El modelado predictivo es una técnica estadística utilizada para predecir el comportamiento futuro. Utiliza modelos predictivos para analizar una relación entre una unidad específica en una muestra dada y una o más características de la unidad. El objetivo de estos modelos es evaluar la posibilidad de que una unidad en otra muestra muestre el mismo patrón. Las soluciones de modelo predictivo pueden considerarse un tipo de tecnología de minería de datos. Los modelos pueden analizar los datos históricos y actuales y generar un modelo para predecir posibles resultados futuros. [7]
Independientemente de la metodología utilizada, en general, el proceso de crear modelos predictivos implica los mismos pasos. Primero, es necesario determinar los objetivos del proyecto y los resultados deseados y traducirlos en objetivos y tareas analíticos predictivos. Luego, analice los datos de origen para determinar los datos más apropiados y el enfoque de construcción de modelos (los modelos son tan útiles como los datos aplicables utilizados para construirlos). Seleccione y transforme los datos para crear modelos. Cree y pruebe modelos para evaluar si son válidos y podrán cumplir con los objetivos y métricos del proyecto. Aplicar los resultados del modelo a los procesos comerciales apropiados (identificar patrones en los datos no significa necesariamente que una empresa comprendiera cómo aprovecharlo o capitalizarlo). Posteriormente, administre y mantenga modelos para estandarizar y mejorar el rendimiento (la demanda aumentará para la gestión del modelo para cumplir con las nuevas regulaciones de cumplimiento). [1]
En la regresión lineal, se construye una gráfica con los valores anteriores de la variable dependiente trazada en el eje Y y la variable independiente que se analiza en el eje X. Luego se construye una línea de regresión mediante un programa estadístico que representa la relación entre las variables independientes y dependientes que pueden usarse para predecir valores de la variable dependiente basada solo en la variable independiente. Con la línea de regresión, el programa también muestra una ecuación de intercepción de pendiente para la línea que incluye una adición para el término de error de la regresión, donde cuanto mayor sea el valor del término de error cuanto menos preciso sea el modelo de regresión. Para disminuir el valor del término de error, se introducen otras variables independientes en el modelo, y se realizan análisis similares en estas variables independientes. [9] [15]
Un aspecto importante de la auditoría incluye revisión analítica. En la revisión analítica, se determina la razonabilidad de los saldos de cuenta informados que se están investigando. Los auditores logran este proceso a través del modelado predictivo para formar predicciones llamadas expectativas condicionales de los saldos que se auditan utilizando métodos de promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA) y métodos de análisis de regresión general, [9] específicamente a través de la técnica estadística para los métodos de revisión analítica (STAR) [[ dieciséis]
¿Cuáles son los tipos de análisis predictivo?
El análisis predictivo utiliza una variedad de técnicas estadísticas, como algoritmos automatizados de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de datos e IA, para crear modelos predictivos, que extraen información de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para una variedad de resultados organizacionales . Existen tres tipos de técnicas de análisis predictivo: modelos predictivos, modelos descriptivos y modelos de decisión.
El método de análisis predictivo comienza con la definición de objetivos comerciales y los conjuntos de datos que se utilizarán, seguido del desarrollo de un modelo estadístico capacitado para validar los supuestos y ejecutarlos contra datos seleccionados para generar predicciones. Las técnicas de análisis predictivo no siempre son lineales: una vez que se desarrolla, implementa un modelo predictivo, implementa y comienza a producir resultados procesables, equipos de científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos, estadísticos, desarrolladores de software y analistas comerciales pueden participar en su gestión y su gestión y mantenimiento. Una miríada de industrias y campos usan análisis predictivo es una herramienta importante de toma de decisiones, evaluando patrones en los datos para identificar oportunidades y riesgos.
