¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo de datos está pasando de la retrospectiva a la previsión. Mientras que los informes de ventas anteriores le indican lo que vendió (descriptivo), el análisis predictivo analiza los patrones dentro de esos datos de ventas, tal vez combinados con datos demográficos del cliente, gastos de marketing o indicadores económicos, para pronosticar las cifras de ventas futuras o identificar qué clientes tienen más probabilidades de realizar una compra en breve.

Algunos ejemplos de lo que se puede generar con el análisis predictivo son:

• Puntuación que indica la probabilidad de que un cliente cambie de opinión (deje de utilizar un servicio)
• Una previsión de la demanda de un producto en el próximo trimestre
• Una alerta que indica una alta probabilidad de mal funcionamiento del equipo en un período de tiempo específico
• Una segmentación de posibles clientes en función de su probabilidad prevista de responder a una campaña de marketing

En última instancia, el objetivo de explicar y utilizar el análisis predictivo es capacitar a las organizaciones para que tomen decisiones proactivas y basadas en datos.

Al anticipar las posibilidades futuras, las empresas pueden optimizar las operaciones, mitigar los riesgos, personalizar las experiencias de los clientes y descubrir nuevas oportunidades de manera más eficaz que depender únicamente del rendimiento o la intuición pasados.

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

El análisis predictivo logra su poder de pronóstico a través de varios modelos matemáticos predictivos, que incluso podrían preceder al aprendizaje profundo. No son intercambiables; el mejor enfoque depende enteramente de la pregunta que se haga y de la naturaleza de los datos disponibles.

La comprensión de los principales tipos de modelos ayuda a aclarar cómo funciona el análisis predictivo en la práctica.

Modelos de clasificación

Los modelos de clasificación son fundamentales cuando el objetivo es asignar un elemento a una categoría o clase predefinida. En esencia, responden preguntas del tipo "sí/no" o determinan "a qué grupo" pertenece algo.

Estos modelos aprenden de los datos históricos donde las categorías ya son conocidas (datos etiquetados), identificando patrones asociados con cada clase. Este aprendizaje se aplica a los nuevos puntos de datos para predecir su categoría más probable.

Las aplicaciones comunes están muy extendidas, incluyendo el filtrado de mensajes de correo electrónico en spam o no spam, la predicción de si un cliente se convertirá o permanecerá fiel, la identificación de transacciones financieras como potencialmente fraudulentas o legítimas.

Modelos de regresión

Cuando la predicción requerida es un número específico en lugar de una categoría, se emplean modelos de regresión lineal, estos modelos se centran en la predicción de valores numéricos continuos, respondiendo preguntas como "¿Cuánto?" o "¿Cuántos?"

Funcionan analizando y modelando la relación entre varios factores de entrada (variables independientes) y el valor del objetivo (variable dependiente). Por ejemplo, una empresa podría utilizar regresión para pronosticar los ingresos futuros de ventas en función de los resultados pasados y los esfuerzos de marketing, o un analista de bienes raíces podría utilizar para estimar el precio de mercado de una casa teniendo en cuenta sus características y ubicación.

Otros usos clave son predecir la demanda de productos y optimizar la asignación de recursos en función del tráfico esperado. (La regresión lineal es un ejemplo fundamental.)

Modelos de clústeres

A diferencia de la clasificación, los modelos de clustering buscan descubrir agrupaciones naturales dentro de los datos sin depender de etiquetas predefinidas.

Exploran los datos para agrupar elementos similares en "clústeres", respondiendo a la pregunta: "¿Qué segmentos naturales contienen estos datos?". Los algoritmos identifican los puntos de datos que comparten características comunes, separándolos de otros puntos disímiles. Esta técnica es muy valiosa para la segmentación de clientes, donde las empresas pueden localizar grupos de clientes con comportamientos similares para campañas de marketing específicas.

Otros usos incluyen agrupar documentos relacionados o trabajos de investigación basados en contenido y, a veces, identificar puntos de datos inusuales que no encajan bien en ningún clúster, lo que puede ser una forma de detección de anomalías. (K-Means es un algoritmo de clustering ampliamente utilizado).

