Por qué el modelado predictivo
El modelado predictivo es útil para determinar información precisa en un conjunto clasificado de preguntas y también permite pronósticos entre los usuarios. Para mantener una ventaja enérgica, es importante tener una idea de los resultados y eventos futuros que enfrentan supuestos clave. Los profesionales de análisis a menudo usan datos de las siguientes fuentes para alimentar modelos predictivos:
- Datos de la transacción
- Datos de CRM
- Datos relacionados con el servicio al cliente.
- Datos de encuestas o encuestas
- Datos económicos
- Datos demográficos relacionados
- Datos generados a través de máquinas
- Datos sobre representación geográfica
- Datos de marketing y publicidad digital.
- Datos sobre tráfico web
Tipos de modelado predictivo
Existen diferentes tipos de técnicas de regresión disponibles para hacer predicciones. En las siguientes secciones, las discutiremos en detalle.
1. Análisis descriptivo:
Relacionado con los datos. Por ejemplo, una empresa Saas pone a la venta 3.000 licencias en el trimestre 2 y 2.000 licencias en el trimestre 1. La analítica descriptiva responde a la venta total de consultas entre estos dos períodos.
2. Análisis de diagnóstico:
La razón de la analítica descriptiva radica en la analítica de diagnóstico. Del ejemplo anterior, el análisis de diagnóstico avanza un paso más con los datos. También podría prever si el aumento de las ventas se debe al desempeño de las personas de venta o al aumento de intereses en una determinada sociedad.
3. Análisis predictivo:
El análisis predictivo explota métodos como la minería de datos y el aprendizaje automático para pronosticar el futuro. Aquí el proceso implica mirar los datos pasados y determinar la ocurrencia futura. Los analistas de datos pueden construir modelos predictivos para mantener los datos necesarios. El análisis predictivo difiere en gran medida de la minería de datos porque la parte final pone de relieve las relaciones ocultas entre estas variables, mientras que las anteriores relacionan un modelo para concluir el final probable. Una compañía SaaS podría modelar datos sobre ventas de gastos de marketing pasados en todas las áreas para generar un modelo de pronóstico para el ingreso potencial basado en el gasto de marketing.
4. Análisis prescriptivo:
El análisis prescriptivo presenta una propuesta basada en un resultado previsto. En relación con los datos históricos, se pueden recomendar acciones.
Métodos de modelado:
Los métodos de modelado predictivo más utilizados son los siguientes:
1. Regresión lineal simple:
Un método estadístico para mencionar la relación entre dos variables que son continuas.
2. Regresión lineal múltiple:
Un método estadístico para mencionar la relación entre más de dos variables que son continuas.
3. Regresión polinómica:
Una relación no lineal entre residuos versus un predictor conducirá a una relación no lineal. Esto se puede archivar a través de un modelo de regresión polinómica.
Y = β0 + β1X +β2X2 + … + βhXh + ϵ
4. Soporte de regresión vectorial:
Support Vector Machine es otro método de regresión, que caracteriza el algoritmo basado en todas las características clave. La regresión de vectores de soporte (SVR) aplica principios similares a los de SVM para la clasificación, con algunas diferencias menores.
5. Regresión del árbol de decisión:
Se utiliza un árbol como una estructura en estos modelos de árbol de decisión para construir una clasificación o algoritmos relacionados con la regresión. Aquí el árbol de decisión se desarrolla de manera incremental al subconjunto del conjunto de datos dado en fragmentos más pequeños.
6. Bayes ingenuos:
En el aprendizaje automático, son clasificadores probabilísticos simples que se predicen aplicando el teorema de Bayes junto con suposiciones independientes.
yo. Fragmento de código Bayes ingenuo:
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
classifier1 = GaussianNB()
classifier1.fit(X1_train, y1_train)
# Predicting of the Test set results
y1_pred = classifier1.predict(X1_test)
predecir tasas de producción e inventario. Además, las fallas de producción se pueden determinar utilizando datos pasados.
ii) La ventaja competitiva sobre los competidores, al acceder a los datos del cliente que tiene, podría presentarle información con la razón por la cual los clientes eligen los productos de la competencia, determinar estos datos ayudará a mantener una ventaja sobre los clientes.
iii) Reducción de riesgos y detección de fraude
iv. Comprender mejor las expectativas del cliente
v. Mejores campañas de marketing
Ventajas del modelado predictivo:
Mejora de la eficiencia de producción, permite a las empresas realizar procesos de modelado predictivo de manera efectiva a través de los cuales implica estadísticas y datos para prever resultados con modelos de datos. Estos modelos permiten pronosticar cualquier cosa, desde clasificaciones de TV hasta deportes, avances tecnológicos y ganancias corporativas.
El modelado predictivo es otra forma denominada,
- Analítica predictiva
- Análisis predictivo
- Aprendizaje automático
Desventajas del modelado predictivo:
- Existe una brecha práctica con estos modelos de predicción mientras se comprende el comportamiento humano.
- La decisión modela el poder indirecto
- Error de predicción de sondeo
Conclusión:
Aunque se considera un problema matemático, el modelado predictivo siempre publica las expectativas de los usuarios para planificar las barreras técnicas y organizativas que podrían impedirles obtener los datos que necesitan. y en un punto más amplio, esta técnica será en gran medida útil en la sección de análisis del mundo de datos.
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