¿Qué es el análisis predictivo? Ejemplos, tipos de modelos y usos.

Cada negocio quiere aumentar su resultado final.

Una forma de hacerlo es analizar lo que puede suceder a continuación, identificar y capitalizar oportunidades, y prevenir pérdidas financieras. El software de análisis predictivo permite a las organizaciones lograr todo esto al prever escenarios potenciales basados en datos históricos. Estas soluciones utilizan una combinación de aprendizaje automático (ML) y algoritmos de aprendizaje profundo para encontrar patrones de fuentes de datos dispares y proporcionar conocimientos predictivos sobre el futuro.

El análisis predictivo se encuentra bajo el paraguas del análisis avanzado, que también incluye minería de datos, análisis de big data y análisis prescriptivo.

Ejemplos de análisis predictivo

Las herramientas avanzadas ya no están reservadas para grandes organizaciones, y muchas industrias hoy en día están aprovechando los usos del análisis predictivo. No importa qué tipo de objetivo tengas en mente, hay una buena posibilidad de que el análisis predictivo sea la herramienta que tu negocio está buscando.

Por ejemplo, los minoristas a menudo utilizan el análisis predictivo para prever los requisitos de inventario, gestionar los horarios de envío y encontrar formas de diseñar la disposición de las tiendas para maximizar las ventas.

Además, las aerolíneas pueden usar el análisis predictivo para establecer precios de boletos que reflejen las tendencias de viaje pasadas. Los hoteles pueden usar esta tecnología para prever el número de huéspedes y maximizar tanto los ingresos como la ocupación. 

Echemos un vistazo a algunos otros ejemplos de análisis predictivo. 

Ejemplo de análisis predictivo en el cuidado de la salud

Un diagnóstico médico es uno de los mejores ejemplos de análisis predictivo en el cuidado de la salud. La industria de la salud ha adoptado el análisis para predecir resultados de salud negativos en pacientes en riesgo. Estas predicciones permiten detecciones más tempranas de enfermedades en pacientes que pueden no estar experimentando síntomas.

El análisis predictivo permite a los profesionales de la salud tomar las medidas necesarias para identificar a los pacientes con mayor riesgo de enfermedades crónicas y encontrar qué intervenciones son las mejores. También puede usarse en ciertos dispositivos médicos.

Por ejemplo, un dispositivo para pacientes con asma que utiliza análisis predictivo puede registrar y analizar los sonidos respiratorios de los pacientes y proporcionar retroalimentación en tiempo real mediante una aplicación de teléfono inteligente para ayudar a los pacientes a manejar mejor sus síntomas y estar preparados para un ataque.

Según un informe de 2017 de la Sociedad de Actuarios, el 57% de los ejecutivos de salud en organizaciones que ya utilizan análisis predictivo creen que ahorrará el 15% o más de su presupuesto en los próximos cinco años. El estudio también reveló que el 89% de los ejecutivos de salud pertenecen a organizaciones que están utilizando análisis predictivo o planean hacerlo en los próximos cinco años.

Ejemplo de análisis predictivo en la manufactura

En la industria manufacturera, el mantenimiento predictivo es crucial para el mantenimiento de equipos de fábrica costosos. Los sensores conectados a la maquinaria alimentan datos en tiempo real a herramientas analíticas y pueden revelar cualquier actividad riesgosa, así como predecir mejor cuándo las máquinas están a punto de fallar. 

Además de las fallas de equipos y las necesidades futuras de recursos, el análisis predictivo también puede usarse para reducir riesgos de seguridad y responsabilidad, así como mejorar el rendimiento general. 

Ejemplo de análisis predictivo en deportes

En muchos deportes, el análisis predictivo es clave para mantener una ventaja competitiva. Predecir la regresión y productividad de los jugadores es quizás uno de los mayores casos de uso del análisis en deportes hoy en día. Incluso los equipos de mercados pequeños utilizan el análisis predictivo para estructurar contratos de jugadores y evitar contratiempos en el futuro.

Piense en la película Moneyball, que abrió los ojos de los espectadores al mundo del análisis deportivo. La industria deportiva puede predecir qué jugador rendirá mejor en qué posición, o cómo se desempeñarán contra un equipo rival. Puede usarse para el análisis de jugadores, análisis de equipos e incluso análisis de gestión de fanáticos, que determinará qué factores del juego atraen a más fanáticos. 

