Análisis predictivo: qué es y cómo aprovecharlo al máximo

El análisis predictivo es una de las metodologías más utilizadas, populares y efectivas dentro del mundo del análisis de datos.

Este método puede aplicarse a un sinnúmero de industrias, pero especialmente el big data, la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Y si sabes cómo incorporarlo a tus estrategias o modelos de negocio, puedes llevar tus oportunidades de éxito a niveles alucinantes.  

Si quieres saber qué es el análisis predictivo y qué beneficios representa, has venido al lugar correcto. Aquí no solo te contaremos su definición, sino los diferentes modelos y técnicas para aplicarlo.

También te contaremos cuáles son las mejores herramientas para llevarlo a cabo como los grandes.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una técnica utilizada en el análisis de datos. Esta técnica se basa en utilizar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir eventos o resultados futuros.

Su objetivo principal es analizar datos históricos para encontrar patrones y tendencias. Y así, hacer proyecciones sobre lo que puede ocurrir en el futuro.

Ahora bien, cuando hablamos de datos, estos pueden provenir de diversas fuentes, tales como registros históricos, bases de datos, encuestas, redes sociales y más.

Esta técnica te permitirá buscar y encontrar relaciones y correlaciones entre variables para hacer previsiones y estrategias a futuro muchísimo más acertadas. Y por supuesto, desarrollar modelos de big data y machine learning más eficaces.

Tipos de modelos para aplicar el análisis predictivo

Existen varios modelos para implementar el análisis predictivo, ya sea en ciencia de datos, big data o machine learning. Ahora bien, estos dos modelos se dividen en dos grupos:

1. Modelos paramétricos

Los modelos predictivos paramétricos son aquellos en los que se asume un conjunto específico de parámetros o distribuciones para describir los datos. O sea, trabaja en base a parámetros establecidos.

Estos modelos se ajustan a los datos de entrenamiento utilizando técnicas como la regresión lineal, la regresión logística o el análisis de varianza (ANOVA).

Estos modelos necesitan supuestos específicos sí o sí, por lo que pueden ser bastante rígidos, pero más eficientes para los ordenadores. 

2. Modelos no paramétricos

Por otro lado, los modelos predictivos no paramétricos no hacen suposiciones específicas sobre la forma de los datos o su distribución. 

Estos modelos son más flexibles y pueden adaptarse a relaciones más complejas entre las variables predictoras y la variable objetivo. 

Aquí podemos incluir los árboles de decisión, los bosques aleatorios, y las redes neuronales, entre otros métodos.

Los modelos no paramétricos no imponen restricciones en la forma funcional de la relación y pueden capturar patrones mucho más complejos en los datos. Sin embargo, al no partir de supuestos específicos, requieren un volumen de datos mucho mayor.

Modelos para implementar el análisis predictivo

1. Modelo de clasificación

Este modelo es clave para la inteligencia artificial, y también uno de los modelos más versátiles. Su objetivo es aprender a distinguir y generalizar patrones en los datos para poder clasificar nuevas instancias que no se hayan visto antes.

En otras palabras, utilizar los datos conocidos para descubrir nuevos datos, patrones, clases y categorías.

2. Modelo de regresión

El modelo de regresión lineal es uno de los modelos más comunes utilizados en el análisis predictivo.

El objetivo de este modelo es encontrar una relación lineal entre las variables predictoras (también llamadas variables independientes o características) y la variable de respuesta (también llamada variable dependiente).

En la práctica, este modelo es bastante útil para hacer predicciones estadísticas y establecer márgenes de error. 

3. Modelo de pronóstico

El modelo de pronóstico se utiliza para predecir valores futuros o tendencias en función de datos históricos. En lugar de clasificar instancias en categorías predefinidas como en el modelo de clasificación, el modelo de pronóstico busca estimar valores continuos o eventos futuros.

El objetivo del modelo de pronóstico es capturar patrones y relaciones en los datos históricos y utilizarlos para hacer predicciones sobre lo que sucederá en el futuro. 

Estos modelos pueden ser útiles en una amplia gama de aplicaciones, como prever ventas futuras, pronosticar la demanda de productos, predecir precios de acciones o estimar el tráfico de una ciudad.

4. Modelo de agrupación

Este modelo, también conocido como clustering, es una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada para identificar patrones y estructuras ocultas en un conjunto de datos. 