Los modelos de regresión se centran en establecer una ecuación matemática como método para representar las interacciones entre las diferentes variables. El software de análisis predictivo se basa en gran medida en una amplia variedad de modelos de regresión, incluidos modelos de regresión lineal, modelos de elección discreta, regresión logística, modelos de series de tiempo, análisis de supervivencia o duración y aprendizaje de árboles de decisión.
Machine Learning Predictive Analytics es una categoría de algoritmo que puede recibir datos de entrada y usar análisis estadísticos para predecir salidas mientras se actualiza las salidas a medida que están disponibles nuevos datos. Esto permite que las aplicaciones de software se vuelvan más precisas para predecir los resultados sin ser programadas explícitamente. Los ejemplos de técnicas de aprendizaje automático incluyen redes neuronales, perceptrones multicapa, funciones de base radial, máquinas de vectores de soporte, bayes ingenuos y modelado predictivo geoespacial.
¿Cuáles son las técnicas de análisis predictivo?
Predictive Analytics es el área de la ciencia de datos centrada en interpretar los datos existentes para hacer predicciones informadas sobre eventos futuros. Incluye una variedad de técnicas estadísticas.
- Minería de datos: buscando patrones y relaciones en grandes tiendas de datos
- Operaciones: Analytics Power Power Smart Inventory Management Systems, pronosticando niveles de oferta y demanda basados en una variedad de factores. También se utilizan para optimizar los horarios de reparación para minimizar el tiempo de inactividad del equipo.
Predictive Analytics tiene un amplio espectro de aplicaciones potenciales. Se deduce lógicamente que hay una variedad igualmente amplia de modelos en uso. Estos se pueden agrupar aproximadamente en algunos tipos principales:
Los modelos de regresión determinan la relación entre una variable dependiente o objetivo y una variable o predictor independiente. Esa relación se utiliza para predecir variables objetivo desconocidas del mismo tipo basadas en predictores conocidos. Es el modelo de análisis predictivo más utilizado, con varios métodos comunes:
- Minería de datos: buscando patrones y relaciones en grandes tiendas de datos
- Operaciones: Analytics Power Power Smart Inventory Management Systems, pronosticando niveles de oferta y demanda basados en una variedad de factores. También se utilizan para optimizar los horarios de reparación para minimizar el tiempo de inactividad del equipo.
La regresión se utiliza en la optimización de precios, eligiendo específicamente el mejor precio objetivo para una oferta basada en cómo se han vendido otros productos. Los analistas del mercado de valores lo aplican para determinar cómo factores como la tasa de interés afectarán los precios de las acciones. También es una buena herramienta para predecir cómo se verá la demanda en varias temporadas y cómo la cadena de suministro puede ajustarse para satisfacer la demanda.
Esta forma de análisis predictivo funciona para establecer las características compartidas de un conjunto de datos y determina la categoría de una nueva pieza de datos en función de sus características. Predice clases futuras de datos, por lo que implica definir esas clases. Algunas técnicas de clasificación incluyen:
- Minería de datos: buscando patrones y relaciones en grandes tiendas de datos
- Operaciones: Analytics Power Power Smart Inventory Management Systems, pronosticando niveles de oferta y demanda basados en una variedad de factores. También se utilizan para optimizar los horarios de reparación para minimizar el tiempo de inactividad del equipo.
¿Cómo utilizar los métodos predictivos?
El análisis predictivo es una tecnología que utiliza datos históricos para predecir eventos futuros.
Se basa en algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático, que analizan la información pasada para evaluar mejor lo que podría suceder en el futuro y actuar en consecuencia. Con este tipo de análisis, por lo tanto, se identifican las tendencias y se crean modelos matemáticos útiles para tomar decisiones y definir estrategias.
Es un recurso ampliamente utilizado por las empresas y en los últimos años ha adquirido cada vez más importancia, sobre todo gracias al desarrollo de tecnologías de apoyo innovadoras.
Esta técnica también está estrechamente vinculada a automatidades y big data, que se están estableciendo con salpicaduras de petróleo en casi cualquier tipo de sector.
