Qué es el análisis predictivo?
El término análisis predictivo se refiere al uso de estadísticas y técnicas de modelización para hacer predicciones sobre los resultados y el rendimiento futuros. El análisis predictivo examina los patrones de datos actuales e históricos para determinar si es probable que esos patrones vuelvan a surgir. Esto permite a las empresas y a los inversores ajustar el uso de sus recursos para aprovechar posibles acontecimientos futuros. El análisis predictivo también puede utilizarse para mejorar la eficiencia operativa y reducir el riesgo.
Puntos clave
- El análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas y de modelización para determinar los resultados futuros.
- Industrias y disciplinas, como los seguros y el marketing, utilizan técnicas de predicción para tomar decisiones importantes.
- Los modelos predictivos ayudan a hacer previsiones meteorológicas, a desarrollar videojuegos, a traducir mensajes de voz a texto, a tomar decisiones de servicio al cliente y a desarrollar carteras de inversión.
- La gente suele confundir el análisis predictivo con el aprendizaje automático, aunque ambas son disciplinas diferentes.
- Los tipos de modelos predictivos incluyen árboles de decisión, regresión y redes neuronales.
Entender el análisis predictivo
El análisis predictivo es una forma de tecnología que hace predicciones sobre ciertas incógnitas en el futuro. Se basa en una serie de técnicas para realizar estas determinaciones, como la inteligencia artificial (IA), la minería de datos, el aprendizaje automático, el modelado y la estadística. Por ejemplo, la minería de datos implica el análisis de grandes conjuntos de datos para detectar patrones a partir de ellos. El análisis de texto hace lo mismo, excepto para grandes bloques de texto.
Los modelos predictivos se utilizan para todo tipo de aplicaciones, entre ellas:
- Pronósticos meteorológicos
- Crear videojuegos
- Traducir la voz a texto para la mensajería de los teléfonos móviles
- Servicio al cliente
- Desarrollo de carteras de inversión
Todas estas aplicaciones utilizan modelos estadísticos descriptivos de datos existentes para hacer predicciones sobre datos futuros.
También son útiles para que las empresas les ayuden a gestionar el inventario, desarrollar estrategias de marketing y prever las ventas. También ayuda a las empresas a sobrevivir, especialmente a las de sectores muy competitivos, como la sanidad y el comercio minorista. Los inversores y los profesionales financieros pueden recurrir a esta tecnología para ayudar a elaborar carteras de inversión y reducir el potencial de riesgo.
Estos modelos determinan relaciones, patrones y estructuras en los datos que pueden utilizarse para sacar conclusiones sobre cómo los cambios en los procesos subyacentes que generan los datos cambiarán los resultados. Los modelos predictivos se basan en estos modelos descriptivos y observan los datos del pasado para determinar la probabilidad de que se produzcan ciertos resultados futuros, dadas las condiciones actuales o un conjunto de condiciones futuras previstas.
Usos del análisis predictivo
La analítica predictiva es una herramienta de toma de decisiones en diversos sectores.
Predicción
La previsión es 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 inventarios o la planta de producción, requieren previsiones precisas para su funcionamiento.
La modelización predictiva se utiliza a menudo para limpiar y optimizar la calidad de los datos utilizados para dichas previsiones. El modelado garantiza que el sistema pueda ingerir más datos, incluso de las operaciones de cara al cliente, para garantizar una previsión más precisa.
Crédito
La puntuación de crédito hace un uso extensivo de la analítica predictiva. Cuando un consumidor o una empresa solicita un crédito, se utilizan los datos del historial crediticio del solicitante y el historial crediticio de los prestatarios con características similares para predecir el riesgo de que el solicitante no cumpla con el crédito concedido.
Suscripción
Los datos y el análisis predictivo desempeñan un papel importante en la suscripción. Las compañías de seguros examinan a los solicitantes de pólizas para determinar la probabilidad de tener que pagar un siniestro en el futuro, basándose en el grupo de riesgo actual de asegurados similares, así como en los eventos pasados que han dado lugar a pagos. Los modelos predictivos que tienen en cuenta las características en comparación con los datos sobre los asegurados y los siniestros anteriores son utilizados habitualmente por los actuarios.
Marketing
Las personas que trabajan en este campo se fijan en cómo han reaccionado los consumidores a la economía general a la hora de planificar una nueva campaña. Pueden utilizar estos cambios en la demografía para determinar si la combinación actual de productos atraerá a los consumidores a realizar una compra.
Los operadores activos, por su parte, se fijan en una serie de métricas basadas en acontecimientos pasados a la hora de decidir si compran o venden un valor. Las medias móviles, las bandas y los puntos de ruptura se basan en datos históricos y se utilizan para predecir los movimientos futuros de los precios.
Análisis predictivo frente a. Aprendizaje automático
Un error común es creer que el análisis predictivo y el aprendizaje automático son lo mismo. El análisis predictivo nos ayuda a comprender los posibles sucesos futuros mediante el análisis del pasado. En su esencia, el análisis predictivo incluye una serie de técnicas estadísticas (incluyendo 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 aprendizaje automático, por otra parte, es un subcampo de la informática que, según la definición de 1959 de Arthur Samuel (un pionero estadounidense en el campo de los juegos de ordenador y la inteligencia artificial) significa "la programación de un ordenador digital para que se comporte de una manera que, si fuera realizada por seres humanos o animales, se describiría como un proceso de aprendizaje."
