El análisis predictivo o análisis predictivo es una rama del análisis de datos avanzado. Ayuda a las empresas a pronosticar eventos futuros al examinar datos históricos a través de modelos predictivos.
Las tendencias de datos y los conocimientos prácticos obtenidos a través de herramientas de análisis predictivo ayudan a los líderes empresariales a tomar decisiones comerciales impactantes.
Las empresas tienen grandes datos disponibles en la actualidad en forma de historial de ventas, información de clientes, reseñas de clientes, quejas, etc. Todos estos datos son inútiles si no se analizan adecuadamente y se convierten en algo significativo.
Los modelos de análisis predictivo facilitan el proceso de análisis de datos para predicciones futuras mediante el uso de técnicas estadísticas, minería de datos y técnicas de inteligencia artificial.
Las redes neuronales artificiales y las redes neuronales profundas se entrenan en big data utilizando algoritmos de aprendizaje automático para encontrar tendencias y patrones en los datos comerciales.
Diferentes algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión múltiple, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, el bosque aleatorio, la regresión lineal y no lineal, etc. ayudan a analizar los datos.
Las empresas pueden encontrar oportunidades y riesgos, como la demografía de los clientes potenciales, los futuros productos más vendidos, etc.
Etapas de un proceso de análisis predictivo
El proceso de análisis predictivo consta de los siguientes pasos:
1. Definición del proyecto
Como gerente de proyectos de software, definirá los objetivos comerciales y el alcance del proceso de análisis de datos. Usted decidirá las métricas para garantizar un mejor seguimiento y generación de informes de los métodos de análisis de datos. Los conjuntos de datos que se utilizarán en el análisis predictivo también se deciden en esta etapa.
2. Recopilación de datos
La minería de datos se realiza para recopilar los datos relevantes de múltiples fuentes definidas en la etapa anterior. Los datos estructurados en forma de tablas, etc. se pueden utilizar fácilmente para el análisis predictivo. Sin embargo, la mayoría de los datos que las empresas tienen hoy en día, como notas de clientes, publicaciones en redes sociales, etc., no están estructurados.
3. Análisis de datos
Esta etapa hace que los datos no estructurados sean adecuados para el análisis de datos. Las técnicas de minería de datos se utilizan para extraer la información requerida de dichos datos no estructurados. Estos datos limpios y formateados se utilizan luego, como entrada, para los modelos de aprendizaje automático y análisis de datos.
4. Modelado Estadístico
Los métodos estadísticos se utilizan para comprender los datos extraídos en la etapa de análisis de datos. Se hacen suposiciones y se validan contra la hipótesis. El modelado predictivo se realiza para desarrollar sistemas que puedan predecir eventos futuros en función del aprendizaje realizado mediante aprendizaje automático o algoritmos estadísticos.
5. Implementación del proyecto
Luego, se implementa un modelo de análisis predictivo para que los procesos comerciales aprendan de los datos en tiempo real. La implementación del modelo es un proceso complejo. El personal de implementación garantiza que un modelo se integre a la perfección con las aplicaciones comerciales existentes.
6. Monitoreo y Análisis
El rendimiento del modelo de análisis predictivo indica si se crea y se implementa de acuerdo con los requisitos establecidos. La automatización del sistema de informes facilita el proceso al proporcionar información sobre el rendimiento del modelo de forma diaria y semanal.
Conclusión
El análisis predictivo está ayudando a las empresas de múltiples maneras, desde la gestión de relaciones con los clientes, la detección de fraudes, la gestión de riesgos hasta las estrategias de marketing y los procesos de suscripción. Un elaborado proceso de análisis predictivo puede ayudarlo a ahorrar recursos y aumentar los ingresos.
Lea nuestra guía sobre cómo implementar el análisis predictivo en su negocio para obtener más detalles.
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Principales preguntas frecuentes sobre análisis predictivo
El análisis predictivo es un procedimiento de análisis avanzado para analizar datos históricos y transaccionales y pronostica resultados futuros según las tendencias y patrones de los datos a través de un modelo predictivo.
El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones eficientes que afectan el crecimiento y los ingresos a largo plazo de una empresa. Algunas aplicaciones de análisis predictivo incluyen un mejor servicio al cliente, mejores campañas de marketing, mejor gestión de la cadena de suministro, etc.
Además de habilidades excepcionales de desarrollo de software, se requieren diferentes habilidades de manejo de datos como; gestión de datos, filtrado de datos, almacenamiento de datos, análisis de datos, etc.