Pero hay numerosas razones por las cuales el análisis predictivo es hoy un gran éxito. Aquí están los principales:
- Los datos están en constante crecimiento y es necesario una solución capaz de elaborarlos y administrarlos
- El software ha evolucionado y las computadoras son más rápidas y accesibles, revelando las herramientas adecuadas para fines de análisis
- Las empresas deben saber cómo destacarse de los competidores y encontrar técnicas para obtener ventajas competitivas
Por lo tanto, el análisis predictivo parece ser la solución correcta para satisfacer las necesidades actuales de las empresas, lo que demuestra ser una herramienta fundamental para lograr resultados importantes.
El objetivo del análisis predictivo es identificar eventos que, basados en tendencias pasadas, probablemente ocurra en el futuro.
¿Qué es el método predictivo?
El modelado predictivo es un enfoque estadístico que analiza los patrones de datos para determinar eventos o resultados futuros. Es un aspecto esencial del análisis predictivo, un tipo de análisis de datos que involucra enfoques de aprendizaje automático y minería de datos para predecir la actividad, el comportamiento y las tendencias que utilizan datos actuales y pasados.
Las instituciones bancarias, por ejemplo, pueden aprovechar el modelado predictivo para recopilar el registro de crédito de un cliente y otros datos históricos. Luego podrían usar esta información para calcular el puntaje de crédito de una persona y las probabilidades de que realicen pagos de crédito oportunos.
Las organizaciones implementan análisis predictivos utilizando modelos predictivos, lo que los ayuda a tomar mejores decisiones comerciales. Los modelos predictivos permiten a las empresas comprender mejor su base de clientes, predecir las perspectivas de ventas futuras, etc. Las siguientes son algunas de las formas en que los modelos predictivos benefician a varias empresas.
Implementar técnicas para adquirir una ventaja competitiva,
Obtener una mejor comprensión de la base de los consumidores y sus demandas,
Predecir elementos externos que pueden tener un impacto en la productividad, etc.
A continuación encontrará algunos ejemplos y casos de uso del mundo real de cómo varias industrias están aprovechando modelos predictivos para acelerar los flujos de trabajo y aumentar los ingresos.
El análisis minorista-predictivo ayuda a los minoristas en múltiples regiones con planificación de inventario y precios dinámicos, evaluando el desempeño de las campañas promocionales y decidir qué ofertas minoristas personalizadas son las mejores para los clientes.
¿Cómo hacer un modelo predictivo?
Para comprender las áreas estratégicas, primero desglosemos el proceso de análisis predictivo en sus componentes esenciales. En términos generales, se puede dividir en 4 partes. Cada componente exige x cantidad de tiempo para ejecutar. Evalicemos estos aspectos n (con el tiempo tomado):
- Análisis descriptivo en los datos: 50% de tiempo
- Tratamiento de datos (valor faltante y fijación atípica): 40% de tiempo
- Modelado de datos: 4% de tiempo
- Estimación del rendimiento: 6% de tiempo
Nota: Los porcentajes se basan en una muestra de 40 competencia, he participado en el pasado (redondeado).
Ahora sabemos dónde necesitamos reducir el tiempo. Vamos paso a paso en el proceso (con el tiempo de tiempo):
1. Análisis descriptivo: cuando comencé mi carrera en análisis, solíamos construir principalmente modelos basados en la regresión logística y los árboles de decisión. La mayor parte del algoritmo que utilizamos involucró algoritmos codiciosos, que pueden subcontar el número de características en las que necesito centrarme.
Con las herramientas avanzadas de aprendizaje automático en la raza, el tiempo necesario para realizar esta tarea puede reducirse significativamente. Para su análisis inicial, probablemente no necesite hacer ningún tipo de ingeniería de características. Por lo tanto, el tiempo que puede necesitar hacer un análisis descriptivo está restringido para conocer los valores faltantes y las grandes características que son directamente visibles. En mi metodología, necesitará 2 minutos para completar este paso (supongo que los datos con 100,000 observaciones).
