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El análisis predictivo se utiliza ampliamente en las empresas como una herramienta para predecir el futuro. Es preferido especialmente porque produce resultados más exitosos con el aumento del número de modelos de análisis en los últimos años. Tanto las pequeñas como las grandes empresas utilizan este tipo de análisis con tranquilidad. Porque, como se explicará, la lógica de trabajo es bastante simple y los resultados son muy efectivos.
En este artículo, se explicará qué significa el análisis predictivo, sus ventajas y métodos. Y serán apoyados con ejemplos. Al final del artículo, se convertirá en competente en análisis predictivo y podrá comenzar a utilizarlo para su empresa.
Lo primero es lo primero: ¿Qué es un análisis predictivo?
El análisis predictivo es una técnica de análisis de datos que utiliza datos históricos para predecir tendencias futuras. En otras palabras, para que se lleve a cabo el análisis predictivo, es necesario alimentarlo con ejemplos de escenarios históricos de la vida real. Pero además de eso, el análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para obtener información accionable. Por lo tanto, es un tipo de análisis valioso del que las empresas se benefician antes de tomar medidas necesarias.
Aparte de las empresas, también se puede utilizar en pronósticos del tiempo, inversiones, transacciones bancarias, calificación crediticia e incluso creación de videojuegos. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que todos estos campos contienen valores que se pueden medir con datos numéricos. En otras palabras, es un tipo de análisis cuantitativo, no un análisis de datos cualitativos. Sin embargo, el hecho de que sea útil en tantas áreas diferentes muestra lo útiles que son los datos que proporciona.
Ventajas de utilizar el análisis predictivo
El análisis de datos predictivos es uno de los principales principios de la planificación futura para las empresas. Para dar un ejemplo comparativo, el análisis situacional utiliza principalmente datos en tiempo real, mientras que el análisis predictivo utiliza datos históricos. Es una herramienta poderosa ya que revela estadísticamente los riesgos que la empresa puede enfrentar en el futuro, las tendencias de los clientes futuros y la situación económica y social a largo plazo. Pero no se limita a estos; puede consultar los beneficios generales enumerados aquí:
Beneficios del análisis predictivo
- Reducción de costos: Puedes calcular el momento adecuado y las formas eficientes de las acciones comerciales con el modelado ofrecido por las técnicas de análisis predictivo para minimizar los gastos totales.
- Detección de fraudes: Te ayuda a tomar una postura contra el fraude examinando datos históricos e identificando patrones de actividad inusuales. El uso de software de análisis predictivo será un buen comienzo para este trabajo.
- Mitigación de riesgos: A veces, puede no estar claro cuándo y dónde surgirá un riesgo para un negocio. Sin embargo, esto se aplica generalmente a empresas que no se han preparado previamente para tales situaciones con un método como el análisis predictivo. Si hubieran realizado este análisis a tiempo, podrían haber mitigado el riesgo.
- Calificación y puntaje de crédito: Puedes analizar la calificación y el puntaje de crédito con datos históricos no solo en términos bancarios, sino también para calcular el crédito de otra empresa. De esta manera, tienes una predicción que puedes usar al tomar decisiones sobre posibles prestatarios y socios comerciales.
- Pronóstico de la demanda del cliente: Es posible que hayas escuchado que se utiliza un tipo de análisis, como el análisis narrativo, para analizar la demanda del cliente. Sin embargo, el análisis narrativo es un tipo de análisis cualitativo y no te dará estadísticas numéricas como lo hace el análisis predictivo. Por lo tanto, puedes resolver la relación entre oferta y demanda con mayor facilidad con el análisis predictivo.
- Eficiencia operativa: Las empresas pueden beneficiarse de herramientas de análisis predictivo para dirigir el flujo de trabajo y recursos de manera correcta y eficiente. Por ejemplo, si realizas un análisis detallado de la cadena de suministro, puedes facilitar la gestión de inventarios.
- Visión general de la toma de decisiones: Por supuesto, todo este análisis de datos es para permitir a las empresas tener un mejor proceso de toma de decisiones. Puedes utilizar muchos tipos de análisis diferentes para esto, pero al final, utilizarás uno de los principales tipos de análisis: análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Y entre estos, el análisis predictivo te brinda información de manera cuantitativa.
Estos fueron algunos de los beneficios del análisis predictivo. Es un método muy útil que proporciona datos confiables ya que se puede utilizar en muchas áreas diferentes de tu negocio. Sin embargo, como no se explica cómo se realiza aquí, las técnicas de análisis predictivo se explicarán en el próximo título.
Técnicas y métodos de análisis predictivo
Hay una amplia gama de técnicas de análisis predictivo que puedes utilizar para convertir tus grandes datos en información accionable. Estos diversos métodos generalmente se integran con software y modelos de inteligencia artificial. De esta manera, pueden realizar un modelado estadístico efectivo que esté libre de errores que los humanos puedan cometer manualmente.
Sin más preámbulos, puedes leer las técnicas comunes de análisis predictivo con ejemplos en los siguientes artículos:
Análisis de regresión
El análisis de regresión se utiliza como un método de análisis predictivo para explorar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Proporciona un valor de predicción numérico como resultado del cálculo de estas variables.
