En la era digital, las empresas generan enormes cantidades de datos a diario. Sin embargo, el análisis de datos a gran escala puede ser abrumador y llevar mucho tiempo. Es aquí donde entra en juego la analítica predictiva. El análisis predictivo se define como una forma de análisis estadístico que se encarga de obtener información nueva o histórica y utilizarla para predecir patrones de comportamiento.
¿Qué es la analítica predictiva?
La analítica predictiva es una herramienta que utiliza técnicas estadísticas y algoritmos para analizar grandes cantidades de datos y predecir resultados futuros. Esta herramienta es muy útil para las empresas porque les permite tomar decisiones informadas basadas en datos precisos.
¿Cómo funciona la analítica predictiva?
Los datos se pueden clasificar en diferentes categorías, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La analítica predictiva utiliza estos datos para identificar patrones y tendencias que pueden ayudar a predecir resultados futuros.
Pasos de la Analítica Predictiva:
1. Definir el objetivo del análisis.
2. Recopilar los datos necesarios para el análisis.
3. Limpiar y preparar los datos para el análisis.
4. Elegir el modelo analítico más adecuado.
5. Entrenar el modelo con los datos.
6. Evaluar el modelo y ajustarlo según sea necesario.
7. Implementar el modelo para predecir resultados futuros.
¿Cuáles son los beneficios de la analítica predictiva?
La analítica predictiva tiene muchos beneficios para las empresas, como:
• Mejora la precisión en la toma de decisiones.
• Reduce los riesgos asociados con las decisiones empresariales.
• Ayuda a identificar oportunidades de crecimiento y mejora.
• Permite a las empresas adaptarse más rápidamente a los cambios del mercado.
• Mejora la eficiencia en los procesos empresariales.
¿En qué áreas se puede utilizar la analítica predictiva?
La analítica predictiva se puede utilizar en muchas áreas empresariales, como:
• Marketing: ayuda a las empresas a identificar patrones de comportamiento del consumidor , calcular el churn rate, clv, a predecir la efectividad de las campañas de marketing entre otros.
• Finanzas: Permite predecir riesgos financieros e identificar oportunidades de inversión.
• Recursos humanos: Nos deja identificar a los candidatos más adecuados para un trabajo y mejorar la retención de los mismos.
Manufactura: Identifica fallos en los procesos de producción y mejora la calidad de los productos.
¿Qué herramientas se utilizan en la analítica predictiva?
• Minería de datos: Esta herramienta se utiliza para buscar patrones y relaciones en los datos.
• Modelos estadísticos: Estos modelos se usan para analizar y predecir el comportamiento futuro de los datos.
• Machine learning: Se utiliza para desarrollar modelos predictivos que puedan aprender y mejorar con el tiempo.
• Big data: Se utiliza para procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
¿Cómo implementar la analítica predictiva en tu empresa?
1. Define el objetivo: Antes de comenzar, es importante tener claro qué es lo que quieres lograr con la analítica predictiva.
2. Identifica los datos necesarios: Debes identificar los datos que necesitas para llevar a cabo el análisis.
3. Limpia y prepara los datos: Es necesario limpiar y preparar los datos antes de utilizarlos para el análisis.
4. Elige la herramienta adecuada: Existen diversas herramientas para llevar a cabo el análisis. Debes elegir la que mejor se adapte a tus necesidades.
5. Entrena el modelo: Una vez elegida la herramienta, debes entrenar el modelo con los datos.
6. Evalúa el modelo: Debes evaluar el modelo para asegurarte de que sea preciso y fiable.
7. Implementa el modelo: Finalmente, debes implementar el modelo en tu empresa para comenzar a tomar decisiones basadas en datos precisos.
Preguntan nuestros clientes: ¿Qué diferencias hay entre la analítica predictiva y la analítica descriptiva?
Respuesta: La analítica descriptiva se utiliza para describir lo que ha sucedido en el pasado, mientras que la analítica predictiva se utiliza para predecir lo que sucederá en el futuro.
Preguntan nuestros clientes: ¿La analítica predictiva es costosa?
Respuesta: El costo de la analítica predictiva varía según la empresa y el tipo de análisis que se quiera realizar. Sin embargo, muchas herramientas de analítica predictiva son cada vez más accesibles y fáciles de usar.
Ejemplo: Desarrollaremos una predicción rápida en python. Usaremos la base del Titanic.csv, una dataset muy tradicional cuando se inicia en la ciencia de datos, es utilizada en todos los ambientes de ciencia de datos, trataremos hacer el video super rápido, el objetivo de este video es que veas códigos y como interactúan en un ambiente generando un algoritmo de clasificación.
Supongamos que nos toca predecir quien vivirá y quien sobrevivirá en el Titanic, para ello contamos con una base de datos de 891 pasajeros, con las siguientes variables:
PassengerId, Pclass, Name, Sex, Age, SibSp, Parch, Ticket, Fare, Cabin, Embarked
Se decide utilizar la analítica predictiva para identificar : “Fallecido y Sobrevivientes”
www.analitikacentroamerica.com
