Análisis predictivo: cómo funciona, herramientas y estrategias

El análisis predictivo es una tendencia digital clave que se realiza a través de técnicas estadísticas de big data, modelización y machine learning. Su función es extraer datos históricos para generar predicciones. Esto es especialmente importante en el mundo empresarial y trae muchas ventajas porque permite identificar oportunidades y detectar riesgos de manera temprana.

Se trata de un análisis avanzado que ayuda a examinar datos para conocer qué es lo más probable que suceda en un futuro, logrando interpretar predicciones, lo cual es valioso dentro de procesos y negocios. Asimismo, permite identificar tendencias y determinar si es probable que se repitan.  

¿Quieres saber todo sobre el análisis predictivo? Te explicamos en detalle cómo funciona, las mejores herramientas para ello y algunas estrategias eficientes.

Cómo funciona el análisis predictivo

El análisis predictivo se basa principalmente en técnicas avanzadas de machine learning. A través de ellas, los expertos en datos emplean el aprendizaje profundo y algoritmos para analizar diferentes variables y crear modelos predictivos.

Estos modelos predictivos se usan para identificar correlaciones entre distintos elementos en conjuntos de datos seleccionados. Posteriormente, se completa la recopilación de datos, se formula, se entrena y se modifica un modelo estadístico para generar predicciones. 

El flujo de trabajo para los análisis predictivos es el siguiente:

1. Definir el problema

Una predicción inicia con una tesis y un conjunto de requisitos. Determina claramente qué quieres predecir y cuál es el valor de negocio de dicha predicción.

Con base en esto, podrás reunir datos relevantes que puedan influir, como ventas pasadas, comportamiento de clientes o indicadores económicos.

2. Adquirir y organizar datos

Las empresas pueden tener décadas de datos de los que sacar provecho o contar con un flujo de datos provenientes de interacciones con clientes. 

Antes de poder desarrollar un modelo de análisis predictivo, se tienen que identificar los flujos de datos, y organizarlos en un repositorio para un mejor manejo y control. 

3. Preprocesamiento de datos

Los datos sin procesar tienen valor, pero no es muy alto. 

Para preparar estos para los modelos de análisis predictivo, es necesario eliminar anomalías, puntos de datos faltantes o valores atípicos extremos, los cuales podrían ser resultado de algún error de entrada o de medición.

4. Desarrollar modelos predictivos

Los científicos de datos tienen a su disposición muchas herramientas y técnicas para desarrollar modelos predictivos de acuerdo con el problema que se quiere resolver y la naturaleza del conjunto de datos.

El aprendizaje automático, los modelos de regresión y los árboles de decisión son algunos de los más comunes y eficientes. 

5. Validar e implementar los resultados

Es muy importante comprobar la precisión del modelo y hacer los ajustes correspondientes. 

Cuando se tienen resultados aceptables, se deben poner a disposición de las partes interesadas mediante una aplicación, un panel de datos o un website.

Mejores herramientas de análisis predictivo

Árboles de decisión

Los árboles de decisión son una herramienta de modelado predictivo ampliamente utilizada por su simplicidad y eficacia. 

Funcionan dividiendo el conjunto de datos en subconjuntos más pequeños, basándose en las características más importantes para la predicción. 

Cada nodo del árbol representa una característica, y cada rama representa un resultado posible. Esta estructura permite a los árboles de decisión manejar tanto variables categóricas como continuas.

Una de las principales ventajas de los árboles de decisión es su capacidad para manejar datos con múltiples variables y su facilidad para interpretar los resultados. Además, no requieren una gran cantidad de preprocesamiento de datos y pueden manejar relaciones no lineales entre variables. 

Redes neuronales

Es una técnica inspirada en el funcionamiento del cerebro humano. Consiste en capas de nodos interconectados, donde cada uno representa una "neurona" que procesa información y transmite señales a otras neuronas. 

Las redes neuronales son particularmente efectivas para detectar patrones complejos y no lineales en los datos, lo que las hace ideales para tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Una de las mayores fortalezas de las redes neuronales es su capacidad para aprender y mejorar con grandes volúmenes de datos. También son altamente flexibles y pueden ser aplicadas a una amplia variedad de problemas predictivos. 

Regresión lineal

Es una de las herramientas de análisis predictivo más antiguas y utilizadas. Se emplea para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, asumiendo que esta relación es lineal. 

El objetivo es ajustar una línea recta (o hiperplano en el caso de múltiples variables) que minimice la suma de los errores cuadráticos entre las predicciones y los valores reales.

Regresión logística

Se utiliza para predecir resultados binarios (sí/no, verdadero/falso) basándose en una o más variables independientes. A diferencia de la regresión lineal, que predice valores continuos, la regresión logística utiliza una función logística para modelar la probabilidad de un resultado específico.

