Big data modelos predictivos

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Cómo hacer un modelo de predicción

Las herramientas de análisis predictivo cuentan con varios modelos y algoritmos diferentes que pueden aplicarse a una amplia gama de casos de uso. Determinar qué técnicas de modelado predictivo son las mejores para su empresa es la clave para sacar el máximo provecho de una solución de análisis predictivo y aprovechar los datos para tomar decisiones acertadas.

Por ejemplo, considere un minorista que busca reducir la rotación de clientes. Puede que no le sirvan los mismos modelos de análisis predictivo que utiliza un hospital para predecir el volumen de pacientes ingresados en urgencias en los próximos diez días.

¿Cuáles son los modelos de análisis predictivo más comunes? ¿Y qué algoritmos predictivos son más útiles para alimentarlos? En este post, ofrecemos una visión general de los tipos de modelos y algoritmos predictivos más populares que se utilizan para resolver problemas empresariales en la actualidad.

El modelo de clasificación es, en cierto modo, el más sencillo de los varios tipos de modelos de análisis predictivo que vamos a cubrir. Clasifica los datos en categorías basándose en lo que aprende de los datos históricos.

Modelo predictivo de aprendizaje automático

La modelización predictiva es una técnica que utiliza métodos matemáticos y computacionales para predecir un evento o resultado. Un enfoque matemático utiliza un modelo basado en ecuaciones que describe el fenómeno considerado. El modelo se utiliza para pronosticar un resultado en un estado o momento futuro basándose en los cambios de las entradas del modelo. Los parámetros del modelo ayudan a explicar cómo las entradas del modelo influyen en el resultado. Algunos ejemplos son los modelos de regresión de series temporales para predecir el volumen de tráfico de las aerolíneas o la predicción de la eficiencia del combustible basada en un modelo de regresión lineal de la velocidad del motor frente a la carga.

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El enfoque de modelización predictiva computacional difiere del enfoque matemático porque se basa en modelos que no son fáciles de explicar en forma de ecuaciones y a menudo requieren técnicas de simulación para crear una predicción. Este enfoque se denomina a menudo modelo predictivo de «caja negra» porque la estructura del modelo no proporciona información sobre los factores que relacionan la entrada del modelo con el resultado. Algunos ejemplos son el uso de redes neuronales para predecir de qué bodega procede una copa de vino o los árboles de decisión en bolsa para predecir la calificación crediticia de un prestatario.

Ejemplo de modelo de predicción

La modelización predictiva es un método de predicción de resultados futuros mediante el uso de modelos de datos. Es una de las principales formas en que una empresa puede ver su camino hacia adelante y hacer planes en consecuencia. Aunque no es infalible, este método suele tener altos índices de precisión, por lo que es muy utilizado.

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En resumen, el modelado predictivo es una técnica estadística que utiliza el aprendizaje automático y la minería de datos para predecir y pronosticar resultados futuros probables con la ayuda de datos históricos y existentes. Funciona analizando los datos actuales e históricos y proyectando lo aprendido en un modelo generado para predecir resultados probables. Los modelos predictivos pueden utilizarse para predecir prácticamente cualquier cosa, desde los índices de audiencia de la televisión y la próxima compra de un cliente hasta los riesgos crediticios y los beneficios de las empresas.

Un modelo predictivo no es fijo; se valida o revisa regularmente para incorporar los cambios en los datos subyacentes. En otras palabras, no es una predicción única. Los modelos predictivos hacen suposiciones basadas en lo que ha sucedido en el pasado y en lo que está sucediendo ahora. Si los nuevos datos muestran cambios en lo que está sucediendo ahora, el impacto en el resultado futuro probable debe ser recalculado también. Por ejemplo, una empresa de software podría modelar los datos históricos de ventas frente a los gastos de marketing en varias regiones para crear un modelo de ingresos futuros basado en el impacto del gasto de marketing.

Algoritmos de predicción

El modelado predictivo es un método de predicción de resultados futuros mediante el uso de modelos de datos. Es una de las principales maneras en que una empresa puede ver su camino hacia adelante y hacer planes en consecuencia. Aunque no es infalible, este método suele tener altos índices de precisión, por lo que es muy utilizado.

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En resumen, el modelado predictivo es una técnica estadística que utiliza el aprendizaje automático y la minería de datos para predecir y pronosticar resultados futuros probables con la ayuda de datos históricos y existentes. Funciona analizando los datos actuales e históricos y proyectando lo aprendido en un modelo generado para predecir resultados probables. Los modelos predictivos pueden utilizarse para predecir prácticamente cualquier cosa, desde los índices de audiencia de la televisión y la próxima compra de un cliente hasta los riesgos crediticios y los beneficios de las empresas.

Un modelo predictivo no es fijo; se valida o revisa regularmente para incorporar los cambios en los datos subyacentes. En otras palabras, no es una predicción única. Los modelos predictivos hacen suposiciones basadas en lo que ha sucedido en el pasado y en lo que está sucediendo ahora. Si los nuevos datos muestran cambios en lo que está sucediendo ahora, el impacto en el resultado futuro probable debe ser recalculado también. Por ejemplo, una empresa de software podría modelar los datos históricos de ventas frente a los gastos de marketing en varias regiones para crear un modelo de ingresos futuros basado en el impacto del gasto de marketing.

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