• Análisis predictivo: cómo aplicar los datos para preveer el futuro

    • 28,Jul 2020
    • Posted By : humbertoamilcar
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    Los métodos Bayesianos tratan los parámetros como variables aleatorias y definen la probabilidad como «grados de creencia» (es decir, la probabilidad de un evento es el grado hasta donde usted cree que el evento es verdadero). Cuando realiza un análisis Bayesiano, usted comienza con una creencia previa relacionada con la distribución de probabilidad de un parámetro desconocido. Después de obtener información de los datos que tiene, usted cambia o actualiza su creencia acerca del parámetro desconocido. Algunos ejemplos son modelos de regresión de series temporales para predecir el volumen de tráfico aéreo o predecir la eficiencia del combustible en función de un modelo de regresión lineal del motor frente a la carga. Las empresas también utilizan el análisis predictivo para crear predicciones más precisas, tales como pronosticar la demanda de electricidad de la red de suministro.

    Análisis predictivo

    Estas predicciones permiten planificar los recursos (por ejemplo, la planificación de diversas plantas de energía) de manera más efectiva. DataBricks es otra herramienta recomendada para el análisis predictivo, ya que permite gestionar grandes cantidades de datos. Además, tiene código abierto, lo que la hace más adaptable a las necesidades de la empresa. Y, finalmente, otro ejemplo es RapidMiner, una herramienta con la que se puede automatizar prácticamente cualquier acción, por lo que es perfecta para aquellas personas que no son expertas en este tipo de análisis. Una vez creada la estructura de datos se analizan los mismos para identificar sus características, detectar los patrones y tendencias en sus valores y obtener información relevante para el desarrollo del algoritmo predictivo, que es la base del modelo.

    Importancia de usar el análisis predictivo en tu estrategia

    Implementar una división de ciencia de datos conlleva tiempo y esfuerzo (bien redituados). Es por esto que una gran opción por la que muchas grandes y pequeñas compañías optan es delegar este proceso a compañías especializadas en ofrecer soluciones especializadas. En Xira somos expertos en dar soluciones oportunas y a la medida de estas necesidades. Cuando utilizas el curso de desarrollo web para realizar una campaña de marketing, es posible entender cuáles serán los mejores canales para cada contenido y lenguaje usado. Entendiendo tus campañas anteriores, es posible predecir cómo el público reacciona para cada técnica usada en determinada acción.

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    • Una forma interesante de comenzar esta etapa es indagando qué preguntas necesitas hacer para obtener las respuestas, para luego centrarte en la información necesaria que necesitas tener.
    • De este modo, la robotización no solo ayuda a reducir los costos operativos, sino que también incrementa la productividad, mejora la ergonomía y reduce significativamente los errores humanos, presentando una curva de aprendizaje baja.
    • Se utilizan a menudo para confirmar hallazgos de técnicas simples como la regresión y los árboles de decisión.
    • Después de recoger la información necesaria, es fundamental estructurarla para facilitar el momento de análisis.

    A continuación se presentan algunos casos de uso de la industria para ilustrar cómo el análisis predictivo puede aportar información para la toma de decisiones en situaciones del mundo real. En resumen, el análisis predictivo no es exclusivo de las grandes empresas con múltiples operaciones. El análisis de datos también puede ayudar a las pequeñas empresas a optimizar sus estadísticas de ventas para definir sus puntos débiles y estimar sus beneficios. Entender el comportamiento de los clientes, conocer las necesidades futuras y hacer un marketing específico nos ayudan a alinear los esfuerzos hacia un mismo objetivo.

    Flujo de trabajo de análisis predictivo

    Pronosticar la carga en la red eléctrica durante las siguientes 24 horas es un ejemplo de https://tecateinformativo.com/un-curso-de-analisis-de-datos-que-te-prepara-para-el-futuro/, mientras que decidir cómo gestionar las plantas energéticas en función de esta predicción representa el análisis prescriptivo. El análisis de regresión, por otro lado, se utiliza para predecir valores numéricos o continuos. A diferencia del análisis de clasificación, que asigna categorías, el análisis de regresión estima una variable dependiente en función de una o más variables independientes. Este tipo de análisis es especialmente útil cuando se desea predecir tendencias o comportamientos futuros basados en datos históricos.