El modelado predictivo o análisis predictivo es una técnica analítica avanzada que ayuda a las empresas a realizar predicciones utilizando datos históricos. Algunos ejemplos incluyen a alguien que hace clic en un anuncio y compra un producto, predice las condiciones futuras del mercado y más.
Además de las proyecciones futuras, el modelado predictivo también determina los resultados actuales y analiza qué escenarios.
¿Cuál es la definición de modelado predictivo?
El modelado predictivo utiliza técnicas matemáticas y computacionales como la probabilidad y la minería de datos para examinar datos históricos y analizar patrones y relaciones entre puntos de datos.
El análisis predictivo comienza con la recopilación de datos y el modelado estadístico. analizando así datos y haciendo predicciones.
Recuerde que con cada nuevo conjunto de datos, analistas de datos Es necesario realizar cambios en el modelo estimado para garantizar resultados precisos.
Ventajas del modelado predictivo
Realiza tareas de modelado predictivo con alta precisión y rápido tiempo de respuesta. Esto ayuda a reducir costos y reducir el tiempo que lleva completar un trabajo. Los modelos predictivos brindan información detallada sobre el comportamiento de los clientes, la competencia y el mercado, lo que permite a las empresas mejorar su eficiencia y productividad. También ayuda a optimizar los procesos y tomar decisiones comerciales informadas.
Limitaciones del modelado predictivo
Para hacer predicciones precisas, estos modelos necesitan datos de buena calidad. La falta de buena información puede dar lugar a predicciones futuras poco fiables. A veces los pronósticos son erróneos debido al comportamiento de los clientes y a los cambios del mercado.
¿Por qué es importante el modelado predictivo?
¿Por qué es importante el modelado predictivo?Hoy en día, todas las organizaciones dependen de los datos para tomar decisiones comerciales importantes. Y las herramientas de análisis ayudan a las empresas a dar sentido a los datos recopilados. Dividen grandes conjuntos de datos en grupos más pequeños y los analizan para hacer predicciones.
Las organizaciones de diversas industrias utilizan ampliamente una herramienta de análisis empresarial como el modelado predictivo para tomar decisiones informadas. Los modelos predictivos permiten a las empresas determinar las implicaciones futuras de sus decisiones. Por lo tanto, el modelado predictivo es una herramienta importante para que las empresas obtengan una ventaja competitiva.
Tipos de modelos predictivos
Todos los modelos de pronóstico se dividen ampliamente en dos categorías. Monitoreado Y Sin control Modelos. Por tanto, los modelos no supervisados utilizan herramientas estadísticas tradicionales para clasificar los datos. La regresión logística y el análisis de series de tiempo son algunos modelos no supervisados.
Mientras tanto, los modelos supervisados utilizan sofisticadas técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones y recopilarlos. Por lo tanto, los modelos de redes neuronales y de clústeres son algunos modelos controlados.
1. Modelo de clasificación
El modelo de clasificación es el modelo de predicción más simple. Divide los puntos de datos en diferentes categorías para obtener respuestas simples y directas. Por ejemplo, «¿Hay una transacción incorrecta en mi cuenta bancaria?» si escribes El modelo predictivo analiza datos de diferentes categorías y da una respuesta sencilla: «sí» o «no».
Aquí hay cuatro modelos de clasificación populares.
Binario: se utiliza para la detección de spam. Multiclase: se utiliza para identificar patrones. Etiqueta múltiple: se utiliza para analizar múltiples objetos. Asimetría: se utiliza en la detección de fraudes y en la atención sanitaria (diagnóstico médico).
2. Modelo de clúster
El modelo de agrupación simplifica la gestión de datos al dividir datos similares en clusters o grupos. Los gráficos por computadora, el aprendizaje automático, la compresión de datos, el análisis de imágenes y el reconocimiento de patrones utilizan modelos de agrupación.
3. Modelo de predicción
El modelo de pronóstico es uno de los modelos de pronóstico más populares. A partir de ahora funciona con todo lo que tenga un valor numérico. Además, el modelo se utiliza para determinar la velocidad del procesamiento de datos, analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones ocultos en los datos y más.
4. Modelo de valores atípicos
Un modelo predictivo externo analiza puntos de datos anormales. Por eso las empresas utilizan este modelo para analizar los datos por separado. Este modelo predictivo se utiliza ampliamente en finanzas para detectar fraudes. Le ayudan a encontrar conjuntos de datos inusuales y predecir información relacionada con esos conjuntos de datos.
5. Modelo de series de tiempo
Las empresas utilizan un modelo de series de tiempo para realizar predicciones científicas basadas en datos con marca de tiempo. Los mejores ejemplos de este tipo de modelos predictivos son las tasas de interés, las lecturas de temperatura, los precios de las acciones y más.
Lea también: ¿Cuál es el alcance del análisis empresarial? Descubre sus tipos, beneficios y más
Una aplicación de modelado predictivo
El modelado predictivo se utiliza en diversos campos que utilizan técnicas de análisis de datos para mejores procesos de toma de decisiones. Aquí
Aplicación de análisis predictivo en todas las industrias.
Publicidad digital
Los modelos predictivos predicen el interés y las respuestas de los clientes a un contenido. Información histórica sobre el cliente objetivo. medios de comunicación social Se analiza el consumo para predecir el contenido que gusta a los clientes.
Mano de obra
de Mano de obra El departamento de Recursos Humanos utiliza modelos predictivos para relacionar a los solicitantes de empleo con sus carreras futuras, reducir la rotación de empleados y aumentar el compromiso de los empleados. Además, la información obtenida de los modelos predictivos se puede utilizar para reducir los costos de contratación y aumentar la satisfacción de los empleados.
cuidado de la salud
Los modelos predictivos se pueden utilizar en la atención sanitaria para el tratamiento de pacientes. Pueden identificar y gestionar enfermedades crónicas. Además, se puede utilizar para extraer registros médicos para aprender más sobre enfermedades y su tratamiento.
Además, los modelos predictivos pueden identificar pacientes que faltan a citas, predecir resultados clínicos y comprender patrones a partir de datos de pacientes para desarrollar campañas efectivas.
Modelado predictivo en análisis de negocios.
Las empresas utilizan modelos predictivos como herramienta analítica para dar sentido a los datos. Además, ayudan a las organizaciones a recopilar, analizar, limpiar e interpretar enormes conjuntos de datos. A continuación se presentan dos beneficios principales del uso de modelos predictivos en análisis de negocios.
El análisis predictivo juega un papel vital en la detección del fraude empresarial. Estos algoritmos analizan comportamientos inconsistentes e identifican oportunidades de comportamiento delictivo. Atacan vulnerabilidades y crean sistemas seguros. Las empresas pueden utilizar análisis predictivos para diseñar campañas de marketing eficaces. Los modelos predictivos evalúan el comportamiento del cliente, las tendencias de compra de los clientes, las preferencias y más sobre un cliente.
Prepárese para su carrera en modelado predictivo con GoogleSeo
Por lo tanto, aquellos que trabajan para aspirar a modelos predictivos deberían considerar tomar GoogleSeo. Cursos de análisis empresarial. Porque estos programas de aprendizaje se ofrecen en colaboración con institutos de renombre de la India como IIM e IIT. Además, en el año GoogleSeo Los cursos de certificación han resultado útiles para los profesionales interesados en utilizar datos para tomar decisiones comerciales. Por lo tanto, inscríbase en los cursos en línea de GoogleSeo para desarrollar una carrera exitosa en modelado predictivo y análisis de negocios.
