Al realizar análisis predictivo, que con frecuencia ayuda a las empresas a tomar decisiones comerciales acertadas, las organizaciones pueden emplear modelos predictivos. Estos modelos ayudan a las empresas a descubrir información adicional sobre su clientela, posibles clientes potenciales o alertas de seguridad relacionadas con la cuenta. Puede beneficiarse del estudio de estas estrategias si está interesado en descubrir cómo garantizar el éxito o la funcionalidad mejorada de su negocio. En este artículo, explicamos el modelado predictivo, describimos las ventajas de estos métodos y enumeramos 10 tipos diferentes de modelado predictivo que se pueden usar en una variedad de escenarios comerciales.
Modelado predictivo
El desarrollo de modelos que pueden predecir sucesos, tendencias o patrones futuros de acuerdo con datos históricos se conoce como modelado predictivo. Las empresas utilizan estos modelos para planificar con precisión sus operaciones futuras.
Una herramienta de análisis predictivo es el modelado predictivo. Las empresas lo utilizan con frecuencia para evaluar la viabilidad económica de un nuevo proyecto, empresa o idea. Hace uso de estadísticas y Herramientas analiticas para examinar datos recientes e históricos y pronosticar resultados.
Una amplia gama de empresas e industrias utilizan análisis y modelos predictivos para administrar de manera efectiva sus servicios y clientes. Los modelos predictivos se utilizan con frecuencia en el sector de la salud para mejorar los procedimientos de diagnóstico y tratar eficazmente a los pacientes con enfermedades crónicas o terminales, mientras que las instituciones también pueden emplear estos modelos para detectar fraudes. Pueden ser utilizados por gerentes de contratación en departamentos de recursos humanos y empresas.
Técnicas de modelado predictivo
Los métodos técnicos enumerados a continuación se emplean en el modelado predictivo:
- Regresión lineal: se puede usar una regresión lineal para calcular el valor de la variable dependiente en función de la variable independiente cuando existe una relación lineal entre dos variables continuas.
- Similar a la regresión lineal, la regresión múltiple determina el valor de la variable dependiente al examinar una serie de factores independientes.
- Cuando el conjunto de datos es grande y es necesaria la categorización, se emplea la regresión logística para identificar las variables dependientes.
- Árbol de decisión: la minería de datos emplea con frecuencia esta técnica. Se crea un diagrama de flujo para ilustrar un árbol invertido. Aquí, el nodo interno se divide en ramas que enumeran dos o más opciones, y luego cada opción se divide aún más para mostrar posibilidades alternativas que podrían resultar de la selección. El uso de este método facilita la elección de la mejor opción.
- Un modelo de regresión y clasificación muy apreciado es Random Forest. Los algoritmos para el aprendizaje automático se resuelven con ellos. Consiste en diferentes árboles de decisión que no están relacionados entre sí. Juntos, estos árboles de decisión facilitan el análisis.
- Impulso: como su nombre lo indica, esta técnica facilita el aprendizaje de los resultados de otros modelos, incluidas las máquinas de vectores de soporte, los árboles de decisión, la regresión logística y las redes neuronales.
- Las redes neuronales son un tipo de herramienta de resolución de problemas utilizada en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Crea una colección de algoritmos para un sistema de aprendizaje computacional. Entrada, procesamiento y salida son los tres niveles que componen estos algoritmos.
Tipos de modelado predictivo
Cada tipo de modelo tiene un objetivo determinado y utiliza un tipo específico de datos para hacerlo. Además, utilizan una variedad de metodologías, que incluyen análisis descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos. A continuación se enumeran diez tipos populares de modelos predictivos, junto con breves descripciones de sus aplicaciones en los negocios:
#1. Modelo para clasificación
Este modelo predictivo es el más básico y se aplica para responder preguntas de sí/no. Los modelos de clasificación analizan las consultas utilizando datos históricos. Recopila y clasifica rápidamente los datos para responder preguntas como "¿Es probable que este solicitante incumpla?" El comercio minorista y la banca emplean esto. Debido a que puede usar datos actuales, otras empresas usan este método.
#2. Modelo de predicción
Por su adaptabilidad, modelos de pronóstico son también uno de los tipos de modelos predictivos más utilizados. Estos modelos analizan datos históricos y estiman la información de esos datos para producir resultados numéricos. Una empresa, como un minorista en línea, puede usar modelos de pronóstico para predecir cuántos pedidos podría recibir en la próxima semana. Estos modelos también son capaces de controlar con éxito numerosos parámetros a la vez. Por ejemplo, al determinar cuántos suministros ordenar, un restaurante puede usar este modelo para incluir información sobre eventos cercanos y festividades próximas.
