Analítica predictiva
El análisis predictivo describe el uso de estadísticas y modelos para determinar el rendimiento futuro basado en datos actuales e históricos. El análisis predictivo analiza los patrones en los datos para determinar si es probable que esos patrones vuelvan a surgir, lo que permite a las empresas y los inversores ajustar dónde usan sus recursos para aprovechar posibles eventos futuros.
Para llevar clave
- El análisis predictivo es el uso de estadísticas y técnicas de modelado para determinar el rendimiento futuro.
- Se utiliza como herramienta de toma de decisiones en una variedad de industrias y disciplinas, como los seguros y el marketing.
- El análisis predictivo y el aprendizaje automático a menudo se confunden entre sí, pero son disciplinas diferentes.
Comprender el análisis predictivo
Hay varios tipos de métodos de análisis predictivo disponibles. Por ejemplo, la minería de datos implica el análisis de grandes tramos de datos para detectar patrones a partir de ellos. El análisis de texto hace lo mismo, excepto para grandes bloques de texto.
Los modelos predictivos miran datos pasados para determinar la probabilidad de ciertos resultados futuros, mientras que los modelos descriptivos miran datos pasados para determinar cómo un grupo puede responder a un conjunto de variables.
El análisis predictivo es una herramienta de toma de decisiones en una variedad de industrias. Por ejemplo, las compañías de seguros examinan a los solicitantes de pólizas para determinar la probabilidad de tener que pagar un reclamo futuro basado en el grupo de riesgo actual de titulares de pólizas similares, así como en eventos pasados que han resultado en pagos. Los especialistas en marketing observan cómo los consumidores han reaccionado a la economía en general al planificar una nueva campaña, y pueden usar los cambios en la demografía para determinar si la combinación actual de productos atraerá a los consumidores a realizar una compra.
Los traders activos observan una variedad de métricas basadas en eventos pasados cuando deciden si comprar o vender un valor. Los promedios móviles, las bandas y los puntos de ruptura se basan en datos históricos y se usan para pronosticar futuros movimientos de precios.
Conceptos erróneos comunes de análisis predictivo
Un error común es que el análisis predictivo y el aprendizaje automático son las mismas cosas. En esencia, el análisis predictivo incluye una serie de técnicas estadísticas (que incluyen aprendizaje automático, modelado predictivo y minería de datos) y utiliza estadísticas (tanto históricas como actuales) para estimar o predecir resultados futuros. El análisis predictivo nos ayuda a comprender posibles sucesos futuros analizando el pasado. Mientras que el aprendizaje automático, por otro lado, es un subcampo de la informática que, según la definición de 1959 de Arthur Samuel, un pionero estadounidense en el campo de los juegos de computadora y la inteligencia artificial que brinda a las "computadoras la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente ".
Los modelos predictivos más comunes incluyen árboles de decisión, regresiones (lineales y logísticas) y redes neuronales, que es el campo emergente de los métodos y tecnologías de aprendizaje profundo.
Ejemplo de análisis predictivo
El pronóstico es una tarea esencial en la fabricación porque garantiza la utilización óptima de los recursos en una cadena de suministro. Los radios críticos de la rueda de la cadena de suministro, ya sea la gestión de inventario o el taller, requieren pronósticos precisos para su funcionamiento. El modelado predictivo se usa a menudo para limpiar y optimizar la calidad de los datos utilizados para tales pronósticos. El modelado asegura que el sistema pueda ingerir más datos, incluso de operaciones orientadas al cliente, para garantizar un pronóstico más preciso.
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