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Empresa y Tecnología
El análisis predictivo es una herramienta poderosa que puede transformar la manera en que las organizaciones operan y toman decisiones. Estos análisis permiten predecir escenarios futuros a través de datos, algoritmos y modelos matemáticos.
Se trata de un conocimiento de alto valor que todas las empresas de éxito están integrando en sus equipos de estrategia de negocio, lo que lo convierte en una habilidad esencial para los profesionales. Formaciones como el Máster en Business Analytics en Madrid de la Universidad Europea, y su versión presencial en Valencia u online, incluyen en su programa el aprendizaje de las herramientas de análisis de datos, junto con otros conocimientos y habilidades necesarios para agilizar y optimizar el proceso de la toma de decisiones basadas en datos. Asimismo, puedes optar por realizar primero una carrera universitaria como el Grado en Business Analytics en Madrid donde aprenderás todos los conocimientos relacionados sobre esté campo.
El análisis predictivo es una técnica que utiliza datos históricos para predecir futuros eventos, tendencias y comportamientos, y forma parte de las tareas que lleva a cabo un data scientist. Se basa en la combinación de bases de datos y big data, estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos y modelos matemáticos.
Las aplicaciones del análisis predictivo son variadas, ya que puede usarse en cualquier tipo de sector. En el mundo de los negocios se emplea para prever ventas, optimizar inventarios y diseñar estrategias. En finanzas sirve para evaluar riesgos crediticios, predecir precios de acciones y detectar fraudes, entre otros. También puede aplicarse a la gestión de la salud, puesto que permite pronosticar epidemias, optimizar tratamientos y gestionar mejor los recursos hospitalarios.
Existen varios modelos de análisis predictivos dependiendo del tipo de datos y del objetivo del análisis.
Modelos de regresión
Modelos de series temporales
Modelos de clasificación
Redes neuronales y aprendizaje profundo
Modelos basados en conjuntos
Modelos probabilísticos
Modelos de agrupamiento
Modelos de asociación
Realizar un análisis predictivo implica varios pasos bien definidos y el uso de diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
Paso 1: Definición del problema. Se establece el objetivo del análisis predictivo y se identifican las métricas.
Paso 2: Recolección de datos. Se recopilan datos relevantes y de calidad: datos históricos, datos en tiempo real, datos estructurados (tablas) y no estructurados (texto, imágenes).
Paso 3: Exploración y preprocesamiento de datos. A continuación, se limpian los datos y se transforman (normalización, estandarización, codificación one-hot, etc.). A través del análisis exploratorio de datos (EDA), se pueden detectar anomalías, y explorar su distribución y las relaciones entre variables.
Paso 4: Selección de variables. Se identifican las variables más relevantes para el modelo predictivo a través de técnicas como la selección de características, el análisis de correlación o el análisis de importancia de variables.
Paso 5: División de datos. Ahora se dividen los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Comúnmente se usa una proporción de 70-30 o 80-20 para entrenamiento y prueba.
Paso 6: Construcción del modelo. Se selecciona el tipo de modelo predictivo adecuado según el problema y los datos.
Paso 7: Entrenamiento del modelo. Con un conjunto de datos se entrena el modelo y se ajustan los parámetros para mejorar su rendimiento.
Paso 8: Evaluación del modelo. Se evalúa el rendimiento del modelo usando el conjunto de datos de prueba.
Paso 9: Optimización y tuning del modelo. Se ajustan los hiperparámetros del modelo para mejorar su rendimiento con técnicas como el grid search, el random search y la optimización bayesiana.
Paso 10: Implementación del modelo. Se despliega el modelo en un entorno de producción donde pueda hacer predicciones en tiempo real o en batch.
Paso 11: Monitoreo y mantenimiento. A partir de aquí, se supervisa el rendimiento del modelo en producción y se actualiza según sea necesario.
El análisis predictivo permite a las empresas aprovechar el poder de los datos para mejorar su rendimiento y adaptarse a los cambios del mercado. Entre las ventajas de su uso encontramos las siguientes:
Si te interesa este campo empresarial, la Universidad Europea cuenta con una gran variedad de masters de Empresa y Tecnología entre los que puedes elegir la opción que más te guste.