#3. Modelo de agrupamiento
Basado en cualidades comparables, un modelo de agrupamiento divide los datos en muchas categorías. Los resultados de cada conglomerado se determinan luego a gran escala utilizando los datos de cada grupo. Este modelo opera utilizando dos tipos de agrupamiento diferentes. Al verificar si cada punto pertenece por completo a un grupo determinado, el agrupamiento duro clasifica los datos. Las empresas pueden utilizar un modelo de agrupación para seleccionar estrategias de marketing para grupos de consumidores particulares.
#4. El modelo atípico
La información extraña o atípica de un conjunto de datos se encuentra utilizando el modelo de valores atípicos. Puede examinar instancias específicas de datos impares o relaciones con otros grupos y cantidades. Las instituciones financieras utilizan con frecuencia esta técnica para detectar fraudes. Un modelo atípico, por ejemplo, puede detectar transacciones extrañas en la cuenta de un cliente, como un gasto significativo en joyas en un lugar donde el cliente nunca ha realizado ninguna otra compra. El modelo puede establecer si un tercero ha accedido a la cuenta de un consumidor al identificar el monto, la ubicación, la hora y el tipo de compra.
#5. Modelo de serie temporal
Las secuencias de tiempo se utilizan como variables de entrada en un modelo de series de tiempo. Para pronosticar patrones o eventos a lo largo de otro período de tiempo definido, tiene en cuenta las tendencias históricas y los puntos de datos de una secuencia de tiempo determinada. Este modelo puede pronosticar varias tendencias y proyectos a la vez o concentrarse en uno solo. También puede examinar elementos externos como estaciones o variaciones cíclicas que podrían tener un impacto en patrones futuros. Una empresa de fabricación electrónica, por ejemplo, podría usar este modelo para examinar los tiempos de procesamiento durante los últimos 12 meses. Luego, el modelo puede predecir la velocidad de procesamiento promedio mensual.
#6. Árbol de decisión
Un árbol de decisión es un algoritmo que muestra los resultados potenciales de varias opciones al graficar datos de varias fuentes en una estructura similar a un árbol. Este paradigma divide varias opciones en ramas y luego enumera los resultados potenciales debajo de cada opción. Las empresas suelen utilizar esto para identificar las variables importantes en un conjunto de datos determinado. También podrían aprovecharlos porque el modelo puede generar resultados potenciales a partir de conjuntos de datos incompletos. Dado que los árboles de decisión son fáciles de comprender, varias empresas los utilizan para mantener la claridad departamental al presentar los datos.
#7. Red neuronal
Un modelo sofisticado que se parece al cerebro humano se llama red neuronal. Incorpora numerosos algoritmos que trabajan juntos para encontrar patrones, agrupar datos y establecer categorías para varios conjuntos de datos. Las redes neuronales suelen tener tres capas. La capa de entrada envía información a la capa de ocultación, la capa debajo de ella. La capa invisible contiene métodos para construir predictores. La capa de salida recopila la información de estos predictores y genera el resultado final completo. Las organizaciones pueden usar estas redes con otros modelos predictivos, como series temporales o agrupaciones, para tomar decisiones.
#8. Modelo linear general
Una técnica analítica para comparar los efectos de diferentes variables sobre variables continuas es el modelo lineal general. Este instrumento sirve con frecuencia como base para pruebas estadísticas adicionales como el análisis de regresión. Al generar y analizar datos para proporcionar una predicción, las empresas que utilizan modelos predictivos utilizan con frecuencia el análisis de regresión. El modelo lineal general determina si las medias de dos características dependientes varían en un pronóstico. Un modelo lineal generalizado, en el que una sola persona grafica numerosos modelos relacionados, es una colección de estos modelos.
#9. Modelo potenciado por gradiente
Un modelo potenciado por gradiente crea clasificaciones mediante la combinación de varios árboles de decisión conectados. Construye un árbol a la vez, corrigiendo errores en el primer árbol para construir un segundo árbol mejorado. Dependiendo de la empresa que lo desarrolle, este procedimiento podría involucrar múltiples árboles. Algunas empresas utilizan estos modelos para elegir los posibles resultados de los motores de búsqueda.
#10. Modelo de profeta
Un individuo puede combinar un modelo profético con series de tiempo o modelos de pronóstico para hacer planes para un evento en particular. Una empresa podría usar el modelo Prophet, por ejemplo, para calcular los objetivos de ventas o las necesidades de inventario. Esta solución alojada en Facebook es adaptable y funciona bien con modelos de series temporales que incorporan muchas temporadas o días festivos.