Cómo funciona el análisis predictivo

El análisis predictivo funciona encontrando correlaciones entre diferentes puntos de datos en un conjunto de datos. Comienza recopilando datos y entrenando un modelo estadístico que te ayude a generar predicciones. Una vez que tengas los datos, sigue los pasos a continuación para obtener conocimientos utilizando el análisis predictivo.

• Define la necesidad: Como cualquier proceso de análisis de datos, el proceso de análisis predictivo primero requiere definir una necesidad. ¿Estás buscando predecir qué piezas de contenido funcionarán bien? ¿Predecir los hábitos de compra de tus clientes? ¿Qué tal tu tasa de abandono de clientes? Asegúrate de conocer los resultados que buscas definir, así como tus objetivos comerciales.
• Recopila y organiza datos: Una vez que conozcas las necesidades, recopila datos de fuentes relevantes como soluciones CRM, herramientas ERP, sistemas de automatización de marketing, y otros.
• Procesa datos: Los datos en bruto pueden tener valores faltantes, anomalías o valores atípicos. Por eso debes usar el proceso de minería de datos para preparar los datos de todas las fuentes en un lugar principal para que se realice el análisis.
  
• Despliega el modelo predictivo: Ahora, estás listo para desplegar un modelo predictivo como un árbol de decisión, modelo de regresión o modelo de aprendizaje automático que hayas creado. A continuación, el software de análisis predictivo explora los datos recopilados y extrae conocimientos predictivos. Luego puedes usar visualización de datos para visualizar estos conocimientos de una manera que los usuarios puedan interpretar los resultados con el objetivo de hacer la información lo más útil posible.
• Toma acción: El paso final es tomar acción basada en las tendencias y patrones encontrados. Esto requiere un fuerte sentido comercial para identificar áreas de oportunidad. Tener la asistencia de analistas de datos y/o científicos también ayuda.

El ejemplo a continuación muestra una visualización predictiva básica sobre la previsión del tráfico web después de dos trimestres consecutivos que mostraron una caída pronunciada:

Para llegar a esta conclusión predictiva, necesitarías conocer las razones de la caída pronunciada en el tráfico. También debería haber un plan en marcha que trabaje hacia la recuperación del tráfico a un ritmo constante.

Dependiendo de la complejidad de la herramienta y su nicho, los conocimientos y visualizaciones pueden variar. Por lo tanto, encontrar la herramienta adecuada para los requisitos de tu negocio es muy importante.

También existe el análisis prescriptivo, que lleva los conocimientos un paso más allá al proporcionar los siguientes pasos calculados. Sin embargo, estos análisis rara vez se ven hoy en día. Mientras que el análisis predictivo crea una estimación de lo que podría suceder a continuación, el análisis prescriptivo te dice cómo reaccionar de la mejor manera posible a esa predicción. 

Técnicas de análisis predictivo

Las empresas utilizan técnicas de minería de datos para dar sentido a sus datos e implementar varios objetivos y estrategias de mejora potencial. Recopilan información en bruto y la convierten en conocimientos accionables utilizando diferentes técnicas de análisis predictivo.

1. Modelos de clasificación

Un modelo de clasificación se utiliza para analizar varios atributos que están asociados con diferentes tipos de datos. Cuando una organización puede identificar las principales características de estos tipos de datos, puede organizar y clasificar mejor todos los datos relacionados.

Una vez que este método puede aprender de los datos históricos, los segmenta en categorías de una manera que responde a preguntas de "sí" y "no". Algunas de estas preguntas podrían ser "¿es esta una transacción fraudulenta?" o "¿se aprobará este préstamo?".

2. Análisis de regresión

El análisis de regresión ayuda a los usuarios a prever valores de activos y comprender la relación entre dos variables, como los precios de las materias primas y las acciones. Estas técnicas se utilizan a menudo en banca, inversión y otros modelos financieros, ya que se utilizan para predecir un número al encontrar patrones clave en grandes conjuntos de datos. 

3. Árboles de decisión

Uno de los métodos más populares para el análisis predictivo son los árboles de decisión, que se basan en diagramas en forma de árbol para mostrar la probabilidad estadística. El método de ramificación dentro de los árboles de decisión muestra todos los resultados posibles o una decisión o elección específica que puede llevar a lo que venga después.

