¿Qué es el análisis predictivo?
Las analíticas predictivas son una forma avanzada de analíticas de datos que intenta responder a la pregunta "¿qué puede pasar a continuación?". Al tratarse de una rama de la ciencia de datos aplicada al ámbito empresarial, el crecimiento de las analíticas predictivas y ampliadas coincide con el de los sistemas de Big Data, donde los grupos de datos grandes y amplios permiten aumentar las actividades de minería de datos para generar estadísticas predictivas. Asimismo, los avances en el aprendizaje automático a partir de Big Data han contribuido a ampliar las capacidades del análisis predictivo.
El crecimiento de las analíticas predictivas y ampliadas coincide con el de los sistemas de Big Data, donde los grupos de datos grandes y amplios permiten aumentar las actividades de minería de datos para generar estadísticas predictivas. Asimismo, los avances en el aprendizaje automático a partir de Big Data han contribuido a ampliar las capacidades del análisis predictivo.
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Definición de análisis predictivo
Las analíticas predictivas son el proceso de utilizar datos para prever resultados futuros. El proceso utiliza análisis de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelos estadísticos para detectar patrones que puedan predecir el comportamiento futuro. Las organizaciones pueden usar datos anteriores y actuales para prever tendencias y comportamientos que vayan a tener lugar en segundos, días o años con una gran precisión.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
Científicos de datos utilizan modelos predictivos para identificar correlaciones entre diferentes elementos de conjuntos de datos determinados. Una vez finalizada la recogida de datos, se crea un modelo estadístico, se entrena y se modifica para realizar predicciones precisas.
Para crear frameworks de analíticas predictivas, debes seguir cinco pasos básicos:
- Determinar el problema: una predicción empieza por una buena tesis y un conjunto de requisitos. Por ejemplo, ¿un modelo de analíticas predictivas puede detectar fraudes? ¿Puede determinar cuáles son los niveles óptimos de inventario para la temporada de compras navideñas? ¿Tiene la capacidad de identificar posibles niveles de inundación a causa de condiciones meteorológicas extremas? Delimitar el problema que se quiere solucionar permite determinar qué método de analíticas predictivas se debe utilizar para ello.
- Obtener y organizar los datos: una organización puede tener décadas de datos a los que recurrir o una afluencia continua de datos que provenga de las interacciones de los clientes. Antes de desarrollar modelos de analíticas predictivas, es necesario identificar los flujos de datos y, a continuación, organizar los conjuntos de datos en un repositorio, como un almacén de datos (por ejemplo, BigQuery).
- Preprocesar datos: los datos en bruto solo son útiles simbólicamente. Para preparar los datos para los modelos de analíticas predictivas, se deben limpiar para eliminar las anomalías, los datos que falten o los valores atípicos extremos, que pueden ser el resultado de errores de entrada o de medición.
- Desarrollar modelos predictivos: los científicos de datos tienen diversas herramientas y técnicas para desarrollar modelos predictivos en función del problema que se deba resolver y la naturaleza del conjunto de datos. El aprendizaje automático, los modelos de regresión y los árboles de decisión son algunos de los tipos de modelos predictivos más comunes.
- Validar los resultados y aplicar modificaciones en consonancia: comprueba la precisión del modelo y ajústalo según sea necesario. Cuando consigas resultados aceptables, haz que estén disponibles para los colaboradores en una aplicación, un sitio web o un panel de datos.
¿Qué son las técnicas de análisis predictivo?
En general, hay dos tipos de modelos de analíticas predictivas: de clasificación y de regresión. Los modelos de clasificación intentan incluir objetos de datos (como clientes o posibles resultados) en una categoría u otra. Por ejemplo, si un minorista tiene muchos datos sobre diferentes tipos de clientes, es posible que el modelo intente predecir qué tipos de clientes se interesarán por los correos electrónicos de marketing que reciban. Los modelos de regresión intentan predecir datos continuos, como los ingresos que generará un cliente durante su relación con una empresa.
Las analíticas predictivas suelen hacerse con tres tipos principales de técnicas:
Análisis de regresión
La regresión es una técnica de análisis estadístico con la que se estima la relación entre variables. La regresión resulta útil para identificar patrones en conjuntos de datos grandes y así determinar la correlación entre entradas. Se recomienda usar datos continuos que sigan una distribución conocida. A menudo, la regresión sirve para determinar cómo afectan una o más variables independientes a otras; por ejemplo, cómo afecta un aumento de precio a las ventas de un producto.
Árboles de decisión
Los árboles de decisión son modelos de clasificación que sitúan los datos en diferentes categorías según distintas variables. El método se recomienda para entender las decisiones de una persona. El modelo parece un árbol, ya que cada una de las ramas representa una posible elección y la hoja de las ramas simboliza el resultado de la decisión. Los árboles de decisión suelen ser fáciles de entender y funcionan bien cuando faltan variables en un conjunto de datos.
Redes neuronales
Las redes neuronales son métodos de aprendizaje automático que son útiles para realizar analíticas predictivas a la hora de crear modelos para analizar relaciones complejas. Básicamente, son potentes motores de reconocimiento de patrones. Las redes neuronales se recomiendan para determinar relaciones no lineales en conjuntos de datos, especialmente cuando no hay ninguna fórmula matemática conocida para analizar los datos. Las redes neuronales se pueden usar para validar los resultados de los árboles de decisión y de los modelos de regresión.
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Usos y ejemplos del análisis predictivo
Detección de fraudes
Los análisis predictivos examinan todas las acciones de la red de una empresa en tiempo real para detectar anomalías que indican fraudes y otras vulnerabilidades.
Predicción de conversiones y compras
Las empresas pueden tomar medidas, como el retargeting de anuncios online, a partir de datos que predicen una mayor probabilidad de conversión y de intención de compra.
Reducción de riesgos
La capacidad crediticia, las reclamaciones de seguros y los cobros de deudas se basan en el análisis predictivo, mediante el que se evalúa y se determina la probabilidad de impago en el futuro.
Mejora operativa
Las empresas utilizan modelos de análisis predictivo para prever el inventario, gestionar recursos y operar de forma más eficiente.
Segmentación de clientes
Al dividir una base de clientes en grupos específicos, los profesionales del marketing pueden usar el análisis predictivo para tomar decisiones con vistas al futuro que permiten adaptar el contenido a audiencias únicas.
Previsión de mantenimiento
Las organizaciones utilizan datos para predecir cuándo se debería realizar el mantenimiento rutinario del equipo. Así, pueden programarlo antes de que ocurra algún problema o haya algún fallo en el funcionamiento.
