¿Qué es el modelado predictivo? El modelado predictivo aplica árboles de decisión, regresiones y métodos de aprendizaje profundo de la inteligencia artificial (IA) a datos históricos para predecir valores futuros y permitir así una toma de decisiones más fundamentada.
¿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.
En la siguiente sección se describen algunos tipos de modelos de análisis predictivo.
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.
Videojuegos
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 datos de calidad para ofrecer análisis predictivos precisos. DataConnect, la tecnología de integración de datos integrada, prepara los datos para su análisis y entrenamiento eliminando valores atípicos, estructurando los datos y transformando los valores para mejorar el rendimiento de las consultas.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
La plataformaActianData Intelligenceha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a vincular los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que garantiza un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa.Solicita tu demostración personalizada.
Preguntas frecuentes
La modelización predictiva aplica árboles de decisión, regresiones y métodos de aprendizaje profundo de la inteligencia artificial a los datos históricos para pronosticar valores futuros y permitir una toma de decisiones más fundamentada.
Permite a las organizaciones anticiparse a las tendencias del mercado, las preferencias de los clientes y los riesgos potenciales, al tiempo que minimiza las concesiones entre la precisión y el tiempo necesario para obtener información útil.
Entre los tipos más comunes se incluyen los modelos de predicción, las series temporales, la regresión, los árboles de decisión, las redes neuronales, la regresión logística, los modelos de valores atípicos, el algoritmo de Bayes ingenuo y los modelos de los K vecinos más cercanos.
Los modelos predictivos se utilizan en los ámbitos de las ventas, el marketing, el comercio minorista en línea, la negociación bursátil, los juegos de azar y la gestión de riesgos y fraudes para orientar las decisiones y mejorar los resultados.
El modelo de valores atípicos identifica entradas de datos anómalas y puede evaluar el importe de la transacción, la ubicación, la hora, el historial de compras y la naturaleza de la misma para señalar actividades potencialmente fraudulentas.
Los modelos de IA dependen de datos de calidad para ofrecer análisis predictivos precisos, por lo que son esenciales pasos de preparación de datos como la eliminación de valores atípicos, la estructuración de los datos y la transformación de valores.
La tecnología de integración DataConnect de Actian prepara los datos para su análisis y entrenamiento, mientras que la plataforma Actian Data Intelligence Platform ayuda a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos.
No, los modelos predictivos ofrecen previsiones basadas en probabilidades y no en certezas, ya que parten de la hipótesis de que las tendencias futuras seguirán los patrones observados en los datos históricos.