Este tipo de modelo examina los datos e intenta encontrar la variable que divide los datos en agrupaciones lógicas que son las más diferentes. También son el método preferido cuando hay variables faltantes o si alguien busca una respuesta rápida y fácil de entender. 

4. Redes neuronales

Un método de vanguardia para el análisis predictivo son las redes neuronales, que es un algoritmo estadístico diseñado para identificar relaciones entre conjuntos de datos mientras imita la forma en que opera el cerebro humano.

5. Modelos de agrupamiento

Un modelo de agrupamiento es un tipo de aprendizaje no supervisado que agrupa datos con atributos similares. Utiliza técnicas como el agrupamiento espacial basado en densidad de aplicaciones con ruido (DBSCAN), agrupamiento k-means, agrupamiento de cambio de media, agrupamiento jerárquico y agrupamiento de maximización de expectativa (EM) utilizando modelos de mezcla gaussiana (GMM).

6. Modelos de series temporales

El modelado de series temporales analiza la estacionalidad, el comportamiento cíclico y las tendencias al observar entradas de datos en una frecuencia de tiempo específica. Al usar este modelo, podrás trazar la variable dependiente a lo largo del tiempo para descubrir qué ha cambiado y predecir qué puede suceder a continuación. Los modelos de series temporales más utilizados son el autorregresivo (AR), media móvil (MA), ARIMA y ARMA.

Beneficios del análisis predictivo

Las organizaciones que utilizan soluciones de análisis predictivo son más capaces de optimizar su proceso de toma de decisiones, anticipar eventos futuros, mejorar la eficiencia operativa, encontrar nuevas oportunidades y aumentar la satisfacción del cliente.

• Gana una ventaja competitiva: Los sistemas de análisis predictivo permiten a las organizaciones analizar y descubrir patrones de datos históricos. Estos conocimientos de datos les dicen más sobre las tendencias del mercado, los riesgos potenciales, las fluctuaciones de la demanda y el comportamiento del cliente. Las organizaciones pueden usar todos estos puntos de datos para adaptar sus ofertas y superar a la competencia. 
• Optimiza el proceso de toma de decisiones: El modelado predictivo proporciona a las organizaciones conocimientos cruciales basados en datos que pueden usar para la toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a las empresas a identificar los canales de marketing más efectivos y las campañas de marketing personalizadas para estos canales para aumentar las tasas de conversión. 
• Mejora la eficiencia operativa: Adoptar el análisis predictivo ayuda a las empresas a prever la demanda y mantener los niveles de inventario en consecuencia. Como resultado, las organizaciones pueden reducir los costos de mantenimiento de inventario y las faltas de stock. Las empresas manufactureras también pueden usar conocimientos de modelado predictivo para prever fallas de equipos y reducir el tiempo de inactividad con mantenimiento preventivo.
• Cumple con las expectativas del cliente: Analizar los datos del cliente equipa a las empresas con la capacidad de entender las preferencias de los clientes, los patrones de compra, las interacciones con los productos y el historial de navegación. Las organizaciones pueden usar todos estos conocimientos para recomendar los productos o servicios adecuados en el momento adecuado, lo que resulta en una mayor satisfacción y retención del cliente.

Uno de los principales atractivos de usar el análisis predictivo para obtener una mejor visión de tus datos es que hace que mirar hacia el futuro sea tanto más preciso como confiable que otras herramientas. Cuando estas herramientas se ponen en acción, los usuarios pueden encontrar formas de ahorrar y ganar dinero, aumentar la productividad y planificar escenarios potenciales. 

En el núcleo del análisis predictivo, su principal beneficio es dar a las empresas la capacidad de reducir el costo requerido para prever resultados potenciales, factores ambientales, inteligencia competitiva y condiciones del mercado. 

Otros beneficios del análisis predictivo son:

• Detectar fraudes, mejorar la detección de patrones y prevenir el comportamiento delictivo
• Optimizar campañas de marketing determinando las respuestas o compras de los clientes
• Planificación de la fuerza laboral y análisis de abandono
• Análisis de competidores 

El análisis predictivo ha existido durante décadas, pero a medida que la tecnología avanza, también lo hace esta técnica. Cada vez más organizaciones están buscando el análisis predictivo no solo para mejorar su resultado final, sino también para asegurarse de que tienen una ventaja competitiva que conduce a su éxito. 

