Análisis predictivo
¿Qué son los análisis predictivos?
El análisis predictivo describe el uso de estadísticas y modelos para determinar el rendimiento futuro en función de datos históricos y actuales. 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.
Conclusiones clave
- El análisis predictivo es el uso de estadísticas y técnicas de modelado para determinar el rendimiento futuro.
- Se utiliza como herramienta para la 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.
Comprensión de la analítica predictiva
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 en función del grupo de riesgo actual de asegurados similares, así como de eventos pasados que han dado lugar a pagos. Los especialistas en marketing observan cómo los consumidores han reaccionado a la economía en general cuando planifican 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 miran una variedad de métricas basadas en eventos pasados al decidir si comprar o vender un valor. Los promedios móviles, las bandas y los puntos de ruptura se basan en datos históricos y se utilizan para pronosticar movimientos de precios futuros.
Conceptos erróneos comunes de análisis predictivo
Un error común es que el análisis predictivo y el aprendizaje automático son lo mismo. En esencia, el análisis predictivo incluye una serie de técnicas estadísticas (incluido el aprendizaje automático, el modelado predictivo y la minería de datos) y utiliza estadísticas (históricas y actuales) para estimar o predecir resultados futuros. La analítica predictiva nos ayuda a comprender posibles sucesos futuros mediante el análisis del 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, brinda a «las computadoras la capacidad de aprender sin estar programadas 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
La previsión es una tarea esencial en la fabricación porque garantiza la utilización óptima de los recursos en una cadena de suministro. Los rayos críticos de la rueda de la cadena de suministro, ya sea en la gestión de inventario o en el taller, requieren pronósticos precisos para su funcionamiento. El modelado predictivo se utiliza a menudo para limpiar y optimizar la calidad de los datos utilizados para dichos pronósticos. El modelado garantiza que el sistema pueda ingerir más datos, incluidas las operaciones de cara al cliente, para garantizar un pronóstico más preciso.