¿Qué es un modelo de analítica?

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En la analítica de datos, un modelo es un grupo de elementos que interactúan entre sí.

Los modelos analíticos son modelos matemáticos que tienen una solución de forma cerrada, es decir, la solución de las ecuaciones utilizadas para describir los cambios en un sistema puede expresarse como una función matemática analítica.

¿Son los modelos analíticos superiores a los numéricos? Este puede ser o no el caso para los estudiantes de introducción a las geociencias. Algunos argumentan que los modelos analíticos son más agradables desde el punto de vista estético, ya que una inspección de la función matemática puede dar información sobre el comportamiento del sistema sin necesidad de graficar o generar una tabla de valores. Este argumento supone que la persona que mira el modelo domina las matemáticas, lo que puede no ser cierto para algunos estudiantes de introducción a las geociencias.

Aunque la solución del sistema sencillo anterior es bastante transparente, las soluciones analíticas de las ecuaciones que describen sistemas más complejos pueden resultar a menudo bastante complicadas. Sin embargo, para aquellos que se sientan cómodos con las matemáticas, una solución analítica proporciona una vista previa concisa del comportamiento de un modelo que no es tan fácil de obtener con una solución numérica. También está implícito en el argumento de la superioridad de un modelo analítico sobre los modelos numéricos el hecho de que la elaboración de gráficos es tediosa. Puede que esto fuera así hace 30 años, pero desde luego no lo es ahora. Independientemente de si se obtiene una solución analítica o una solución numérica de un modelo matemático, los gráficos que muestran el comportamiento del sistema a lo largo del tiempo y su sensibilidad a las variaciones de los parámetros clave del modelo son esenciales para la comprensión de los estudiantes. Una de las desventajas de las soluciones analíticas es que suelen ser muy difíciles de obtener desde el punto de vista matemático.

Cuáles son los tres elementos básicos de la analítica

Con la cantidad de valor que puede aportar la analítica avanzada, resulta tentador lanzarse de inmediato a intentar conseguirla. Pero sin los fundamentos adecuados, es imposible conseguir estos conocimientos. Entonces, ¿cuál es el primer paso para obtener estos valiosos conocimientos?

Existen cuatro tipos de análisis: Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo. El siguiente gráfico describe los niveles de estas cuatro categorías. Compara la cantidad de valor añadido para una organización frente a la complejidad de su aplicación.

La idea es que se debe empezar por la más fácil de implementar, la analítica descriptiva. En este blog, revisaremos los cuatro tipos de análisis y un ejemplo de sus casos de uso, y cómo funcionan todos juntos.

La línea de base y el lugar en el que todas las organizaciones deberían empezar es con la analítica descriptiva. Este tipo de analítica es cuando se utiliza una evaluación de datos, a menudo históricos, para responder a la pregunta fundamental “¿qué ha pasado?”.

El siguiente paso en la analítica es el Diagnóstico, una forma de analítica avanzada que examina los datos o el contenido para responder a la pregunta “¿Por qué ha ocurrido?”. Se caracteriza por técnicas como el drill-down, el descubrimiento de datos, la minería de datos y las correlaciones.

Definición del modelo de análisis de datos

Poner en práctica la analítica avanzada significa algo más que la simple creación y despliegue de modelos de analítica y ciencia de datos para casos de uso específicos. Incluye la gestión, la supervisión y el perfeccionamiento de los modelos para que sigan siendo pertinentes y útiles. Al hacer operativos los modelos de análisis, se aumenta su valor para la organización a lo largo del tiempo.

Contratan a científicos de datos que saben cómo construir modelos, pero a menudo carecen de las habilidades (o la paciencia) para la integración de datos y el manejo de datos. Puede que no sean capaces de escribir código de calidad de producción, poner el software en producción o entender la gestión del cambio necesaria para implementar una nueva aplicación.

La conclusión es que muchas organizaciones, pensando que deben confiar únicamente en los científicos de datos para construir y desplegar estos modelos, se saltan los pasos importantes que vienen antes o después del desarrollo y el despliegue. Esto apunta a la necesidad de un proceso para hacer operativos los modelos y aplicaciones de análisis avanzado dentro de una organización.

Un centro de excelencia y un marco de gobernanza definirán cómo gestionar y supervisar los modelos de análisis en producción. A medida que las fuentes de datos y el negocio cambian, deben establecerse normas y políticas para garantizar que los datos que alimentan los modelos son precisos y completos, y que generan resultados fiables.

Componentes del análisis de datos en la investigación

Si alguna vez ha querido descubrir una nueva audiencia, capitalizar un nuevo producto, descubrir los comportamientos que impulsan el éxito de su negocio o aprender a eliminar la pérdida de clientes, es probable que un modelo estadístico tenga las respuestas.    Todo es cuestión de qué tipo de modelo es el adecuado para usted.    Por eso hemos desglosado seis de los tipos más comunes de modelos analíticos y predictivos para el marketing, explicados en términos reales sobre cómo pueden mejorar el rendimiento de su empresa.    Pero primero, una nota rápida:

La analítica predictiva para el marketing digital puede ser una capacidad increíblemente valiosa para que una empresa la desarrolle, pero también puede ser muy fácil perder de vista el contexto comercial y empantanarse en la búsqueda de lo académico.

Esto es lo que queremos decir: digamos que su empresa intenta predecir el comportamiento de un conjunto de clientes.    Se desarrolla un modelo que, tras algunos ajustes, tiene una tasa de precisión del 90%.    En términos comerciales prácticos, este modelo es apto para el propósito: es muy preciso e informará a la empresa en sus actividades de marketing.    Sin embargo, los analistas que están detrás de este modelo deciden que el 90% no es suficiente.    Siguen ajustando y moldeando, invirtiendo 200 horas de trabajo más en el modelo.    ¿El resultado?    Un modelo con una precisión del 91%.    Mejor, sin duda, pero con muchos más recursos de los necesarios para su uso comercial.

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