El análisis predictivo es una de las bases que se aprenden en un Curso de Big Data y es un activo cada vez más popular en distintos sectores. ¡Conoce en este artículo qué es, la importancia que tiene y/o las ventajas del sistema!

¿Qué es el análisis predictivo y cómo funciona?

El análisis predictivo es un sistema que trabaja con bases de datos inmensas para extraer información y detectar patrones o tendencias que se puedan prever, teniendo en cuenta el historial de la actividad.

La clave está en el uso de algoritmos, cálculos matemáticos y principios estadísticos con cantidades inmensas de información, para estructurarlas y darles sentido. Muchas veces estas operaciones desvelan tendencias que habrían pasado desapercibidas a un ojo humano y esto ayuda a avanzar la economía, investigación o producción.

Importancia y aplicaciones del análisis predictivo

El análisis predictivo es una estrategia clave que literalmente puede cambiar el mundo. Ayuda a detectar patrones y tendencias que con métodos convencionales pasarían desapercibidos y promueven que el margen de error en las decisiones es cada vez más estrecho.

Este sistema no es solo beneficioso en la toma de decisiones de negocio, también cambia el paradigma en la ciencia, en la manufacturación o en el estado de la economía. Se trata de una herramienta que forma parte del Machine Learning que ayuda a ahondar en los data lakes de las organizaciones para trabajar con más eficiencia y predecir las mejores estrategias de futuro.

¿Cómo se desarrolla el análisis predictivo?

Descubre cómo es el paso a paso en el análisis predictivo, para conocer cómo funciona el sistema por dentro. Desde la definición de objetivos hasta las mejoras que es necesario aplicar una vez implementado todo el proceso. ¡Vamos allá!

• Definir los objetivos. En función del entorno donde deseas hacer un análisis predictivo, debes definir qué objetivos quieres medir Y las tendencias que quieres detectar en tu caso concreto. Por ejemplo, usando datos históricos relevantes, variables predictoras o la variable objetivo.
• Preparar la exploración de datos. Es el punto en el que se empieza a orientar el análisis con los datos que realmente son relevantes para tus objetivos, por lo que debes empezar con una limpieza y cribado de aquellos que se estaban explorando que no son necesarios.
• Dividir los datos. Trabaja con conjuntos de datos para poder manejar mejor la información y conseguir modelos de calidad más relevantes para las predicciones.
• Construir modelos. Elige el algoritmo y modelo de aprendizaje automático más adecuado para tus datos y objetivos. Selecciona las técnicas como la regresión, árboles de decisión o redes neuronales para acertar con tus predicciones. En base a ello, entrena el modelo utilizando con unos parámetros personalizados para tu rendimiento.
• Realizar una evaluación cruzada. Pon tus modelos a prueba para confirmar que no está sobre ajustado a un conjunto particular de datos y haz test para determinar qué sistema realiza las predicciones más fiables.
• Monitorizar los procesos. Una vez puesto en marcha el modelo que mejores resultados ofrece, conviene que vigiles los procedimientos y analices el rendimiento, para asegurarte de que todo funciona en orden.
• Implementar mejoras. Los avances tecnológicos, el aprendizaje de nuevas técnicas o la influencia de un personal especializado pueden sugerir cambios en tus sistemas de predicción. Al final, a medida que recopilas más datos y obtienes más retroalimentación, puedes actualizar y mejorar el modelo para mantener su relevancia y precisión.

Beneficios y ventajas del análisis predictivo en diferentes sectores

Los modelos predictivos son beneficiosos para múltiples sectores, aunque tengan distintos objetivos. El transporte, la manufacturación, la energía, el marketing o las finanzas son algunos de ellos. Descubre los beneficios que trae para algunos de ellos. ¡Vamos allá!

Salud

En medicina es tan importante el tratamiento es la prevención y este es solo uno de los beneficios que aporta el análisis predictivo. Descubre cómo este modelo puede promover unos sistemas más eficientes y velar por la salud ciudadana.

• Detección temprana de patologías. El análisis predictivo ayuda a detectar diagnósticos con patrones de datos médicos. Este avance tecnológico permite intervenir antes y los tratamientos son más efectivos.
• Gestión de pacientes. Teniendo en cuenta factores estacionales, ambientales o locales, puede manejarse con más precisión la carga de pacientes en hospitales y clínicas, asignando eficientemente los recursos.
• Personalización de tratamientos. El análisis predictivo ayuda a ofrecer tratamientos personalizados según datos como historial médico, material genético o el lugar de residencia de los pacientes.

Ciencia

La ciencia estudia la naturaleza y los fenómenos para darles una respuesta y conocer cómo funcionan los fenómenos en el universo. Los modelos de análisis predictivos ayudan a completar lo que el ojo humano no puede ver y a contribuir en los avances. Descubre cómo.

• Predecir fenómenos naturales. En climatología y meteorología, el análisis predictivo permite predecir eventos climáticos extremos, como tormentas y huracanes, mejorando la planificación de la respuesta de emergencia.
• Contribuir en descubrimientos. En la investigación científica, el análisis predictivo puede ayudar a detectar nuevos fenómenos y relaciones que podrían pasar inadvertidas entre tal cantidad de datos.

Economía

En un mundo globalizado, conectado por redes neuronales y con millones de transacciones económicas a diario; el análisis predictivo es clave para la economía. Tanto el sector público como privado puede beneficiarse de este modelo para:

• Predecir fluctuaciones económicas. Ayuda a detectar y trabajar sobre los cambios en los mercados financieros y económicos.
• Gestionar riesgos. El análisis predictivo se utiliza para prever riesgos crediticios y detectar fraudes, con el fin de reducir pérdidas y caminar sobre seguro
• Optimizar el estado del mercado. En el comercio minorista, el análisis predictivo se ajusta a la oferta y demanda de productos analizando el estilo de vida de los clientes potenciales y sus comportamientos.

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