Diferencias entre modelado predictivo y análisis predictivo
El modelado predictivo utiliza el modelo de regresión y las estadísticas para predecir la probabilidad de un resultado y se puede aplicar a cualquier evento desconocido. El modelado predictivo se usa a menudo en el campo del aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA). El modelo se elige utilizando la teoría de detección para adivinar la probabilidad de un resultado dada una cantidad establecida de datos de entrada. Básicamente hay 2 clases de modelo predictivo: modelo paramétrico y modelo no paramétrico. El análisis predictivo está extrayendo información de los datos para predecir tendencias y los patrones de comportamiento son análisis predictivos, básicamente, utiliza datos presentes o pasados (datos históricos) para predecir resultados futuros para impulsar mejores decisiones. El análisis predictivo recibió mucha más atención debido a la aparición de Big Data y las tecnologías de aprendizaje automático.
Comparación cara a cara Modelado predictivo versus análisis predictivo
A continuación se muestra la comparación entre los 6 principales entre el modelo predictivo y el análisis predictivo 
Veamos la descripción detallada de Predictive Analytics vs Predictive Modeling:
Analítica predictiva
El análisis predictivo se usa para predecir el resultado de eventos futuros desconocidos mediante el uso de técnicas de minería de datos, estadísticas, modelado de datos, IA para analizar y datos actuales y hacer una predicción sobre problemas futuros. Reúne negocios de gestión, información y modelado utilizados para identificar riesgos y oportunidades en el futuro cercano.
El análisis predictivo en big data le permite al usuario descubrir patrones y relaciones en datos estructurados y no estructurados y permite que la organización se vuelva proactiva.
Las técnicas analíticas para realizar análisis predictivos son principalmente técnicas de regresión y técnicas de aprendizaje automático.
Proceso de análisis predictivo
- Definir proyecto: defina los resultados del proyecto, los resultados, el alcance del esfuerzo, los objetivos comerciales, identifique los conjuntos de datos que se utilizarán.
- Recopilación de datos : para proporcionar una vista completa de las interacciones con los clientes, los datos se toman de múltiples fuentes y, al usar la minería de datos para el análisis predictivo, los datos se preparan para el análisis.
- Análisis de datos: es el proceso de transformación, inspección, limpieza y modelado de datos con el objetivo de extraer información útil y llegar a una conclusión.
- Estadísticas: el análisis estadístico permite validar los supuestos, hipótesis y probar aquellos que utilizan modelos estadísticos estándar.
- Modelado: el modelado predictivo sigue un proceso iterativo debido al cual crea automáticamente modelos predictivos precisos sobre el futuro. Al utilizar la evolución multimodal, ofrece una serie de opciones para elegir mejor.
- Implementación: la implementación del modelo predictivo brinda la opción de implementar los resultados analíticos en el proceso diario de toma de decisiones para obtener resultados, informes y resultados mediante la automatización de las decisiones basadas en el modelado.
- Monitoreo del modelo: los modelos se administran y se monitorean para revisar el rendimiento del modelo y garantizar que proporciona los resultados esperados.
Aplicación de análisis predictivo
Se puede usar en muchas aplicaciones a continuación, hay dos ejemplos de análisis predictivo:
1. Análisis de recopilación:
La analítica predictiva ayuda al optimizar la asignación de recursos mediante la identificación de los siguientes problemas / hechos:
- Agencias de cobranza efectivas
- Estrategias de contacto
- Las acciones legales aumentan la recuperación
- Reducción de los costos de cobranza.
2. Gestión de la relación con el cliente (CRM):
El análisis predictivo se aplica a los datos del cliente para lograr objetivos de CRM como ventas, servicio al cliente y campañas de marketing. Las organizaciones necesitan analizar el producto en demanda o el potencial de alta demanda también identificar problemas que pierden clientes. El CRM analítico se aplica en todo el ciclo de vida del cliente.
Modelado predictivo
Se puede aplicar a cualquier evento desconocido del pasado o futuro para producir un resultado. El modelo utilizado para predecir los resultados se elige utilizando la teoría de detección. Las soluciones de modelado predictivo son en forma de tecnología de minería de datos. Como este es un proceso iterativo, el mismo algoritmo se aplica a los datos una y otra vez de manera iterativa para que el modelo pueda aprender.
Proceso de modelado predictivo
El proceso de modelado predictivo implica ejecutar un algoritmo en los datos para la predicción, ya que el proceso es iterativo y entrena el modelo que brinda el conocimiento más adecuado para el cumplimiento comercial. A continuación se detallan algunas de las etapas del modelado analítico.
1. Recopilación y limpieza de datos
Recopile datos de todas las fuentes para extraer información necesaria mediante operaciones de limpieza para eliminar datos ruidosos para que la predicción pueda ser precisa.
2. Análisis de datos / transformación
Para la normalización, los datos deben transformarse para un procesamiento eficiente. Escalar los valores a una normalización de rango para que la importancia si los datos no se pierden. También elimine elementos irrelevantes mediante análisis de correlación para determinar el resultado final.
3. Construyendo un modelo predictivo
El modelo predictivo utiliza la técnica de regresión para construir el modelo predictivo mediante el algoritmo de clasificación. Identifique los datos de prueba y aplique las reglas de clasificación clásica para verificar la eficiencia del modelo de clasificación con los datos de prueba.
4. Inferencias / Evaluación:
Para hacer inferencias, realice análisis de conglomerados y cree grupos de datos.
Características en el modelado predictivo:
1. Análisis de datos y manipulación
Extraiga datos útiles mediante el uso de herramientas de análisis de datos, también podemos modificar datos, crear nuevos datos, fusionar o aplicar un filtro en los datos para predecir los resultados.
2. Visualización:
Hay herramientas disponibles para generar informes en forma de gráficos interactivos.
3. Estadísticas:
Para confirmar la predicción mediante el uso de herramientas estadísticas, se puede mostrar la relación entre las variables en los datos.
Tabla de comparación de modelos predictivos vs análisis predictivos
A continuación se muestra la tabla de comparación entre modelado predictivo y análisis predictivo
| Modelado predictivo | Analítica predictiva |
| El proceso comercial incluye:
Recopilación de datos, transformación, construcción de un modelo y evaluación / inferencia del modelo para predecir el resultado | El proceso comercial incluye:
Definir proyecto, recopilación de datos, estadísticas, modelado, implementación y monitoreo de modelos. |
| Proceso iterativo y ejecuta 1 o más algoritmos en conjuntos de datos | Proceso de análisis de datos históricos y transaccionales mediante estadísticas y minería de datos para predecir un resultado |
| Básicamente hay 2 clases de modelo predictivo:
1. Modelo paramétrico 2. Modelo no paramétrico | Tipos de análisis predictivos:
|
| Un modelo es reutilizable (modelo de regresión) | Use la técnica de minería de datos, modelado, aprendizaje automático e inteligencia artificial |
| Aplicaciones: se utiliza en arqueología, seguros de automóviles, atención médica, etc. | Aplicaciones: se utiliza en la gestión de riesgos del proyecto,
Detección de fraude, análisis de colecciones, etc. |
| Tipos de categoría de modelo:
Modelo predictivo, modelo descriptivo y modelo de decisión. | Tipos de análisis:
Técnica de regresión, técnica de aprendizaje automático |
Resumen: modelado predictivo vs análisis predictivo
En resumen, la idea detrás del modelado predictivo versus el análisis predictivo es que los datos que se generan a diario o los datos históricos pueden contener información para el negocio actual para obtener un resultado máximo con precisión. La tarea de análisis o modelado es extraer los datos necesarios de datos no estructurados o estructurados.
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