El uso de datos históricos y métodos analíticos como el aprendizaje automático y el análisis predictivo puede ayudar a su empresa a pronosticar los resultados potenciales. Para prever los posibles resultados, el análisis predictivo utiliza herramientas y software estadísticos de vanguardia junto con la IA. Además, el objetivo del análisis predictivo es hacer predicciones sobre el futuro mirando el pasado. Por lo general, los datos históricos se utilizan para construir modelos matemáticos que capturan patrones esenciales. Posteriormente, el modelo se aplica a la nueva información para hacer predicciones sobre eventos futuros o sugerir cursos de acción que probablemente brinden resultados deseables. Debido a los avances en la tecnología habilitadora, especialmente en los campos de big data y aprendizaje automático, el análisis predictivo ha recibido mucha atención en los últimos años. Siga leyendo para ver y comprender los ejemplos de análisis predictivo y su importancia en este artículo.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es el método de hacer especulaciones sobre lo que podría suceder en el futuro basándose en datos del pasado y del presente. Los investigadores pueden hacer predicciones sobre lo que podría suceder en el futuro al observar lo que sucede ahora y lo que sucedió en el pasado y luego usar técnicas de análisis estadístico de los datos.
Además, el análisis predictivo se utiliza en una amplia gama de entornos empresariales, como los programas de gestión de experiencias, para predecir cómo las acciones en el futuro podrían afectar a una empresa. El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones al "ver" los resultados de sus acciones.
El análisis predictivo no es perfecto, pero puede ayudar mucho. Aunque las predicciones no siempre son correctas, sigue siendo una mejor manera de adivinar que simplemente adivinar a ciegas.
El conocimiento de la analítica predictiva
El análisis predictivo es un tipo de tecnología utilizada para especular sobre los resultados de eventos futuros. La IA, la minería de datos, el aprendizaje automático, el modelado y las estadísticas son solo algunos de los muchos métodos utilizados para obtener estos resultados.
La minería de datos, por ejemplo, utiliza este método para examinar grandes cantidades de información en busca de conexiones y tendencias ocultas. La única diferencia es que el análisis de texto se utiliza para pasajes de texto mucho más largos.
Además, el pronóstico del tiempo, el diseño de juegos, la traducción de voz a texto, el servicio al cliente e incluso los métodos de cartera de inversiones son solo algunos de los muchos campos que se benefician de los modelos predictivos. En todos estos programas se utilizan modelos estadísticos descriptivos para predecir nuevos datos.
Además, las empresas pueden beneficiarse del análisis predictivo de varias maneras, incluida una mejor gestión de inventario, una mejor creación de estrategias para campañas de marketing y proyecciones más precisas de ingresos futuros.
Es crucial para el éxito de las empresas, especialmente en los sectores minorista y de salud, donde la competencia es feroz. Para construir carteras de inversión seguras, los inversores y expertos financieros pueden consultar esta tecnología.
Las relaciones, los patrones y las estructuras de los datos se identifican mediante estos modelos, lo que permite extraer inferencias sobre los efectos de alterar los procedimientos utilizados para obtener los datos. El análisis predictivo amplía dichas herramientas descriptivas mediante el examen de datos históricos para predecir la probabilidad de un cierto conjunto de resultados futuros dado el estado actual de las cosas o un escenario futuro específico.
¿Cuáles son los tres tipos de análisis predictivo?
El análisis predictivo es un método que intenta predecir el futuro sacando conclusiones del presente y del pasado. Los modelos de clasificación, agrupamiento y series temporales se utilizan con frecuencia en el análisis predictivo. Lea más sobre cada uno de estos a continuación.
#1. Árboles de decisión
Los árboles de decisión son un tipo de modelo de categorización que utiliza un conjunto de criterios para asignar datos a uno de varios cubos posibles. Esta técnica brilla cuando se aplica al estudio de la elección humana. El modelo es un árbol en el que cada rama representa una elección y cada hoja representa el resultado. Cuando un conjunto de datos tiene múltiples variables faltantes, los árboles de decisión son efectivos y fáciles de usar.
#2. Redes neuronales
Las redes neuronales son un tipo de aprendizaje automático que puede modelar interacciones extremadamente complicadas, lo que las hace valiosas en el análisis predictivo. Estos son esencialmente motores de reconocimiento de patrones extremadamente robustos. Las redes neuronales son mejores para encontrar relaciones no lineales en conjuntos de datos si no existe un método matemático. Es posible validar los resultados de árboles de decisión y modelos de regresión con redes neuronales.