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.
Tipos de modelos de análisis predictivo
Hay tres técnicas comunes utilizadas en el análisis predictivo: Árboles de decisión, redes neuronales y regresión. sobre cada uno de ellos a continuación.
Árboles de decisión
Si quiere entender lo que lleva a alguien a tomar decisiones, los árboles de decisión pueden resultarle útiles. Este tipo de modelo coloca los datos en diferentes secciones en función de determinadas variables, como el precio o la capitalización bursátil. Como su nombre indica, se parece a un árbol con ramas y hojas individuales. Las ramas indican las opciones disponibles, mientras que las hojas individuales representan una decisión concreta.
Los árboles de decisión son los modelos más sencillos porque son fáciles de entender y diseccionar. También son muy útiles cuando se necesita tomar una decisión en un periodo corto de tiempo.
Regresión
Es el modelo que más se utiliza en el análisis estadístico. Se utiliza cuando se quieren determinar patrones en grandes conjuntos de datos y cuando hay una relación lineal entre las entradas. Este método funciona mediante la elaboración de una fórmula que representa la relación entre todas las entradas encontradas en el conjunto de datos. Por ejemplo, puede utilizar la regresión para averiguar cómo el precio y otros factores clave pueden determinar el rendimiento de un valor.
Redes neuronales
Las redes neuronales se desarrollaron como una forma de análisis predictivo imitando el funcionamiento del cerebro humano. Este modelo puede tratar relaciones de datos complejas utilizando la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones. Utilícelo si tiene varios obstáculos que necesita superar, como cuando tiene demasiados datos a mano, cuando no tiene la fórmula que necesita para ayudarle a encontrar una relación entre las entradas y salidas de su conjunto de datos, o cuando necesita hacer predicciones en lugar de dar explicaciones.
Si ya ha utilizado árboles de decisión y regresión como modelos, puede confirmar sus conclusiones con redes neuronales.
Cómo pueden utilizar las empresas el análisis predictivo
Como se ha señalado anteriormente, el análisis predictivo puede utilizarse en diferentes aplicaciones. Las empresas pueden sacar provecho de los modelos para ayudar a promover sus intereses y mejorar sus operaciones. Las empresas utilizan con frecuencia los modelos predictivos para ayudar a mejorar su servicio de atención al cliente y su alcance.
Los ejecutivos y propietarios de empresas pueden aprovechar este tipo de análisis estadístico para determinar el comportamiento de los clientes. Por ejemplo, el propietario de una empresa puede utilizar técnicas de predicción para identificar y seleccionar a los clientes habituales que podrían desertar e irse a un competidor.
El análisis predictivo desempeña un papel fundamental en la publicidad y el marketing. Las empresas pueden utilizar modelos para determinar qué clientes tienen más probabilidades de responder positivamente a las campañas de marketing y ventas. Los empresarios pueden ahorrar dinero dirigiéndose a los clientes que responderán positivamente en lugar de hacer campañas generales.
Beneficios de la analítica predictiva
El uso del análisis predictivo tiene numerosas ventajas. Como se mencionó anteriormente, el uso de este tipo de análisis puede ayudar a las entidades cuando se necesita hacer predicciones sobre los resultados cuando no hay otras (y obvias) respuestas disponibles.
Los inversores, los profesionales de las finanzas y los empresarios pueden utilizar modelos para ayudar a reducir el riesgo. Por ejemplo, un inversor y su asesor pueden utilizar determinados modelos para ayudar a elaborar una cartera de inversiones con un riesgo mínimo para el inversor teniendo en cuenta determinados factores, como la edad, el capital y los objetivos.
Hay un impacto significativo en la reducción de costes cuando se utilizan modelos. Las empresas pueden determinar la probabilidad de éxito o fracaso de un producto antes de su lanzamiento. O pueden reservar capital para mejorar la producción utilizando técnicas de predicción antes de que comience el proceso de fabricación.
Críticas al análisis predictivo
El uso de la analítica predictiva ha sido criticado y, en algunos casos, restringido legalmente debido a las desigualdades percibidas en sus resultados. Lo más habitual es que se trate de modelos predictivos que dan lugar a la discriminación estadística de grupos raciales o étnicos en ámbitos como la calificación crediticia, los préstamos para viviendas, el empleo o el riesgo de comportamiento delictivo.
Un ejemplo famoso de esto es la práctica (ahora ilegal) de la redlining en los préstamos a la vivienda por parte de los bancos. Independientemente de que las predicciones extraídas del uso de este tipo de análisis sean precisas, su uso está generalmente mal visto, y los datos que incluyen explícitamente información como la raza de una persona suelen excluirse ahora de los análisis predictivos.
Preguntas frecuentes sobre el análisis predictivo
Cómo utiliza Netflix el análisis predictivo?
La recopilación de datos es muy importante para una empresa como Netflix. Recoge datos de sus clientes basándose en su comportamiento y en sus patrones de visualización anteriores. Utiliza la información y realiza predicciones basadas para hacer recomendaciones en función de sus preferencias. Esta es la base detrás del "Porque viste…" listas que encontrará en su suscripción.
Cuáles son los tres pilares de la analítica de datos?
Hay tres pilares en el análisis de datos. Son las necesidades de la entidad que está utilizando los modelos, los datos y la tecnología que se utiliza para estudiarlos, y las acciones e insights que vienen como resultado del uso de este tipo de análisis.
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