El análisis predictivo es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático con el objetivo de conseguir modelos predictivos capaces de identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos.

El objetivo es ir más allá de saber lo que ha sucedido y proporcionar una mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro. Para ello es necesario la construcción de un modelo predictivo de análisis.

Modelos predictivos en el análisis de datos

Las organizaciones están recurriendo al análisis predictivo para aumentar su cuenta de resultados y la ventaja competitiva.

Se puede utilizar con el objetivo de:

• Detectar el fraude.
• Optimizar las campañas de marketing.
• Mejorar las operaciones.
• Reducir el riesgo.

A continuación puedes ver las etapas en la construcción de estos modelos.

Definición de los objetivos del negocio

El proyecto comienza con el uso de un objetivo de negocio bien definido.

El modelo debe responder una pregunta de negocio.

Indicando claramente dicho objetivo te permitirá definir el alcance del proyecto y te proporcionará la prueba exacta para medir su éxito.

Preparación de los datos

Usamos datos históricos para entrenar al modelo predictivo.

Los datos están, generalmente, dispersos a través de múltiples fuentes y pueden requerir limpieza y preparación.

Los datos pueden contener registros duplicados y valores atípicos (outliers); en función del análisis y el objetivo de negocio, puedes decidir si los mantienes o eliminas.

Además, los datos podrían estar incompletos respecto a ciertos valores, o podrían necesitar someterse a algún tipo de transformación.

También se podrían utilizar para generar atributos derivados que consideres con mayor poder predictivo para tu objetivo.

La buena realización de este proceso de análisis de datos te proporcionará datos de calidad y determinará la calidad del modelo.

El muestreo de los datos

Tendrás que dividir los datos en dos conjuntos: datos de entrenamiento y de prueba.

Construyes el modelo predictivo utilizando el conjunto de datos de entrenamiento y utilizas los datos establecidos de pruebas para verificar la exactitud de la predicción del mismo.

Este enfoque es absolutamente crucial. De lo contrario se corre el riesgo del sobreajuste del modelo, es decir, el entrenamiento del modelo con un conjunto de datos limitado hasta el punto que recoge todas las características (tanto la señal como el ruido) que sólo son verdaderas para ese conjunto de datos en particular.

Los modelos predictivos que están sobreajustados para un determinado conjunto de datos se comportarán miserablemente cuando se ejecuten con otros conjuntos de datos.

Un conjunto de datos de prueba garantiza una forma válida para medir con precisión el rendimiento de tu modelo.

Construcción del modelo predictivo 

A veces, los datos o los objetivos de negocio se prestan a un algoritmo o modelo específico.

Otras veces, el mejor enfoque no resulta tan claro. A medida que explores los datos, ejecuta tantos algoritmos como sea posible y compara sus salidas.

Basa la elección del modelo final sobre los resultados globales.

A veces es mejor ejecutar un conjunto de modelos predictivos de forma simultánea sobre los datos y elegir el modelo final mediante la comparación de sus salidas.

Despliegue del Modelo

Después de construir el modelo predictivo, hay que ponerlo en marcha con el fin de aprovechar sus beneficios.

Este proceso puede requerir la coordinación con otros departamentos. Tu objetivo es la construcción de un modelo de despliegue.

Asegúrate también de que sabes cómo presentar los resultados a los interesados de la empresa de una manera comprensible y convincente para que lo adopten.

Después de implementar el modelo predictivo, necesitarás monitorizar su desempeño y continuar mejorándolo.

La mayoría de los modelos predictivos se degradan después de un cierto período de tiempo. Debes mantener tu modelo al día mediante su actualización con nuevos datos disponibles.

Llévate esto

Actualmente la obtención de datos no es un problema. Abundan de tal manera que causan problemas de almacenaje y proceso.

El reto se encuentra en saber analizar los datos y convertirlos en información útil para entender el entorno del negocio y tomar las decisiones pertinentes.