#3. Regresión
La mayor parte del trabajo estadístico se realiza con este paradigma. Es útil para detectar tendencias en grandes conjuntos de datos donde las entradas tienen una relación lineal entre sí. Deducir una ecuación que represente la relación entre cada entrada en el conjunto de datos hace que esta técnica sea efectiva. El análisis de regresión se puede utilizar, por ejemplo, para saber cómo los cambios en el precio de los valores y otros factores importantes afectan los rendimientos.
¿Cuáles son los 4 pasos en el análisis predictivo?
Grandes palabras de moda como aprendizaje automático, big data, inteligencia artificial y conceptos similares vienen a la mente cuando consideramos las tendencias de datos. Sin embargo, el propósito principal de los datos es facilitar una mejor toma de decisiones.
¿De qué sirven herramientas como big data y algoritmos de predicción si no ayudan a las empresas a tomar decisiones mejores y más informadas? Pero, no es solo tener acceso a los datos lo que es importante; más bien, es cómo se analizan esos datos lo que le permite hacer mejores juicios. Aquí están los 4 pasos en el análisis predictivo.
#1. Proporcione una razón para la predicción
Saber quién está participando y por qué es la primera orden del día. Se puede generar mensualmente una previsión a nivel de artículo para la planificación operativa como parte de un ciclo de planificación de la demanda de rutina, o se puede solicitar según sea necesario para evaluar la viabilidad del lanzamiento de un nuevo producto. Conocer al cliente interno, evaluar la demanda y averiguar los datos necesarios son requisitos previos para todo estudio. Cuando tiene esa información, puede hacer una predicción y un análisis precisos.
Luego, calcula el tiempo, el esfuerzo y las ganancias de un estudio tan profundo. Esto podría conducir a un diagnóstico rápido o crítico en un caso oa un análisis de probabilidad completo en otro. Los criterios de revisión, como productos o clientes, pueden establecerse durante esta etapa. En este sentido, es extremadamente útil realizar una segmentación del producto del cliente antes de implementar la planificación de la demanda.
#2. Análisis de demanda
La recopilación y limpieza de datos es el siguiente paso. Necesitamos elegir los datos correctos para el trabajo, limpiarlos, desarrollarlos para obtener información utilizable y luego integrarlos todos. La mayoría de las veces, esto es simplemente una actualización mensual del historial de demanda y la eliminación de cualquier valor atípico o demanda promocional. Además, puede requerir la acumulación de nuevos conjuntos de datos para complementar o reemplazar los existentes. Ya sea que esté actualizando o recopilando nuevos datos, debe evaluarlos, formatearlos y limpiarlos.
Además, siempre tenga en cuenta estas cosas mientras recopila y ordena sus datos:
- Cree una representación visual de sus datos siempre que sea práctico hacerlo.
- Tome notas usando la misma terminología que el pronóstico.
- Primero, debe verificar si ya existe algún dato relevante en las bases de datos u otras fuentes fácilmente disponibles.
- Mantenga un registro de toda la información recopilada, incluida la hora y la fecha, y cualquier nota que parezca relevante.
#3. Análisis exploratorio de datos
Una vez que tenga el conjunto de datos juntos, puede comenzar a desarrollar su modelo. Comprender las características de sus datos es un requisito previo para el procedimiento. Para construir un modelo apropiado, uno debe estar familiarizado con los orígenes, las características y la relación de los datos con la variable objetivo. En pocas palabras, el objetivo principal de EDA es la comprensión de datos.
Puede haber instancias de información duplicada en los datos recopilados. Para decirlo de otra manera, existe una buena posibilidad de que el modelo genere predicciones inexactas si dichos datos se utilizan como entrada. Por lo tanto, se debe realizar EDA en los datos para detectar y eliminar todas las anomalías, valores faltantes y otras distracciones. El reconocimiento de patrones de datos facilita la selección de parámetros del modelo. Al usar EDA, podemos aumentar la precisión del modelo incluso antes de que se produzca.
Los cálculos numéricos y las representaciones gráficas de datos son dos elementos básicos de EDA. Calcular la desviación estándar, la puntuación Z, el rango intercuartílico, la media, la mediana y la moda y reconocer la asimetría de los datos ayuda a explicar la dispersión. Para obtener una imagen general de un conjunto de datos, son útiles los mapas de calor, los diagramas de dispersión, los gráficos de barras y los diagramas de caja.