Una de sus ventajas es que es simple y es fácil de interpretar. Los coeficientes obtenidos en el modelo indican la relación entre las variables independientes y la probabilidad de que ocurra el resultado de interés. Además, es una técnica relativamente robusta y fácil de implementar. 

Estrategias para un buen análisis predictivo

Para lograr un análisis predictivo efectivo, es crucial seguir una serie de estrategias que aseguren la precisión, relevancia y aplicabilidad de los modelos desarrollados:

Definición de objetivos claros

Debes establecer metas específicas sobre qué deseas lograr, como predecir ventas futuras, identificar riesgos potenciales o mejorar la satisfacción del cliente. 

Es fundamental que estos objetivos estén alineados con lo que busca estratégicamente la empresa, para garantizar que los resultados del análisis sean útiles y aplicables en la toma de decisiones.

Recopilación y preparación de datos 

La recopilación y preparación de datos de calidad es esencial. Utiliza múltiples fuentes de datos, tanto internas como externas, para obtener una visión completa y detallada. 

Asimismo, es importante que realices  una limpieza exhaustiva de los mismos, eliminando duplicados, corrigiendo errores y manejando los valores faltantes de manera adecuada. 

Los datos deben ser transformados y estandarizados para asegurar que sean consistentes y adecuados para el análisis. La calidad es crítica, ya que los modelos predictivos solo pueden ser tan buenos como los datos en los que se basan.

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

El análisis exploratorio de datos (EDA) es un paso crítico que no debe pasarse por alto. Utiliza técnicas de visualización de datos y cálculos estadísticos básicos para entender mejor las relaciones y patrones presentes en los datos. 

Este análisis preliminar te permitirá identificar variables clave y posibles problemas que podrían afectar el rendimiento del modelo de datos predictivo. 

La EDA ayuda a descubrir tendencias, detectar outliers y establecer relaciones entre variables, proporcionando una base sólida para el modelado predictivo.

Selección y validación del modelo

Elegir el modelo predictivo adecuado es esencial. Debes seleccionar el tipo de modelo más apropiado para tu problema específico, ya sea regresión, clasificación, clustering, entre otros. 

Posteriormente, el modelo debe ser entrenado utilizando un subconjunto de los datos y luego validado con otro subconjunto diferente para evaluar su precisión. 

Es importante ajustarlo y optimizarlo según sea necesario para mejorar su rendimiento. La selección de algoritmos adecuados y la afinación de hiperparámetros juegan un papel crucial en esta etapa.

Implementación del modelo

Posteriormente, se debe implementar el modelo en los sistemas operativos de la empresa.

Este proceso tiene que ser cuidadoso y bien planificado para que se aproveche al máximo y pueda usarse en tiempo real, obteniendo resultados útiles y precisos.

Además, el modelo tiene que ser monitoreado y estar en mantenimiento para asegurarse de que siga siendo relevante y funcional. 

Para lograrlo, se puede buscar asesoría profesional externa, con el objetivo de tener un ojo experto externo que considere todos los aspectos clave de un negocio y detecte el potencial de mejora, creando una hoja de ruta que repercuta en los resultados.

Comunicación de resultados

Comunica los resultados del análisis de forma comprensible. Esto permitirá explicar a los involucrados el impacto potencial de las predicciones en el negocio y proporcionar recomendaciones con base en los resultados, lo cual garantiza que las decisiones tomadas en el análisis predictivo sean informadas y estratégicas.

La claridad en la comunicación ayuda a que los stakeholders comprendan y confíen en los resultados del análisis.

Revisión y mejora continua

La revisión y mejora continua es esencial. Recoge feedback de los usuarios del modelo y realiza ajustes para mejorar su precisión y utilidad. 

Es importante mantener el modelo actualizado con nuevos datos para asegurar su relevancia a lo largo del tiempo, por medio de retroalimentación constante y nuevos datos que ayuden a refinar y mejorar los modelos predictivos, garantizando que se mantengan precisos y útiles en un entorno empresarial en constante cambio. 

La adaptabilidad y la capacidad de respuesta a las nuevas necesidades y condiciones del mercado son fundamentales para el éxito a largo plazo.

Toma mejores decisiones con ayuda de London Consulting Group

El análisis predictivo es una herramienta muy valiosa al momento de tomar decisiones, pues al basarse en lo que puede ocurrir en el futuro, te permite anticipar y estar preparado ante los distintos escenarios.

Para ello, en London Consulting Group te podemos ayudar facilitando la comprensión integral de las operaciones diarias por medio de la información que se genera. El enfoque está en implementar las herramientas tecnologías adecuadas para obtener datos fiables y precisos.

Todo, de la mano de tus equipos para que estén preparados y puedan llevar el control con el paso del tiempo.

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