Una Guía Definitiva de Modelos Predictivos (Importancia y Usos)

Por el equipo editorial de Indeed

30 de septiembre de 2021

Los modelos predictivos son técnicas estadísticas que permiten a las organizaciones realizar estimaciones de eventos futuros. Las empresas los utilizan para tomar decisiones basadas en hechos pasados. Comprender cómo funcionan los modelos predictivos puede ayudarlo a reducir los riesgos y mejorar sus operaciones. En este artículo, analizamos qué es el modelado predictivo, explicamos algunos de sus usos, brindamos una lista de diferentes métodos que puede aplicar y examinamos algoritmos relacionados.

¿Qué es el modelado predictivo?

El modelado predictivo, también conocido como análisis predictivo, es una técnica estadística que utilizan las empresas para pronosticar la probabilidad de que ocurra un evento en función de datos pasados ​​y analiza patrones en conjuntos de datos. El objetivo general al usar esto es determinar qué puede ocurrir en función de lo que ya sucedió. Cuando se utilizan modelos predictivos, las organizaciones primero recopilan datos y luego crean un modelo estadístico. Después de usar el modelo, pueden anticipar lo que puede ocurrir y ajustarse en consecuencia.

¿Por qué es importante usar modelos predictivos?

El uso de modelos predictivos es importante porque ayuda a las organizaciones a identificar oportunidades potenciales y prepararse para los próximos proyectos. Esto puede mejorar las operaciones de una empresa porque les ayuda a administrar mejor sus recursos. Algunos otros beneficios de usar un modelo predictivo incluyen:

  • Detección de fraudes y comportamientos anómalos

  • Reducir los riesgos determinando la credibilidad de las personas

  • Optimización de campañas de marketing al predecir las respuestas de los clientes

  • Planificación de la fuerza de trabajo en función de los niveles de actividad previstos

  • Determinar qué nuevos productos desarrollar.

Usos del modelado predictivo

El modelado predictivo es útil para una variedad de industrias, como la ingeniería, la planificación urbana, las finanzas y la gestión de la seguridad digital. Los que trabajan en meteorología lo utilizan para predecir el tiempo. Esto puede ayudar a los meteorólogos a estimar la trayectoria de los huracanes y cuál será la temperatura en una semana. Las empresas también utilizan modelos predictivos para determinar qué tipos de productos pueden interesar a los consumidores. Esto les ayuda a dirigir sus mensajes a aquellos que tienen más probabilidades de comprar sus artículos. Las personas en la industria del turismo también usan esta técnica cuando deciden cómo fijar el precio de los boletos de avión en función de la demanda anticipada.

5 métodos de modelado diferentes

Aquí hay algunos métodos de modelado diferentes para usar con ejemplos de cómo las organizaciones los usan y cuándo son más efectivos:

1. Análisis de series temporales

El análisis de series de tiempo revisa una secuencia de datos basada en períodos establecidos. Las empresas pueden usar este modelo para ver los datos del último año y predecir las ocurrencias en las próximas semanas, meses o años. Por ejemplo, un comensal puede revisar cuántas personas ordenaron comida para llevar en el último mes para predecir cuántos pedidos para llevar pueden recibir en el próximo mes. Debido a que este método implica considerar cómo las diferentes estaciones pueden cambiar las métricas, tiende a tener más precisión que otros modelos. Las organizaciones pueden usar este modelo cuando predicen resultados para múltiples proyectos.

2. Modelo de previsión

El modelo de pronóstico es un método predictivo en el que una empresa utiliza datos numéricos para estimar eventos futuros. Las organizaciones con datos numéricos históricos disponibles pueden usar este modelo para ayudarlos en sus análisis predictivos. Por ejemplo, una aerolínea puede pronosticar cuántas llamadas de soporte puede recibir por hora sobre problemas para reservar un vuelo después de revisar sus datos numéricos de años anteriores.

3. Modelo de clasificación

En el modelo de clasificación, las organizaciones clasifican los datos en función de la información que aprendieron del pasado. Este modelo es útil cuando una empresa busca un resultado con dos posibilidades. A menudo, esto implica hacer una pregunta de sí o no. Por ejemplo, un minorista de colchones puede preguntar: “Según sus acciones, ¿es este cliente un cliente potencial?” Luego podrían categorizar al cliente en función de si es o no un cliente potencial.

4. Modelo de agrupamiento

El modelo de agrupamiento es un método en el que las empresas organizan los datos en diferentes grupos en función de sus atributos. El uso de este modelo es beneficioso para aquellos que desean comprender un gran conjunto de datos. Por ejemplo, una tienda de ropa en línea puede examinar las características de todos sus clientes y colocar a aquellos con rasgos similares, como la edad, en un grupo. Esto les permite orientar su marketing a un tipo específico de cliente.

5. Modelo de valores atípicos

El modelo de valores atípicos ayuda a las organizaciones a encontrar valores en sus datos que están fuera del rango esperado. Para hacer esto, comparan un punto de datos con la mediana y ven qué tan lejos está. Esto es útil para determinar si algo es atípico. Por ejemplo, un banco puede mirar sus datos para determinar si un caso es un reclamo fraudulento basado en reclamos típicos.

Algoritmos que puede utilizar en el modelado predictivo

Los algoritmos predictivos usan aprendizaje automático, que es común para datos estructurales, como hojas de cálculo, o aprendizaje profundo, que es común para datos que involucran videos, audio, texto o imágenes. Esto ayuda cuando se utilizan modelos de análisis predictivo. Algunos algoritmos que puede usar en el modelado predictivo incluyen:

Bosque aleatorio

Random forest es un algoritmo de clasificación que las organizaciones pueden usar para la regresión o categorización de datos. Su nombre se origina en la idea de que cada resultado resulta de una serie de árboles de decisiones no relacionados o modelos de decisiones similares a árboles. A menudo, este algoritmo tiene una pregunta que se ramifica en múltiples respuestas.

Por ejemplo, los propietarios de una cafetería pueden hacer la pregunta: “¿Tendríamos éxito si abriéramos otra tienda?” Una rama puede decir que sí y otra puede decir que no. Luego, los propietarios podrían hacer una pregunta de seguimiento basada en la respuesta de la sucursal. Este algoritmo es útil para clasificar grandes cantidades de datos.

K-medias

El algoritmo K-Means permite a las organizaciones agrupar puntos de datos similares. Las organizaciones usan este algoritmo cuando implementan el modelo de agrupamiento. Es útil aplicar el algoritmo K-Means al evaluar un gran conjunto de datos y tratar de encontrar similitudes para crear un plan u oferta más personalizado para las personas.

Profeta

Prophet es un algoritmo que las organizaciones utilizan en los modelos de pronóstico y series temporales. Las empresas a menudo usan esto en modelos de pronóstico o series de tiempo al realizar la planificación de la capacidad, por ejemplo, cómo asignar recursos. Este es un algoritmo flexible, lo que significa que las personas pueden usarlo para explicar una variedad de suposiciones.

Modelo potenciado por gradiente

El modelo potenciado por gradiente es un algoritmo que utilizan las organizaciones cuando combinan varios árboles de decisión. A diferencia del algoritmo de bosque aleatorio, este algoritmo implica observar árboles de decisión relacionados. Luego, las organizaciones pueden corregir cualquier falla de sus árboles anteriores para crear una descripción general más precisa. Esto es útil para las clasificaciones, como enumerar artículos en los resultados de los motores de búsqueda.

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