Ejemplo: Planeas vender un producto (variable dependiente). Por lo tanto, deseas estimar los gastos de publicidad en televisión y los gastos de publicidad en carteles (variables independientes) para esta venta. Si aplicas el modelo de regresión, puedes evaluar el impacto de cada uno de estos factores con valores cuantitativos. Como resultado de este modelo, si se encuentra una correlación positiva entre las variables independientes y dependientes, puedes gastar los gastos necesarios en publicidad para tu negocio.
Árboles de decisión
Los árboles de decisión muestran visualmente procesos de toma de decisiones con un diagrama de árbol utilizando algoritmos de minería de datos. Las ramas del árbol representan una idea, y las hojas de estas ramas se convierten en un segmento de resultado. Por lo tanto, es un método adecuado para predicciones basadas en clasificación.
Ejemplo: Cuando creas un árbol de decisión de ventas, tendrá ramas como esta: marketing, satisfacción del cliente, mayorista, minorista, etc. Al evaluar estas ramas, puedes ver posibles predicciones sobre la situación de ventas de tu negocio en un momento o lugar específico.
Agrupamiento
El agrupamiento es un método utilizado para agrupar patrones inherentes o características típicas de los datos. Es un elemento que ayuda a examinar naturalmente los datos y dividirlos en segmentos para un análisis más detallado.
Ejemplo: Tu negocio tiene una aplicación de comercio electrónico. Puedes dividir a tus clientes aquí en segmentos y agruparlos según sus puntos comunes. De esta manera, puedes atender mejor las preferencias de los clientes y ofrecerles oportunidades adecuadas con más facilidad.
Modelos de clasificación
Los modelos de clasificación siguen en realidad un método similar al del agrupamiento. Básicamente clasifican los datos a través de patrones definidos o clases especificadas. Aunque generalmente es binario, también puede ser multiclase. Si es binario, puede mostrar resultados como sí-no, mientras que en multiclase puede mostrar resultados como pequeño, mediano o grande.
Ejemplo: Se puede utilizar en la predicción de la pérdida de clientes. Cuando haces modelos de clasificación con datos apropiados, puedes revelar los patrones de pérdida de clientes. Esto te ayudará a tomar estrategias adecuadas para reducir los riesgos potenciales de pérdida en el futuro.
Pronóstico de series temporales
La previsión de series temporales es un método de modelado utilizado para revelar conexiones y patrones entre datos recopilados en diferentes intervalos de tiempo. Es importante examinar una situación en diferentes intervalos de tiempo, ya que los resultados obtenidos al evaluar datos de forma aislada en un momento determinado pueden ser engañosos.
Ejemplo: Puedes utilizar esto para predecir las diferencias en tus ventas entre años, temporadas y meses. O para analizar cuándo tus ventas tienen demanda y cuándo están en declive.
Preguntas frecuentes sobre el análisis predictivo
Si tienes preguntas en mente porque te estás preguntando pero necesitas ayuda para encontrar la respuesta o simplemente estás confundido acerca de algunas partes, puedes echar un vistazo a las preguntas frecuentes. Aquí, puedes encontrar una respuesta corta y concisa sobre la información que estás buscando sin entrar en demasiados detalles.
Esbozar el objetivo, recopilar los datos, utilizar algoritmos y técnicas para analizar los datos y, por último, implantar el modelo predictivo.
Las herramientas más comunes en el análisis predictivo son los algoritmos de aprendizaje automático y lenguajes de programación como Python y R. Aparte de esto, se pueden utilizar muchas herramientas diferentes como RapidMiner, MonkeyLearn y Rattle para recopilar datos. MC Power Bl, Tableau y SAS Bl también pueden utilizarse como herramientas de inteligencia empresarial.
En primer lugar, debe definir claramente sus objetivos y empezar a recopilar datos relevantes para su análisis. A continuación, identifique los patrones en los datos y elija los métodos de modelización adecuados. Por último, evalúe el modelo y utilícelo en su proceso de toma de decisiones.
Aunque se parecen en el hecho de que se utilizan para estimar resultados futuros basándose en datos históricos, el análisis predictivo tiene un alcance más amplio. Al mismo tiempo, la previsión se centra en un resultado más limitado. El análisis predictivo utiliza datos para modelizar diversas áreas, pero la previsión no tiene una especialización tan exhaustiva.
Conclusión
En resumen, se puede decir que el análisis predictivo es una base importante para las empresas. Y también es una excelente manera de mantenerse al día con los cambios. Por supuesto, logra esto con datos históricos precisos utilizando algoritmos avanzados e inteligencia artificial. De esta manera, una empresa continúa existiendo en el mercado competitivo. Y resuelve, al menos en cierta medida, la complejidad desconocida del futuro. Debido a estos beneficios, es muy necesario para las empresas que desean crecer y fortalecer constantemente su lugar en el mercado. En este artículo, se explican bajo encabezados separados qué es el análisis predictivo, sus beneficios y métodos para que puedas beneficiarte de él. A partir de ahora, depende de tu iniciativa si lo utilizas para desarrollarte aún más.
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