnicas para organizar estos datos de una manera que tenga sentido.

Estos datos organizados se analizan más a fondo para crear modelos predictivos.

Los modelos predictivos intentan virtualmente prever el futuro descifrando los patrones en estos datos organizados.

Ejemplos de diferentes industrias donde se utiliza el análisis predictivo

Varias industrias utilizan análisis predictivos para su beneficio. Algunos de los ejemplos son:

1. Compañías de Seguros

Las compañías de seguros utilizan análisis predictivos para determinar la probabilidad de éxito de una reclamación en el futuro. Esta información les ayuda a mantener sus finanzas bajo control para futuras contingencias.

2. Cumplimiento de la ley

Los organismos encargados de hacer cumplir la ley utilizan esta herramienta para observar las tendencias delictivas. Esto permite a los organismos encargados de hacer cumplir la ley predecir cualquier aumento de la delincuencia en el futuro en determinados lugares. Pueden usar esta información para aumentar los agentes de la ley en dichas áreas de antemano, reduciendo así las posibilidades de actividad delictiva.

3. Comercialización

Los especialistas en marketing pueden utilizar esta herramienta para estudiar los patrones de comportamiento de sus clientes. Con esta información, pueden evaluar el período en el que es más probable que un consumidor gaste su dinero. Esto, a su vez, permite a los especialistas en marketing organizar campañas exitosas.

4. Instituciones financieras

Los bancos y otras instituciones financieras pueden estudiar el patrón de comportamiento de sus clientes. Esto les permite reducir la actividad fraudulenta mediante el análisis de comportamientos sospechosos.

5. Automóvil

Esta herramienta puede ser utilizada por los fabricantes de automóviles para estudiar el comportamiento de sus consumidores. Esta información permite a los fabricantes de automóviles desarrollar tecnología que proporcione facilidad de uso a sus clientes.

6. Comercio

Los comerciantes pueden observar la actividad pasada del mercado para decidir si necesitan vender o comprar acciones de una empresa. También pueden predecir el aumento y la caída de la participación de una empresa mediante el uso de análisis predictivos.

7. Aeroespacial

Las aerolíneas pueden usar el análisis predictivo para determinar la confiabilidad de un avión. También pueden utilizar estos datos para fines de mantenimiento, incluido el reabastecimiento de combustible y la disponibilidad del avión.

8. Venta al por menor

Las herramientas de análisis predictivo para el comercio minorista pueden mejorar su posición de ventas y establecer mejores relaciones con las audiencias objetivo.

Las recomendaciones de Amazon son uno de los ejemplos clave del uso de análisis predictivo en el comercio minorista. Por ejemplo, cuando compra un artículo, debe haber visto la lista de artículos similares que otros compradores han comprado.

9. Salud

Las herramientas de análisis predictivo para el cuidado de la salud también son bastante comunes, y Google Flu Trends (GFT) es un ejemplo de todo esto. Ayudó a predecir los patrones de la gripe mediante el seguimiento y la comparación de comportamientos de salud y datos históricos.

Es bastante útil para predecir problemas de salud pública y epidemias.

10. Deportes

Bing Predicts es uno de los ejemplos comunes de análisis predictivo, que es un sistema de predicción de Bing Search Engine de Microsoft. Utiliza diferentes estadísticas y sentimientos de las redes sociales para hacer evaluaciones.

Otro ejemplo sugerido por ‘What is Predictive Analytics Guides’ es “Moneyball”, que se basa en un libro sobre cómo el equipo de béisbol Oakland Athletics utilizó diferentes datos y análisis basados ​​en evidencia para armar un equipo competitivo.

11. Tiempo

Comprender ‘qué es el análisis predictivo’ ha sido bastante útil para pronosticar el clima ha sido bastante revolucionario.

Debido a las herramientas de análisis predictivo de hoy en día, las predicciones de huracanes de 96 horas son más precisas que las de 24 horas. previsiones de hace 40 años. Los datos del monitoreo satelital de la tierra y la atmósfera se alimentan en modelos de datos para hacer mejores predicciones de eventos futuros.

Además de estos 11 ejemplos de análisis predictivo, muchos otros sectores como energía, redes sociales, publicidad, etc. lo utilizan para prever resultados futuros. Muchas otras industrias utilizan análisis predictivos para evaluar sus opciones futuras y obtener la ventaja del pionero.

Echemos ahora un vistazo a las ventajas de Predictive Analytics-

Ventajas

El análisis predictivo es la última herramienta en el mercado en este momento.

Su naturaleza novedosa no es el único punto a favor de esta herramienta dinámica. También es la herramienta más precisa y confiable en comparación con sus pares.