A diferencia de los modelos de clasificación y pronóstico, en los que se conocen las categorías o valores de salida esperados, el objetivo del modelo de agrupación es agrupar instancias similares en conjuntos o clusters sin conocimiento previo de las categorías o etiquetas.

5. Modelo de serie temporal

El modelo de serie temporal se utiliza para analizar y predecir datos que están ordenados en el tiempo. Se enfoca en comprender y modelar las tendencias, patrones estacionales y otras características que pueden estar presentes en una serie de datos a lo largo del tiempo.

En una serie temporal, los datos se recopilan en intervalos de tiempo específicos, como horas, días, semanas o meses. 

El objetivo es capturar y modelar la estructura inherente de los datos en función de su dependencia temporal. Lo que permite hacer predicciones sobre valores futuros o estimar la evolución de la serie en el tiempo.

6. Modelo de valores atípicos

Este modelo también es conocido como modelo de detección de anomalías. Es el indicado para identificar observaciones inusuales o atípicas en un conjunto de datos.

En otras palabras, este modelo es excelente para evaluar otros modelos estadísticos. Y también, para detectar fraudes, identificar fallas en sistemas, o comprender eventos inusuales en un conjunto de datos.

Técnicas para el análisis predictivo de datos

Ahora que conocemos los modelos, veamos algunas de las mejores técnicas para llevar a cabo el análisis predictivo:

• Análisis bayesiano: este es un análisis básico de la estadística para encontrar parámetros desconocidos a través de los conocimientos previos. O sea, datos recolectados y datos confirmados. 

• Redes neuronales: este modelo busca imitar el funcionamiento del cerebro humano. ¿Cómo? A través de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), y son capaces de aprovechar los datos para crear nuevos modelos estadísticos y aprender de ellos.

• Data mining: este enfoque consiste en recolectar, analizar y procesar datos en cantidades gigantescas para detectar patrones más difíciles de encontrar.

• Árboles de decisión: con este enfoque, cada rama es una posibilidad, o sea, un posible resultado del modelo estadístico (el árbol). Asimismo, los resultados se muestran en las hojas.

• Random forest: o sea, un gran conjunto de árboles de decisión dentro del mismo bosque (forest) para crear un modelo más eficiente.

• Gradient boosting: esta técnica se enfoca en los modelos de clasificación y regresión. Utiliza modelos probables, especialmente árboles de decisión, entre otros modelos, para crear un modelo estadístico mucho más sólido y preciso. 

¿Cómo hacer un análisis predictivo?

Estas son las etapas de un análisis predictivo exitoso:

1. Definición del proyecto: lo primero es determinar cuál es el problema a resolver, así como el objetivo del proyecto, sus variables, fuentes de información y posibles resultados.

2. Recolección de datos: esta etapa se trata de recolectar la mayor cantidad de datos que sea posible, a través de múltiples fuentes. Así, podrás crear un modelo más preciso y minimizar los márgenes de error. Para este punto, puedes usar un modelo como el data mining.

3. Análisis de datos: y aquí es donde pasas a revisar, procesar, analizar y comprobar todos los datos recolectados. Y también donde empiezas a clasificar los datos para empezar a extraer conclusiones.

4. Validación de datos: en este punto es donde chequeas tanto la validez de los datos como la validez del modelo estadístico. Aquí es donde contrastas las hipótesis iniciales y los supuestos con las conclusiones, y también donde examinas posibles sesgos estadísticos y problemas dentro del modelo.

5. Creación del modelo predictivo (modelado): una vez que hayas obtenido las conclusiones y todo esté en orden, puedes pasar a refinar tu modelo predictivo para ponerlo en práctica.

6. Despliegue del modelo predictivo: todo listo. Una vez que pongas en marcha tu modelo de análisis predictivo, podrás obtener resultados más precisos e incluso empezar a automatizar todas las etapas relacionadas al proceso de análisis. 

7. Seguimiento y actualización: y en este punto, solo tienes que chequear el modelo, asegurarte de que no existan errores y actualizarlo constantemente con los nuevos datos disponibles.

Beneficios del análisis predictivo

1. Eleva la eficiencia de la empresa en conjunto

El análisis predictivo puede implementarse en todas las etapas de tu modelo empresarial. Por ejemplo, puedes usar el análisis para mejorar tus procesos de producción. También puedes usarlo para optimizar tus diferentes flujos de trabajo.