#4. Producciones de control
Si nadie ve, utiliza o analiza su análisis predictivo y pronóstico, no importa qué tan bueno sea. Verifique que la predicción se haya utilizado como se esperaba y mejore la técnica hasta que la predicción sea lo más precisa posible. El primer paso es desarrollar las habilidades para transmitir efectivamente los pronósticos en el formato deseado por su audiencia. Ya he dicho esto antes, pero los planificadores de demanda efectivos son como narradores que hablan en números.
Además, el tiempo, la utilidad, la coherencia y la formalidad son los sellos distintivos de una comunicación eficaz. Al final de cada mes, su equipo debe realizar una Revisión de la demanda, que puede ser una actividad independiente o un componente del S&OP, FP&A o Business Efficiency Process (BEP) formales de su organización. Puede discutir entradas, salidas y dudas sobre datos en estas conferencias y evaluar el éxito o el fracaso del proyecto.
Finalmente, los buenos procesos deben medirse y rastrearse para garantizar que sean efectivos y mejorar la previsión futura. La previsión y otras formas de análisis predictivo deben verse como un método continuo de desarrollo.
Ejemplos de análisis predictivo
Mejore su toma de decisiones y cree más planes de información con la ayuda de la previsión. Para animarle a implementar el análisis predictivo en su propia empresa, hemos recopilado algunos ejemplos.
#1. Proyección de Flujo de Caja en Finanzas
Toda empresa necesita mantener registros financieros, y el análisis predictivo puede ayudar a determinar su supervivencia a largo plazo. Proyectar ventas, ingresos y gastos le permite crear una imagen del futuro y tomar decisiones basadas en datos históricos de estados financieros anteriores y datos de la industria en general.
Además, el profesor VG Narayanan enseña contabilidad financiera en HBS y es un requisito para el programa básico.
Narayanan argumenta que “los gerentes deben mirar hacia el futuro” para garantizar la mejora continua de la empresa. Además, “siempre hay una gran incertidumbre involucrada en este proceso, independientemente de la industria en la que opere”.
#2. Establecimiento de requisitos de personal para entretenimiento y hospitalidad
Business Analytics profundiza en cómo Caesars Entertainment, un operador de casinos y hoteles, utiliza el análisis predictivo para dotar de personal a los lugares de manera óptima en los períodos pico.
La cantidad de empleados requeridos en un momento dado en las industrias del entretenimiento y la hospitalidad depende de una serie de factores, incluida la tasa de entrada y salida de clientes. La dotación de personal inadecuada puede generar clientes insatisfechos, trabajadores incómodos y errores costosos, mientras que el exceso de personal desperdicia dinero.
Además, un grupo de investigadores creó un modelo de regresión múltiple que utiliza una serie de variables para pronosticar la cantidad de huéspedes que se registran en un hotel en un día determinado. Caesars pudo dotar adecuadamente de personal a sus hoteles y casinos sin contratar a demasiadas personas utilizando este método.
#3. Orientación conductual en marketing
Los especialistas en marketing pueden aprovechar la gran cantidad de información del consumidor para adaptar sus comunicaciones a los hábitos y preferencias de su público objetivo. El análisis predictivo es un método para pronosticar eventos futuros mediante el análisis de patrones de comportamiento del pasado.
En marketing, el análisis predictivo se puede utilizar para prever las fluctuaciones de ventas estacionales para que las campañas se puedan programar y orientar correctamente.
Además, la probabilidad de que los clientes potenciales pasen de ser conscientes a comprar se puede predecir a partir de su comportamiento anterior. La cantidad de ofertas de contenido con las que interactúa un prospecto, por ejemplo, se puede usar en un modelo de regresión lineal simple para pronosticar la probabilidad futura del prospecto de convertirse en un cliente con un nivel de certeza estadísticamente significativo. Con esta información, puede crear anuncios estratégicamente cronometrados en función de dónde se encuentra el cliente en su recorrido.
#4. Aseguramiento de la calidad de la producción
Si bien los ejemplos anteriores de análisis predictivo incluyen la respuesta a posibles eventos futuros, este tipo de análisis también se puede utilizar para prevenir la ocurrencia de eventos desastrosos o no deseados. En la industria manufacturera, por ejemplo, las computadoras pueden entrenarse con datos pasados para pronosticar de manera confiable cuándo se averiarán ciertas máquinas.
