El modelado predictivo aplica árboles de decisión, regresiones y métodos de aprendizaje profundo de inteligencia artificial (IA) a datos históricos para predecir valores futuros y permitir una prise de décision más informada.
¿Por qué es importante la modelización predictiva?
El modelado predictivo permite a las empresas décisions éclairées mediante el análisis de datos históricos para identificar patrones. Esto hace que sea más fácil anticipar las tendencias del mercado, las preferencias de los clientes y los riesgos potenciales.
Estos modelos predictivos reducen al mínimo la disyuntiva entre precisión y control y tiempo de obtención de información, lo que permite a más personas de una organización obtener respuestas rápidas y precisas a preguntas críticas para la empresa.
Modelos analíticos predictivos
Los científicos de datos utilizan varios métodos de modelización predictiva, en función del tipo de datos de que dispongan y de la naturaleza de la pregunta a la que traten de dar respuesta.
La siguiente sección describe una selección de tipos de modelos analíticos predictivos.
Modelo de previsión
El modelo de previsión utiliza datos históricos para hacer estimaciones fundadas que permitan predecir tendencias futuras. Si las predicciones pasadas son inexactas, pueden aplicarse desviaciones.
Series temporales
Una serie temporal se compone de múltiples eventos ordenados por datos temporales. Los valores pasados se utilizan para predecir valores futuros.
Regresión
Los modelos de regresión estiman la fuerza de una relación entre variables. Un modelo predictivo predice cómo influirán las acciones, denominadas variables independientes, en las relaciones futuras.
Árboles de decisión
Los árboles de decisión son más simplistas que la mayoría de los modelos, pero resultan útiles para tareas de clasificación como las recomendaciones y la detección de anomalie . Utilizan una estructura en forma de árbol para representar las decisiones y sus posibles resultados, y se van creando ramas hasta llegar a un resultado final.
Modelos de redes neuronales
Una red neuronal imita la forma de pensar de los humanos utilizando nodos en una estructura de capas. La red se compone de unidades conectadas o nodos, que modelan vagamente las neuronas del cerebro. Una red neuronal puede entrenarse con datos históricos y ajustarse iterativamente para minimizar la diferencia entre los resultados previstos y los reales.
Modelo de regresión logística
El modelo de regresión logística pretende llegar a una respuesta afirmativa o negativa, lo que ayuda a predecir el comportamiento de los clientes o anticipar la pérdida de clientes.
Modelo de valores atípicos
El modelo de valores atípicos detecta entradas de datos anómalas dentro de un jeu de données. Se utiliza para identificar valores inusuales a la hora de identificar transacciones fraudulentas; el modelo puede evaluar no solo el importe, sino también la ubicación, la hora, el historial de compras y la naturaleza de una compra para señalar transacciones potencialmente fraudulentas.
Modelo Naive Bayes
Naive Bayes es útil para tareas que implican la detección y el análisis de comentarios de clientes y la categorización de correos electrónicos.
Modelo K-Nearest Neighbor
El modelado predictivo es beneficioso para descubrir relaciones ocultas. El modelo K-próximo más cercano se basa en el supuesto de que la información similar se agrupará. Se trata de un modelo de aprendizaje automático supervisado.
Aplicaciones de los modelos predictivos
Ventas
Decidir el enfoque adecuado para una relación de ventas puede ser una decisión difícil. Dependiendo de las acciones que el cliente potencial haya realizado para llegar a la fase de estar preparado para una llamada, es crucial elegir el correo electrónico, el mensaje de voz o la táctica de ventas correctos. El análisis predictivo puede utilizar todos los datos recopilados sobre esta persona y compararlos con las tasas de éxito de las distintas tácticas que han funcionado con personas similares en esta fase. De este modo, asesora al equipo de ventas sobre el enfoque que tiene más probabilidades de funcionar.
Marketing
Los sistemas de automatización del marketing permiten a una organización trazar el recorrido del comprador deseado para un cliente potencial. Las técnicas de análisis predictivo que han estudiado las interacciones pasadas pueden proporcionar asesoramiento sobre qué secuencia o activos digitales específicos se deben asignar a las campañas futuras.
Juegos
Los juegos de apuestas deportivas utilizan análisis predictivos para fijar dinámicamente los precios de las apuestas en función de la evolución de las probabilidades, con el fin de mantener sus márgenes de beneficio. El comportamiento individual de los jugadores puede analizarse para presentar las ofertas óptimas dentro del juego.
Venta al por menor en línea
El análisis predictivo puede aumentar el compromiso de los clientes, lo que se traduce en más compras de productos. Los patrones de compra anteriores pueden analizarse para encontrar coincidencias, y las promociones actuales pueden ofrecerse a los compradores en tiempo real mientras compran.
Comercio de acciones
Los sistemas de información bursátil pueden estudiar los precios de las acciones o las materias primas para sugerir posibles oportunidades de compra o venta. Aunque a menudo se dice que el rendimiento pasado no es indicador del éxito futuro, los indicios pueden ser útiles.
Gestión de riesgos y fraudes
Los modelos predictivos se utilizan para evaluar las transacciones bancarias, de seguros y de tarjetas de crédito con el fin de detectar fraudes.
Actian: gestion des données para análisis predictivos
Los modelos de IA dependen de buenos datos para ofrecer análisis predictivos precisos. Actian Data Platform complementa a la perfección los proyectos analíticos proporcionando una experiencia unificada para la ingesta, transformación, análisis y almacenamiento de datos. Actian Data Platform proporciona un rendimiento de consulta ultrarrápido, incluso para cargas de trabajo complejas, sin necesidad de ajuste gracias al uso de consultas paralelas potenciadas por el procesamiento vectorial a nivel del núcleo processeur . DataConnect, la tecnología de integración de datos incorporada, prepara los datos para el análisis y la formación mediante la eliminación de valores atípicos, la estructuración de datos y la transformación de valores para mejorar el rendimiento de las consultas.
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