2. Tratamiento en datos: dado que este se considera el paso más lento, necesitamos encontrar técnicas inteligentes para completar esta fase. Aquí hay dos trucos simples que puede implementar:
- Análisis descriptivo en los datos: 50% de tiempo
- Tratamiento de datos (valor faltante y fijación atípica): 40% de tiempo
- Modelado de datos: 4% de tiempo
- Estimación del rendimiento: 6% de tiempo
¿Qué es un modelo predictivo?
Las empresas están adoptando el análisis predictivo para resolver problemas difíciles y descubrir nuevas oportunidades. Entre los usos más comunes se encuentran los siguientes:
Recepción de fraude. La combinación de métodos de análisis múltiples puede mejorar la identificación de esquemas («patrones») y prevenir el comportamiento criminal. Dada la creciente preocupación por la ciberseguridad, el análisis conductual de alto rendimiento le permite examinar en tiempo real todas las acciones que han tenido lugar en una red para identificar anomalías que podrían indicar fraude, defectos de seguridad y amenazas persistentes avanzadas.
Optimización de campañas de marketing. Los análisis predicativos se utilizan para determinar las respuestas o compras del cliente, así como para promover oportunidades de encuesta cruzada. Los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables.
Mejora de las operaciones. Muchas compañías utilizan modelos predictivos para predecir los inventarios de almacén y administrar recursos. Las aerolíneas utilizan análisis predictivo para determinar los precios de los boletos. Los hoteles intentan incluir el número de invitados para una determinada noche para maximizar el porcentaje de empleo y aumentar los ingresos. El análisis predictivo permite a las organizaciones trabajar de manera más eficiente.
La reducción de riesgos. Los puntajes de confiabilidad crediticia que se utilizan para evaluar la probabilidad de incumplimiento de un comprador son un ejemplo bien conocido de análisis predictivo. El «puntaje de crédito» es esencialmente un número generado por un modelo predictivo que incorpora todos los datos relacionados con la confiabilidad crediticia de una persona. Otros usos conectados a riesgos incluyen compensación de seguro y recolección.
¿Cómo evaluar un modelo predictivo?
Los modelos predictivos están demostrando ser bastante útiles para predecir el crecimiento futuro de las empresas, ya que predice los resultados utilizando la minería de datos y la probabilidad, donde cada modelo consiste en varios predictores o variables. Por lo tanto, se puede crear un modelo estadístico mediante la recopilación de datos para variables relevantes.
Hay dos categorías de problemas que un modelo predictivo puede resolver dependiendo de la categoría de negocios: problemas de clasificación y regresión. La categoría de clasificación describe la predicción de en qué categoría debe caer la muestra y esta última describe la cantidad de predicción. Estas dos categorías son los puntos iniciales de un equipo de ciencia de datos para elegir las métricas correctas y luego determinar un buen modelo de trabajo.
En este artículo, comprenderemos el modelo de predicción y la evaluación del rendimiento de su núcleo y su importancia.
Modelado de elevación verdadera: esta es una técnica de modelado predictivo, también conocida como modelado de elevación que modela directamente una acción de marketing directo sobre el comportamiento de un individuo.
Marketing en línea: esta técnica utiliza los datos pasados del surfista web y hace que se ejecute a través de los algoritmos para determinar el tipo de productos en los que es probable que el usuario haga clic.
Detección de fraude: este modelo se utiliza para detectar los fraudulentos identificando valores atípicos en un conjunto de datos que indica cualquier actividad falsa.
Prevención de chalvas: esta técnica utiliza análisis predictivos para predecir cuándo y por qué es más probable que un cliente termine la relación con la empresa. Este estudio fue desarrollado para predecir la rotación de la información de la cuenta del cliente en Telecom.
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