La Analítica Predictiva se utiliza para predecir un estado o resultado futuro aplicando diferentes técnicas estadísticas a los datos. Algunos ejemplos de resultados de la aplicación del análisis predictivo son: las predicciones de la demanda, del comportamiento de los consumidores o de las necesidades de mantenimiento de las máquinas.
Entre las técnicas analíticas utilizadas para el análisis predictivo encontramos el famoso Machine Learning o aprendizaje automático. La ventaja del Machine Learning es su capacidad de identificar relaciones causales en grandes conjuntos de datos, a veces no estructurados, sin necesidad de programarlos para detectar esas pautas. Otros métodos estadísticos utilizados para el análisis predictivo como el análisis de regresión, las series temporales y el análisis de conglomerados, son técnicas más tradicionales, pero de probada eficacia.
El Machine Learning combinado con métodos estadísticos tradicionales, forman una base sólida para hacer pronósticos y predicciones en diversos sectores, siempre que estas técnicas se apliquen correctamente y se utilicen datos o fuentes de datos de alta calidad. El análisis predictivo puede convertir los conjuntos de datos en una gran fuente de valor para las empresas.
Ahora veamos algunos ejemplos de aplicación de la Analítica Predictiva y el Machine Learning:
La implementación de un sistema de Analítica Predictiva requiere un enfoque disciplinado y estructurado. Las fases para una buena implementación del sistema son:
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