Creación de modelos de algoritmos predictivos
Aunque crear un modelo de análisis predictivo no es una tarea fácil, pudimos reducir el proceso a seis pasos cruciales.
- Determine el proceso que empleará los modelos de análisis predictivo y cuáles serán los resultados esperados de la empresa definiendo el alcance y la escala.
- Datos de perfil: el análisis predictivo necesita una gran cantidad de datos. La investigación de los datos necesarios para el análisis se encuentra en la siguiente fase. Las organizaciones deben elegir qué tan accesible será, dónde se almacenarán los datos y cómo se configurará actualmente.
- Primero se deben encontrar los datos, luego recopilarlos, limpiarlos e integrarlos. Es un paso crucial ya que los buenos modelos de análisis predictivo requieren una base sólida.
- Integre el análisis en el proceso comercial: el modelo solo se puede utilizar para lograr los mejores resultados al integrar el análisis en el proceso comercial.
Ejemplo de modelado predictivo
Para comprender mejor el modelado predictivo, veamos algunos ejemplos.
#1. Industria de seguros
Con el fin de evaluar los valores de las primas, optimizar las ganancias, detectar el fraude y mejorar los procedimientos de liquidación de reclamaciones, las compañías de seguros emplean una variedad de técnicas predictivas. Por ejemplo, para establecer Para determinar el monto de la prima adecuada, una empresa de seguros de vehículos examina el estado de los vehículos y aplica numerosos algoritmos.
#2. Sector Financiero y Bancario
Los bancos emplean modelos de predicción para analizar las calificaciones crediticias de los posibles prestatarios a fin de confirmar su confiabilidad, antecedentes e historial de incumplimientos. Ayuda a pronosticar la probabilidad de fraude, tergiversación y peligros asociados con un cliente específico.
#3. Sector Retail y Marketing
Las empresas pronostican la efectividad de las campañas de marketing utilizando técnicas de modelado predictivo. El análisis predictivo también sirve para proyectar audiencias objetivo e ingresos futuros. En el sector minorista, se emplean estudios predictivos para generar pronósticos que ayuden a las empresas a determinar la cantidad necesaria de inventario para cada producto único. Las proyecciones determinan la cantidad de existencias necesarias para satisfacer la demanda anticipada de un producto específico.
#4. pronóstico del tiempo
Los árboles de decisión y la regresión lineal son ejemplos de técnicas de modelado predictivo que pronostican variaciones climáticas y desastres naturales, incluidos ciclones, tsunamis y tormentas. Estos modelos pueden determinar la velocidad y dirección del viento de la tormenta. Como resultado, estos modelos se emplean para advertir a los lugareños.
Ventajas del modelado predictivo
La posibilidad de desarrollar planes de marketing, ventas y servicio al cliente más efectivos es una de las principales ventajas de adoptar modelos predictivos. Las ventajas adicionales que las empresas pueden tener al emplear modelos predictivos se enumeran a continuación:
- Mejorar el conocimiento de la competencia
- Uso de técnicas para adquirir una ventaja competitiva.
- Mejorar los bienes o servicios actuales
- Reconocimiento de los requisitos del cliente.
- Reconocer el mercado objetivo de una industria o negocio
- Reducir el costo, el esfuerzo y el tiempo dedicado a la estimación de resultados
- Predecir elementos externos que pueden tener un impacto en el resultado o el proceso
- Reconocer los riesgos monetarios
- Métodos de gestión de inventario o recursos para la previsión
- Reconocer las próximas tendencias
- Preparación de análisis de abandono o fuerza de trabajo
¿Cuál es el objetivo principal del modelado predictivo?
Donncha Carroll, socia del grupo de crecimiento de ingresos de Axiom Consulting Partners, describió el modelado predictivo como un tipo de minería de datos que analiza datos anteriores con el objetivo de detectar tendencias o patrones y luego usar esos conocimientos para anticipar eventos futuros.
¿Cuál es la diferencia entre el análisis predictivo y el modelado predictivo?
El modelado predictivo y el análisis predictivo no son lo mismo. Hacer predicciones basadas en datos previos es un proceso conocido como modelado predictivo. La utilización de modelos predictivos para abordar problemas comerciales es parte del proceso de análisis predictivo.
¿Es la regresión lineal un modelo predictivo?
La técnica de análisis predictivo más utilizada es la regresión lineal. Hace predicciones sobre el futuro del objetivo utilizando relaciones lineales entre el objetivo, que es el variable dependientey uno o más predictores.
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Referencia