Una vez que el algoritmo detecta las condiciones para una falla inminente, envía una señal a un operador humano, quien puede detener la máquina, ahorrando a la corporación miles, si no millones, de dólares en productos dañados y costos de reparación. El enfoque hace predicciones inmediatas, en lugar de distantes, sobre posibles estados de falla.
Ahorrar tiempo, dinero y energía es el objetivo de muchos algoritmos, y algunos de estos programas incluso sugerirán mejoras y correcciones para garantizar que no surjan problemas en el futuro. Esta es una aplicación de análisis prescriptivo; en la práctica, no es raro que múltiples formas de análisis trabajen juntas para encontrar una solución.
Herramientas de análisis predictivo
Los especialistas en marketing pueden usar herramientas o software de análisis predictivo para comprender mejor el comportamiento del cliente, predecir el futuro y desarrollar planes estratégicos basados en una gran cantidad de información del pasado.
Los analistas estiman que los presupuestos de marketing promedian el 9.5% de las ventas totales de la empresa. La cifra de 2020 fue un 11% más alta, por lo que se trata de una disminución. No hay mayor presión que nunca sobre los ejecutivos de marketing para aprovechar al máximo sus presupuestos.
El advenimiento de las herramientas y el software de análisis predictivo ha sido una bendición para el departamento de marketing al ayudar a sus líderes a detectar prospectos lucrativos y basar las decisiones estratégicas en hechos concretos. Echaremos un vistazo a las principales herramientas o software de análisis predictivo que lo ayudarán a comenzar o avanzar en sus esfuerzos de análisis.
#1. mejorado
Los especialistas en marketing pueden usar Improvado, una plataforma de datos de ingresos, para generar informes y paneles automatizados y combinar datos en tiempo real de una variedad de fuentes.
La plataforma puede extraer más de 500 fuentes de datos (incluidos los sistemas de gestión de relaciones con los clientes, servidores de publicidad y plataformas de correo electrónico), transformarlos en formatos consumibles y luego cargarlos en un almacén de datos o herramienta de visualización de su elección.
La consolidación de sus datos de marketing le permite ver el panorama general del éxito de su campaña de marketing, comprender cómo los clientes potenciales pasan por el embudo de conversión y hacer conjeturas informadas sobre los resultados probables de sus esfuerzos de marketing. Sin embargo, si desea ampliar las formas en que se utilizan sus datos y aumentar la eficacia de sus campañas de marketing, puede utilizar los Servicios profesionales de la empresa.
#2. Herramienta de análisis KNIME
KNIME, gratuito y de código abierto, es una herramienta de análisis de datos que emplea un enfoque de "bloques de construcción de análisis" para integrar numerosos componentes de aprendizaje automático y minería de datos. Si no sabe mucho sobre codificación, pero desea crear y ejecutar flujos de trabajo efectivos, esta es la plataforma para usted.
Con el flujo de trabajo representado como una red de nodos, cada paso individual se puede monitorear, aislar y solucionar fácilmente. Además, con KNIME, los usuarios pueden conectarse a una variedad de fuentes de datos, manejar conjuntos de datos masivos y construir modelos de aprendizaje automático para tareas como clasificación, regresión, reducción de dimensiones, agrupación, etc. utilizando técnicas de vanguardia. Además, KNIME proporciona resúmenes gráficos y tablas para ayudar a los usuarios a ajustar y verificar sus modelos.
Hay versiones gratuitas y premium de KNIME disponibles. Sin embargo, es posible que se requiera una licencia de servidor si necesita ejecutar una consulta particularmente importante. Por ejemplo, un servidor grande que puede admitir cinco usuarios y cuatro núcleos de procesamiento le costará un mínimo de $ 52,000.
#3. Altérix
Para ayudar a las empresas a encontrar información previamente oculta y hacer pronósticos precisos, Alteryx proporciona un conjunto completo de herramientas de análisis automatizado, aprendizaje automático y ciencia de datos.
La plataforma proporciona una ubicación centralizada para almacenar y compartir información recopilada de muchas fuentes dentro de una empresa, lo que permite una imagen más completa de las métricas operativas, pronósticos más precisos y una formulación de estrategias más cohesiva.
Finanzas, recursos humanos, tecnología de la información, cadena de suministro, marketing y ventas son solo algunas de las muchas industrias a las que sirve Alteryx.
