¿qué son los análisis predictivos?
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 e inversores ajustar dónde utilizan sus recursos para aprovechar posibles eventos futuros.,
Puntos Clave
- análisis Predictivo es el uso de la estadística y técnicas de modelado para determinar el rendimiento futuro.
- Se utiliza como una herramienta de toma de decisiones en una variedad de industrias y disciplinas, como seguros y marketing.
- El análisis predictivo y el aprendizaje automático a menudo se confunden entre sí, pero son disciplinas diferentes.
la Comprensión Analítica Predictiva
Hay varios tipos de análisis predictivo de los métodos disponibles., Por ejemplo, la minería de datos implica el análisis de grandes tramos de datos para detectar patrones de la misma. El análisis de texto hace lo mismo, excepto para grandes bloques de texto.
los modelos predictivos miran los datos pasados para determinar la probabilidad de ciertos resultados futuros, mientras que los modelos descriptivos miran los datos pasados para determinar cómo un grupo puede responder a un conjunto de variables.
Predictive analytics 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 por un reclamo futuro basado en el grupo de riesgo actual de titulares de pólizas similares, así como eventos pasados que han dado lugar a pagos. Los especialistas en marketing observan cómo los consumidores han reaccionado a la economía general al planificar una nueva campaña, y pueden usar los cambios demográficos para determinar si la combinación actual de productos atraerá a los consumidores a realizar una compra.
los operadores activos observan 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 interrupción se basan en datos históricos y se utilizan para pronosticar movimientos futuros de precios.
conceptos erróneos comunes del análisis predictivo
Un concepto erróneo 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 (incluido el aprendizaje automático, el modelado predictivo y la minería de datos) y utiliza estadísticas (tanto históricas como actuales) para estimar o predecir resultados futuros., El análisis predictivo nos ayuda a comprender posibles ocurrencias futuras mediante el análisis del pasado. Mientras que el aprendizaje automático, por otro lado, es un subcampo de la ciencia de la computación 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 da «a las computadoras la capacidad de aprender sin ser 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 radios críticos de la rueda de la cadena de suministro, ya sea la gestión de inventario o la planta de producción, requieren pronósticos precisos para su funcionamiento. El modelado predictivo se utiliza a menudo para limpiar y optimizar la calidad de los datos utilizados para tales pronósticos. El modelado garantiza que el sistema pueda ingerir más datos, incluso de las operaciones orientadas al cliente, para garantizar un pronóstico más preciso.,