La Analitica Predictiva

ENSAYO

LA ANALÍTICA PREDICTIVA Y LA EVOLUCIÓN DE BI

Se define el análisis predictivo como parte de una disciplina más amplia llamada la minería de datos, la cual abarca actividades importantes del análisis de datos como el análisis exploratorio de datos y modelo predictivo hallazgo de patrones y normas, recuperación de datos y modelo predictivo.

El análisis predictivo consiste en aquella herramienta que posibilita la realización de las tareas en un proceso de análisis predictivo, el cual incluye el uso de varias técnicas estadísticas y analíticas para crear un modelo matemático que intenta predecir el resultado futuro de cierto escenario objetivo de estudio.

La aplicación para el análisis predictivo son aquellas herramientas de software que permite que sus escenarios realicen dichas tareas y dada su naturaleza, el análisis predictivo y las técnicas generales para la minería de datos son frecuentemente las bases para muchas otras herramientas de análisis empresarial más específico, como las herramientas especializadas por industria o por línea de negocio.

El análisis predictivo comprende varias técnicas de minería de datos, estadística y modelaje que permiten analizar hechos actuales e históricos con el propósito de hacer predicciones sobre sucesos futuros. El análisis de datos de negocios permite la valoración de riesgos y oportunidades, al encontrar patrones de comportamiento y relaciones entre múltiples factores. La analítica predictiva tiene múltiples aplicaciones actuariales, financieras, en seguros, telecomunicaciones, comercio, salud y otros campos.

La analítica predictiva utiliza algoritmos para encontrar patrones de información que puedan predecir resultados similares en el futuro. Un ejemplo común de la analítica predictiva es encontrar un modelo que pueda predecir cómo los clientes van a actuar. Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones pueden usar información de clientes como las llamadas realizadas, los minutos utilizados, el número de mensajes de texto enviados, etc. para encontrar modelos que puedan predecir qué clientes van a cambiar con mayor probabilidad de compañía de teléfono. Si una empresa puede predecir las razones del cambio de sus clientes, puede aprovechar la oportunidad para tomar decisiones preventivas y evitar resultados no esperados.

Pero esto no es una operación para hacer una sola vez. Las empresas deben rehacer estos análisis con datos nuevos para asegurarse de que los modelos siguen siendo efectivos. Muchas empresas analizan la información semanalmente, o incluso de forma continua.

Se puede concluir diciendo que el análisis predictivo puede generar muchos beneficios enormes para una organización, podemos empezar aprovechando este tipo de solución.

Es importante el análisis predictivo porque permite apoyar en las decisiones

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