#4. Estudio RapidMiner
Las herramientas de análisis predictivo de RapidMiner se basan en las principales competencias de la empresa en minería de datos y minería de textos. Estas características fundamentales facilitan la extracción de datos de varias fuentes, su limpieza y su combinación en diferentes procedimientos de modelado predictivo. Todos los recién llegados pueden mojarse los pies con los productos clave de la empresa, ya que están disponibles tanto en formas pagas como no pagas. Los portátiles RapidMiner ayudan a los usuarios de todos los niveles a crear modelos analíticos predictivos de forma rápida y sencilla.
Además, la empresa también ofrece herramientas complementarias para la creación de modelos (Auto Model) y la implementación (Model Deployment) y la preparación de datos (Turbo Prep) (Model Ops). Los modelos predictivos ahora se pueden compartir fácilmente en toda la empresa gracias a una nueva biblioteca de funciones compartidas. Si es necesario, la plataforma también tiene una serie de opciones para explicar las cosas y gobernarse a sí misma.
#5. TIBCO Estadística
La interfaz intuitiva de hacer clic y listo de TIBCO Statistica, una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, está allanando el camino para el uso generalizado de la ciencia de datos. Además, TIBCO Statistica también pone énfasis en la usabilidad y la cooperación, ya que permite que numerosos usuarios trabajen en el mismo proyecto a la vez y simplifica el intercambio de datos pertinentes dentro de un grupo.
Esta herramienta puede procesar y limpiar conjuntos de datos masivos de una amplia variedad de fuentes, y proporciona una amplia variedad de métodos estadísticos y una interfaz intuitiva para desarrollar rápidamente modelos estadísticos y de aprendizaje automático con funciones y algoritmos incorporados. Si está buscando una herramienta de análisis comercial que priorice la facilidad de uso y el trabajo en equipo, TIBCO Statistica es una excelente opción.
Software de análisis predictivo
El análisis predictivo puede ser muy útil en su trabajo diario, ya sea analista de datos, ingeniero o propietario de una empresa. Podría ayudar a su empresa a ser más productiva, más segura y más receptiva a las demandas de los consumidores, todo lo cual le daría una ventaja sobre la competencia. Los programas de primer nivel para el análisis predictivo ayudan en las tareas anteriores. Sin embargo, no todos tienen el mismo valor. Estos son algunos de los mejores software de análisis predictivo que puede probar.
#1. Anaconda
Varias ediciones de productos de Anaconda están disponibles para aquellos interesados en las funciones de ciencia de datos y aprendizaje automático de la empresa. El principal producto de código abierto de la empresa se llama Anaconda Enterprise y se centra en los lenguajes de programación Python y R. El software es multiplataforma, por lo que puede usarlo en Linux, Windows o Mac para realizar ciencia de datos y aprendizaje automático. Con Anaconda, los usuarios pueden acceder a más de 1,500 paquetes de ciencia de datos de Python y R, organizar sus bibliotecas, dependencias y entornos, y realizar análisis de datos con Dask, NumPy, pandas y Numba. Después de que Anaconda genera resultados, puede usar herramientas como Matplotlib, Bokeh, Datashader y Holoviews para examinarlos.
#2. Pacana
Pecan es una solución digital, de bajo código, impulsada por inteligencia artificial (IA) para el análisis predictivo y la ciencia de datos. Las herramientas de Business Intelligence (BI) se ponen a disposición de los usuarios con el fin de aumentar las ventas y mejorar las operaciones. Sin embargo, las empresas pueden ahorrar dinero al no contratar científicos de datos debido a lo simple y directo que es de usar. Sin ningún tipo de codificación, funciona igual de bien.
Además, puede ajustar el tamaño del producto con facilidad y es bastante adaptable. Debido a sus muchas ventajas, es ampliamente adoptado por organizaciones de todos los tamaños y en todos los campos, desde las ciencias médicas y biológicas hasta la programación de videojuegos y comercio electrónico. Muchas grandes corporaciones lo usan, incluidas Johnson & Johnson, SciPlay y Phoenix.
AutoML, un creador de conjuntos de datos, preparación, modelado y enriquecimiento de datos automatizados, y análisis predictivo impulsado por IA son algunos de los aspectos más importantes. Permiten a los usuarios con poca o ninguna experiencia en codificación generar información procesable impulsada por IA. Y al igual que las mejores aplicaciones de BI que existen, Pecan proporciona modelos predictivos listos para usar y paneles fáciles de usar.
El software funciona sin problemas con otros programas corporativos. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot y otras plataformas de datos y marketing pueden integrarse sin ninguna programación adicional. Por fin, el Pecan puede ser tuyo con un plan de suscripción personalizado.
