¿Qué son los modelos predictivos y para qué se usan?
En la actualidad muchas de las decisiones empresariales se toman en base a uno de los activos más importantes que tienen las empresas, los datos. La analítica predictiva constituye una herramienta fundamental para este proceso de toma de decisiones, ya que permite considerar todas las variables en tiempo real, de forma organizada y eficiente.
¿Qué son los modelos predictivos?
Los Modelos Predictivos son un conjunto de procesos ejercidos a través de técnicas computacionales de análisis de datos. Estos ayudan a inferir la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones, y, a su vez, detectar oportunidades de negocio.
Estos modelos agrupan una variedad de técnicas estadísticas, de aprendizaje automático y de minería de datos, con el objetivo de poder analizar los datos actuales e históricos para luego, poder hacer predicciones acerca del futuro o acontecimientos no conocidos.
¿Cómo funcionan?
1. Definición del proyecto: En este paso se define exactamente cuál será el proyecto, se define cual es el problema a estudiar y cuáles son los tipos de resultados que se esperan obtener. También se definen los objetivos, el alcance y los datos que se van a utilizar.
2. Recolecta de datos: Se recopilan todos los datos que tengan relación con nuestro proyecto. Lo ideal es que estos datos sean puestos en una fuente accesible para el modelo.
3. Analizar la información obtenida: Los datos son analizados, estudiados y ajustados para poder extraer la mayor cantidad de información útil. Es importante que los datos sean bien analizados, puesto que, la calidad de nuestro modelo va a depender de la calidad de nuestros datos.
4. Análisis estadístico: En este paso hacemos una primera aproximación a los resultados utilizando métodos estadísticos estándar.
5. Creación de modelo: Aquí se crea el modelo predictivo o múltiples modelos predictivos y se compara su efectividad, esto con el fin de, ver cual se comporta mejor según las necesidades de nuestro proyecto.
6. Despliegue del modelo: Hacemos que el modelo comience a procesar los datos nuevos y a arrojar las predicciones que haya creado.
7. Monitoreo del modelo: Se revisa el desempeño del modelo creado y se asegura que los datos arrojados sean los esperados.
Estos pasos son cíclicos, un paso va a depender del otro, por tanto, este proceso debe estar en constante revisión. Si en uno de los pasos se observa que no se obtuvo lo que se esperaba, se debe retroceder o incluso volver a iniciar al primer paso.
Tipos de modelos predictivos
Existen 6 modelos de análisis predictivos:
- Modelo de clasificación: Es el más sencillo, se logra respondiendo preguntas de «sí» o «no» o de forma binaria (0 -1). Este modelo predice la pertenencia a una clase, por ejemplo cuando quieres saber cuales de tus clientes te abandonarían por irse con la competencia.
- Modelo de regresión: Considerado como el modelo más utilizado, predice un valor teniendo en cuenta la forma en la que se relacionan las variables entre sí.
- Modelo de agrupación: Se trata de asignar una variable en grupos separados, basándose en los atributos similares que poseen. Este tipo de modelo es muy útil cuando se crean estrategias de marketing personalizadas.
- Modelo de pronóstico: En este método se realiza un análisis implementando datos históricos para predecir métricas de valores, estimando el valor numérico de nueva información, teniendo en cuanta la que ya se conoce.
- Modelo de valores atípicos: Este modelo se centra en las entradas anómalas de datos, ya sea porque en sí representan un dato extraño o porque se diferencian mucho de otros de su mismo grupo o categoría.
- Modelo de serie temporal: Este modelo es ideal para observar el comportamiento de una métrica a lo largo de una cantidad de tiempo específica, más allá de los porcentajes.
¿Para qué se usan?
Cada área o industria utiliza los modelos predictivos de diferentes maneras, dependiendo de los tipos de datos con los que trabajen y de los resultados que se espera obtener de estos. A continuación, te mostramos como diferentes industrias emplean este tipo de modelos:
- Ventas: Esta es la industria en la que más se usan los modelos predictivos, esto se debe a que, las compañías en este sector siempre están en búsqueda de posicionar sus ventas y de mejorar relación con sus los clientes.
- Salud: Esta industria emplea los modelos predictivos para predecir epidemias o problemas de salud pública.
- Deportes: Este sector emplea estos modelos para crear equipos mejores equipos y mejorar su rendimiento en las competencias.
- Clima: Los modelos predictivos han permito realizar pronósticos climáticos más precisos y rápidos al igual que la pronta identificación de desastres naturales como los huracanes.
- Finanzas: Este tipo de modelos han podido ayudar a las compañías a utilizar de manera mas optima sus estrategias comerciales, aumentando sus ingresos, optimizando sus recursos y generando muchas más ventas. Como dato curioso, estos modelos predictivos son utilizados actualmente en las finanzas para predecir el comportamiento de las criptomonedas.
- Energía: Las compañías de servicios públicos usan los modelos para predecir el consumo de sus clientes, con el objetivo de enviarles alertas cuando su consumo este siendo excesivo, esto con el fin de reducir el valor de su factura al final de cada mes. La tendencia actual de estas compañías es cambiar los medidores de servicios por medidores inteligentes que se encarguen de enviar estas alertas de forma automática.
Conclusión
La analítica predictiva es una herramienta esencial para considerar todas las variables independientes en tiempo real y así tomar mejores decisiones empresariales y sociales basándose en datos precisos. Cada vez vemos como más compañías implementan modelos predictivos dentro de sus estrategias empresariales. Este modelo promete una forma de poder predecir comportamientos para anticiparse a diferentes problemáticas.