El aspecto más beneficioso de esta herramienta es reducir el riesgo al permitir que una organización comprenda el mercado de manera detallada. Esta comprensión profunda permite a la organización crear planes de contingencia para el futuro.

El análisis predictivo permite a sus usuarios acceder a información detallada en tiempo real sobre cualquier negocio. El análisis predictivo puede ayudar al usuario a determinar diferentes formas de patrones, lo que le permite reubicar su tiempo y esfuerzo hacia asuntos más apremiantes.

Las empresas utilizan la ayuda de desarrolladores externos para diseñar herramientas de análisis predictivo a medida para su uso.

Modelos de análisis predictivo

Proveedores como Acxiom, IBM, SAS Institute y muchos más ofrecen herramientas de análisis predictivo. Crean modelos personalizados bajo las necesidades de la organización. Algunos de los modelos predictivos se enumeran a continuación:

1. Modelo de valor de vida del cliente

Esto permite a la organización identificar a los clientes que estarán más interesados ​​en adquirir más servicios de la organización.

2. Modelo de Segmentación de Clientes

Este modelo permite a la organización agrupar a los clientes en función de sus preferencias y elecciones.

3. Modelo de Mantenimiento Predictivo

Esto permite que una organización esté al tanto del próximo mantenimiento de equipos y activos costosos. Esto reduce las posibilidades de que el equipo se averíe.

4. Modelo de Garantía de Calidad

Esto permite a la organización detectar cualquier producto defectuoso. Esto permite a la organización ofrecer a sus clientes un producto de alta calidad.

Algoritmos predictivos comunes

La clasificación de los algoritmos de análisis predictivo sugerida por ‘qué son las guías de análisis predictivo’ se puede hacer en dos grupos:

1. Aprendizaje automático

Está asociado a los datos estructurales que generalmente notamos en una tabla. Comprende variedades lineales y no lineales.

2. Aprendizaje profundo 

Este grupo se entiende como un subconjunto del aprendizaje automático, que se ocupa de manera efectiva de video, audio, imágenes y textos.

Algunos de los algoritmos comunes de análisis predictivo son:

• Bosque aleatorio
• Modelo Lineal Generalizado (GLM)
• Modelo potenciado por gradiente (GBM)
• K-medias
• Profeta

Técnicas de modelado predictivo

Los modelos predictivos más estándar incluyen árboles de decisión, técnicas de regresión y redes neuronales. Echemos un vistazo más de cerca a ellos para entender cómo funcionan:

1. Árboles de decisión

Un árbol de decisiones es un diagrama o gráfico que las personas usan para determinar un curso de acción o mostrar una probabilidad estadística. Forma el contorno de la planta leñosa del mismo nombre, generalmente en posición vertical pero a veces acostada de lado.

Cada rama del árbol de decisión representa una posible decisión, resultado o reacción. Las ramas más alejadas del árbol representan los resultados.

2. Análisis de regresión

En el modelado estadístico, el análisis de regresión es un conjunto de procesos estadísticos para estimar las relaciones entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

3. Red neuronal

Una red neuronal es una serie de algoritmos que se esfuerzan por reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de un proceso que imita el funcionamiento del cerebro humano. En este sentido, las redes neuronales se refieren a sistemas de neuronas, ya sean orgánicas o artificiales.

Las redes neuronales pueden adaptarse a los cambios de entrada. Así, la red genera el mejor resultado posible sin necesidad de rediseñar los criterios de salida.

Desinformación

La gente a menudo tiende a combinar el análisis predictivo con el aprendizaje automático, pero no son lo mismo. El aprendizaje automático es un pequeño engranaje en la vasta maquinaria llamada análisis predictivo.

El aprendizaje automático permite al usuario filtrar y comprender nuevos datos. El análisis predictivo utiliza estos datos estructurados para predecir resultados futuros.

En pocas palabras, el aprendizaje automático es parte de los análisis predictivos, en lugar de un proceso similar.

Finalmente, repasemos algunas de las herramientas comunes de análisis predictivo aquí y ahora.

Herramientas de análisis predictivo

• EverString
• Inferir
• Radio
• aureola
• Junta
• Plataforma de toma de decisiones Statistica
• Análisis avanzado de SAS
• Estudio RapidMiner
• SPSS de IBM
• SAP HANA
• TIBCO Estadística
• 
  Oracle DataScience, etc.

Conclusión

El análisis predictivo es útil para múltiples organizaciones. Funciona al predecir tendencias futuras mediante el estudio de patrones en datos antiguos.

Cualquier empresa que quiera asegurarse su futuro debería incorporar la analítica predictiva.

Ahora, en la nota final, nos gustaría ver su definición de análisis predictivo en la sección de comentarios a continuación.