#3. bola de cristal de oráculo
Para modelar, pronosticar, simular y optimizar procesos, muchas empresas recurren a Oracle Crystal Ball, una aplicación de software. Este sistema fue diseñado para satisfacer las necesidades de planificadores estratégicos, analistas financieros, ingenieros, científicos, dueños de negocios, contadores públicos certificados, gerentes de marketing, capitalistas de riesgo y expertos en Six Sigma al ofrecer herramientas sofisticadas de cálculo y optimización para una amplia gama de sectores. Además, proporciona a los usuarios una gran cantidad de recursos para tomar decisiones estratégicas que les proporcionen una ventaja sobre sus rivales. Se encuentra disponible un precio de licencia único de $995 por usuario de la aplicación si decide que esta plataforma es adecuada para su negocio. El proveedor cobra una tarifa de $218.90 por la licencia y el soporte de las actualizaciones de software.
Importancia del análisis predictivo
Varios sectores utilizan el análisis predictivo como parte de sus procesos de toma de decisiones. Aquí está la importancia del análisis predictivo:
# 1. Márketing
Los trabajadores de esta industria consideran las respuestas de los clientes a la economía en su conjunto al formular nuevas estrategias. Estos cambios demográficos pueden ayudarlos a evaluar si es probable que su oferta actual se venda en su mercado objetivo.
Mientras tanto, los comerciantes activos consideran una serie de indicadores históricos antes de decidir si comprar o vender un valor. Podemos predecir futuros cambios de precios con el uso de promedios móviles, bandas y puntos de ruptura al observar el pasado.
#2. Detectar conspiraciones
El análisis predictivo se puede utilizar en el sector financiero para analizar patrones, tendencias y transacciones. Un banco u otra institución financiera puede investigar cualquiera de estas transacciones que parezcan sospechosas de posible fraude. Se puede examinar el momento de transacciones particulares o la actividad entre diferentes cuentas bancarias para ayudar con esto.
#3. Recursos humanos
Recursos humanos utiliza el análisis predictivo para mejorar una variedad de actividades, como predecir las necesidades futuras de la fuerza laboral y los requisitos de habilidades o evaluar los datos de los empleados para determinar las causas de la alta rotación. Además de prever actividades de diversidad o inclusión, el análisis predictivo puede examinar el desempeño, los talentos y las preferencias de un empleado para predecir su progresión profesional y ayudar en la planificación del desarrollo profesional. Además, lee ANALÍTICA DE RRHH: Importancia, Ejemplos, Cursos, Empleos.
#4. Pronóstico
En la fabricación, la previsión es crucial porque garantiza el uso más eficiente de los recursos de la cadena de suministro. Las predicciones precisas son esenciales para el buen funcionamiento de partes cruciales de la cadena de suministro, como la gestión de inventario y la planta de fabricación.
La calidad de los datos utilizados para estos pronósticos a menudo se limpia y optimiza con la ayuda de modelos predictivos. Es posible realizar mejores pronósticos con el uso de modelos, ya que permite que el sistema tome más datos, incluida la información de los procesos orientados al cliente.
Conclusión
Si bien los pasos iniciales hacia el uso del análisis predictivo pueden parecer desalentadores, cualquier empresa con la dedicación al proceso y los recursos para poner la pelota en marcha puede tener éxito. Comenzar con un pequeño proyecto piloto en una parte crucial del negocio es un gran enfoque para controlar la inversión inicial y acortar el tiempo que lleva ver un retorno de esa inversión. Una vez que un modelo está operativo, generalmente necesita poco mantenimiento durante los años en que genera información útil.
Preguntas frecuentes sobre análisis predictivo
¿Dónde se utiliza el análisis predictivo?
Muchos sectores, como la banca, la medicina, la publicidad y el comercio minorista, utilizan el análisis predictivo. El análisis predictivo emplea numerosas técnicas, como análisis de regresión, árboles de decisión y redes neuronales. Análisis con Perspectiva de Futuro Ahora.
¿Cuáles son los tres tipos de predicción?
- Inductivo
- Deductivo
- Abductivo
¿Cuál es el objetivo del análisis predictivo?
Predice eventos futuros utilizando métodos estadísticos como algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos complejos.
Artículos similares
- Análisis predictivo vs prescriptivo, explicado!!! (+ Guía detallada)
- Herramientas y software de análisis predictivo: las mejores 15+ herramientas
- Análisis predictivo: definición, ejemplos y beneficios
- Planificación de la demanda: descripción general, comparaciones, salarios y trabajos
Referencia