Gracias a la tecnología, hay un aumento en el tipo de datos que se pueden analizar. El software es más fácil de usar que nunca, y las computadoras que analizan los datos son más rápidas y económicas. Debido a esto, el análisis predictivo no está reservado para profesionales de software, matemáticos y estadísticos. En cambio, es una táctica que cualquiera puede usar. 

Desafíos del análisis predictivo

El análisis predictivo tiene muchos desafíos que surgen debido a la calidad de los datos, los patrones de datos cambiantes, el sobreajuste y el subajuste, y la interpretabilidad del modelo.

• Calidad de los datos: Los conocimientos que obtienes utilizando herramientas de análisis predictivo dependen de la calidad y cantidad de datos. Las organizaciones con datos insuficientes o inexactos pueden no ser capaces de realizar completamente el potencial de los conocimientos predictivos.
• Sobreajuste y Subajuste: El sobreajuste se refiere al fenómeno de un modelo de datos que se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento. El subajuste ocurre cuando un modelo tiende a simplificar en exceso los patrones. Ambos pueden ser engañosos porque el sobreajuste puede no acomodar con precisión nuevos datos, y el subajuste puede no revelar complejidades de los datos.
• Patrones de datos cambiantes: Aunque el análisis predictivo tiene muchos beneficios, un modelo predictivo puede no devolver resultados adecuados, especialmente cuando los nuevos datos difieren significativamente de los datos históricos. Por eso las organizaciones deben usar estrategias adaptativas para asegurar que los datos de entrenamiento de un modelo sigan siendo relevantes con el tiempo.
• Interpretabilidad del modelo: Las industrias con requisitos éticos y regulatorios, como la salud y las finanzas, deben entender cómo un modelo predice y entrega conocimientos. 
• Monitoreo del modelo de datos: Los modelos de datos necesitan ser constantemente gobernados, ajustados y refinados por analistas y científicos de datos para asegurar que estén generando los resultados correctos. Si no, los datos que tu organización usa para prever solo predecirán resultados inexactos.

Otros desafíos que puedes encontrar al trabajar con análisis predictivo son:

• Tener la experiencia de tu personal para entender este modelo estadístico
• No tener los conocimientos necesarios que puedan ayudarte a tomar medidas contra las tendencias futuras
• Algunas herramientas de análisis predictivo pueden ser difíciles de escalar y desplegar

Análisis predictivo vs. modelado predictivo

El análisis predictivo a veces puede ser incorrectamente referido como modelado predictivo o viceversa. Aunque los dos son similares, tienen algunas diferencias distintivas.

Como se mencionó anteriormente, el análisis predictivo se utiliza para predecir el resultado de eventos futuros desconocidos utilizando minería de datos, inteligencia artificial y otras técnicas. También identifica riesgos y oportunidades que pueden esperar en el futuro. Además, trabaja para descubrir patrones y relaciones dentro de los datos, lo que permite a una empresa ser proactiva con respecto al futuro.

De manera similar, el modelado predictivo es el proceso de usar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que pueda usarse para prever resultados futuros. Esta herramienta se utiliza en el análisis predictivo para entender y prepararse para lo que podría suceder en el futuro. Puede ser un proceso algo repetitivo, ya que ejecuta uno o más algoritmos en conjuntos de datos específicos para poder llegar a una multitud de resultados.

El modelado predictivo utiliza dos tipos de "modelos" para prever resultados: paramétricos y no paramétricos.

Modelos paramétricos hacen una o más suposiciones sobre el futuro y pueden hacer suposiciones específicas sobre las características utilizadas en la creación de un modelo. A menudo se les llama "parámetros" que pueden predecir dónde caerá un punto de datos futuro.

Modelos no paramétricos implican menos suposiciones porque a menudo hay información más sutil o vaga sobre un modelo. Las predicciones hechas con modelos no paramétricos tienden a usar conjuntos de datos más grandes y ser menos precisas.

Abraza tu oráculo interior

El análisis predictivo utiliza métodos estadísticos para prever resultados futuros, pero depende de una empresa interpretar los resultados y tomar medidas. Por eso es importante tener la herramienta y el equipo adecuados a mano para cualquier proyecto analítico, especialmente uno que involucre predicción y previsión.

Usa el mejor software de análisis de productos para capturar datos de comportamiento que alimenten modelos predictivos más sólidos.

Este artículo fue publicado originalmente en 2020. Ha sido actualizado con nueva información.