Modelos de serie temporal

El modelado predictivo suele implicar la previsión de valores futuros basados en el rendimiento pasado a lo largo del tiempo. Esta es la especialidad de los modelos de series temporales, que analizan secuencias de puntos de datos recopilados a intervalos de tiempo regulares (por ejemplo, diarios, mensuales, anuales).

Están diseñados de manera única para dar cuenta de las dependencias temporales dentro de los datos, identificando patrones como tendencias a largo plazo, variaciones estacionales predecibles (estacionalidad) y otros ciclos relacionados con el tiempo.

Esto los convierte en esenciales para tareas como la previsión financiera (la predicción de precios de las acciones o tipos de cambio), la predicción meteorológica, la planificación de recursos (la estimación del volumen futuro del centro de llamadas o la demanda de energía) y la optimización de la gestión de inventario mediante la anticipación de las ventas futuras. (Los modelos como ARIMA y el Suavizado exponencial (ETS) se utilizan comúnmente).

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

El análisis predictivo es un proceso sistemático que transforma los datos brutos en valiosos conocimientos futuros mediante modelos de aprendizaje automático supervisados. Aunque las herramientas y técnicas específicas pueden ser complejas, el flujo de trabajo general suele seguir una serie de pasos lógicos, extrayendo datos de un almacén de datos o de un data lakehouse , lo que a menudo requiere iteración y refinamiento en el proceso.

1. Definición del objetivo : El viaje comienza con una comprensión clara del problema o la pregunta del negocio. ¿Qué resultado específico queremos predecir? Definir un objetivo preciso es crucial porque guía cada paso subsiguiente, desde la recopilación de datos hasta la selección y evaluación de modelos.
    
2. Recopilación de datos Una vez que el objetivo está claro, el siguiente paso es recopilar los datos necesarios. Esto implica la identificación de fuentes de datos relevantes, que podrían incluir sistemas de administración de relaciones con el cliente (CRM), bases de datos de transacciones o lecturas de sensores.
    
3. Preparación de los datos: Los datos sin procesar rara vez están listos para su análisis inmediato. Esta fase, a menudo la más lenta, implica la limpieza y transformación de los datos. La limpieza de datos resuelve problemas como la falta de valores, errores, duplicados e incoherencias. El objetivo es crear un conjunto de datos limpio y confiable que refleje con precisión los factores que influyen en el resultado que desea predecir.
    
4. Selección del modelo : Con los datos preparados, el foco pasa a elegir el modelo predictivo correcto. La elección depende en gran medida del objetivo definido en el paso uno. A menudo, los científicos de datos experimentan con múltiples modelos para encontrar el mejor ajuste.
    
5. Modelo de formación : Aquí es donde sucede el aprendizaje. Los datos históricos preparados (normalmente una gran parte de ellos, conocidos como el 'conjunto de entrenamiento') se introducen en los algoritmos seleccionados. El algoritmo procesa estos datos, identificando patrones, relaciones y correlaciones vinculadas con los resultados de interés.
    
6. Evaluación del modelo : Un modelo entrenado en datos no es útil a menos que se pueda verificar su precisión predictiva. El rendimiento del modelo se prueba utilizando una parte separada de los datos históricos que no ha visto antes (el 'conjunto de pruebas'). Se utilizan varias métricas estadísticas para evaluar la precisión con que el modelo predice los resultados en comparación con los resultados reales en los datos de la prueba.
    
7. Modelo de implementación: Una vez validado, el modelo predictivo está listo para ponerse en acción. La implementación implica la integración del modelo en los sistemas operativos o procesos del negocio pertinentes.

El proceso de análisis predictivo no termina con la implementación. Los patrones de datos pueden cambiar con el tiempo (un concepto conocido como 'deriva del modelo'), lo que puede reducir la precisión del modelo.

Por lo tanto, es fundamental supervisar continuamente el rendimiento del modelo en el entorno activo. El mantenimiento regular, que puede implicar volver a entrenar el modelo con datos nuevos o incluso rediseñarlo si los patrones fundamentales cambian, garantiza que las predicciones sigan siendo precisas y relevantes a lo largo del tiempo.

En general, es un proceso estructurado e iterativo, desde la definición de la necesidad del negocio hasta el manejo de datos, modelado y monitoreo constante, que constituye la columna vertebral de cómo el análisis predictivo convierte efectivamente los datos históricos en previsión factible.