Análisis predictivo: qué es y cuáles son sus modelos

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.

Qué es el análisis predictivo

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.

Tipos de análisis predictivos

Existen varios modelos de análisis predictivos dependiendo del tipo de datos y del objetivo del análisis.

Modelos de regresión

• Regresión lineal: se utiliza para predecir un valor continuo basado en la relación lineal entre variables independientes y la variable dependiente.
• Regresión logística: se utiliza para predecir la probabilidad de un resultado binario (sí/no, éxito/fracaso).

Modelos de series temporales

• ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): se utiliza para analizar y predecir series temporales.
• Modelos de suavizamiento exponencial (ETS): se usan para hacer pronósticos a partir de series temporales con componentes estacionales.

Modelos de clasificación

• Árboles de decisión: son modelos que dividen los datos en ramas basadas en decisiones que conducen a resultados predichos.
• Bosques aleatorios (Random Forests): son conjuntos de árboles de decisión que mejoran la precisión mediante la combinación de múltiples árboles.

Redes neuronales y aprendizaje profundo

• Redes Neuronales Artificiales (ANN): son modelos inspirados en la estructura del cerebro humano y se utilizan para reconocer patrones complejos.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN): adecuadas para datos secuenciales como series temporales y procesamiento del lenguaje natural.

Modelos basados en conjuntos

• Gradient Boosting Machines (GBM): combina múltiples modelos simples para crear un modelo fuerte.
• LightGBM: es un modelo de boosting basado en histogramas, diseñado para ser eficiente y escalable.

Modelos probabilísticos

• Naive Bayes: utiliza la teoría de Bayes con una fuerte suposición de independencia entre los predictores.
• Modelos de Markov: se usan para predecir sistemas que cambian de estado en el tiempo, donde el estado futuro depende solo del estado actual.

Modelos de agrupamiento

• k-Means Clustering: agrupa los datos enk clusters basados en características similares.
• Hierarchical Clustering: crea una jerarquía de clusters mediante la fusión o división de clusters existentes.

Modelos de asociación

• Apriori: identifica reglas de asociación en grandes bases de datos, típicamente utilizado para análisis de cesta de la compra.
• FP-Growth: es una versión más eficiente del algoritmo Apriori para encontrar patrones frecuentes.

Cómo hacer un análisis predictivo 

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.

Beneficios del análisis predictivo

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:

• Mejora en la toma de decisiones: permite tomar decisiones basadas en datos sólidos y anticipar tendencias futuras.
• Optimización de operaciones: optimiza procesos internos y predice necesidades de mantenimiento, reduciendo así los costes y el tiempo de inactividad.
• Mejora en la gestión de riesgos: evalúa y mitiga riesgos proactivamente en las finanzas, la cadena de suministro y la ciberseguridad, y mejora la detección y prevención de fraudes.
• Personalización y mejora de la experiencia del cliente: segmenta clientes con precisión, lo que permite crear campañas de marketing efectivas. También mejora la experiencia del cliente al anticipar sus necesidades.
• Eficiencia de los recursos humanos: anticipa necesidades de personal y mejora la retención de talento al identificar factores de rotación.

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