Del mismo modo, puede servirte para investigaciones de mercado, desarrollo de producto, desarrollo de software y automatizaciones, entre muchos otros escenarios.

Como resultado, puedes optimizar todos tus procesos y flujos de trabajo y elevar la eficiencia de la empresa en conjunto. Y así, obtener mejores resultados en menos tiempo y con menos recursos, siempre y cuando el modelo de análisis esté bien implementado. 

2. Representa una ventaja competitiva abrumadora

Todos los puntos anteriores pueden resumirse en eso: una enorme ventaja competitiva.

Después de todo, mientras más eficientes sean tus estrategias, mejores oportunidades tendrá tu marca de posicionarse, establecerse y mantenerse en el mercado. Asimismo, tendrá mejores oportunidades de crecer y seguir atrayendo clientes. 

En otras palabras, el análisis predictivo es un recurso invaluable para crear estrategias escalables. 

3. Minimiza riesgos, sesgos y posibilidades de fraude

El análisis predictivo es vital en el mundo de la ciberseguridad, tanto para analizar enormes cantidades de información como para crear modelos de seguridad más seguros y confiables.

En otras palabras, también puede implementarse en tus sistemas de seguridad. Por ejemplo, a la hora de detectar mensajes de spam, así como posibles mensajes, páginas y links fraudulentos.

4. Es perfecto para las campañas de marketing

Aunque el análisis predictivo puede implementarse en una gran variedad de escenarios, es bastante potente para las campañas de marketing.

Por ejemplo, puede servirte para conocer a fondo los comportamientos de tu audiencia y encontrar patrones difíciles de detectar. También puede ayudarte a construir modelos de recopilación de datos extremadamente eficientes y precisos.

Y como resultado, podrás diseñar estrategias y campañas más eficaces y mejor estructuradas.

Mejores herramientas de análisis predictivo

Ahora que conocemos los beneficios, echemos un vistazo a algunas de las mejores herramientas para llevar a cabo un análisis predictivo de calidad. 

1. IBM Watson Studio

IBM siempre ha estado a la vanguardia de la ciencia de datos y sus diferentes modelos. Por tanto, IBM Watson Studio es una de las herramientas preferidas por los especialistas.

Esta herramienta es una de las más potentes para el machine learning y el análisis de datos en general. 

Está especialmente diseñada para el desarrollo de inteligencia artificial en todas sus diferentes etapas. Y cuenta con una gran variedad de herramientas dedicadas a la IA y la ciencia de datos.  

Por tanto, si buscas implementar el análisis predictivo en modelos de inteligencia artificial, esta es una excelente alternativa. 

2. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure ya se ha convertido en una referencia innegable en los últimos años, especialmente en inteligencia artificial y manejo de datos a gran escala.

Azure es un servicio basado en la computación en la nube y es perfecto para desarrollar redes neuronales, modelos y aplicaciones de IA. Y por supuesto, para desplegarlos tanto a pequeña como a gran escala.

3. H2O.AI

H2O es una de las plataformas en ascenso más prometedoras del mercado.

Esta plataforma es perfecta para el desarrollo de software no-code, por lo que ya es una gran favorita de las empresas.

Además, su interfaz es bastante amigable y sencilla, tanto para desarrolladores experimentados como principiantes. Y cuenta con todo lo que necesitas para crear y desplegar modelos de inteligencia artificial.

¿Listo para incorporar el análisis predictivo a tus estrategias?

El análisis predictivo puede ser un factor decisivo en el desarrollo de inteligencia artificial y la creación de modelos de recolección de datos. Y a su vez, un recurso invaluable para el éxito empresarial. 

Si logras integrar el análisis predictivo a tus estrategias, no solo tendrás la oportunidad de desarrollar modelos de inteligencia artificial bastante avanzados. Sino que ganarás una enorme ventaja competitiva frente a tus competidores. 

Sin mencionar que podrás mejorar la eficiencia de tus equipos y flujos de trabajo.

Y ahora cuéntanos. ¿Cómo planeas utilizar el análisis predictivo en tus proyectos? ¿Conoces otros métodos estadísticos para complementarlo? Siéntete libre de decirnos todo en los comentarios.