Sin lugar a dudas, el análisis predictivo ha cambiado las reglas del juego. Todas las empresas del planeta tienen a su disposición soluciones super avanzadas para analizar sus datos y prever qué pasará en tu negocio en los próximos meses.
El análisis predictivo es uno de los usos más frecuentes del Machine Learning, dado que es de los más útiles para las necesidades de la mayoría de las compañías. Muchos sectores ya lo están utilizando para predecir el comportamiento de sus clientes de cara a ajustar su portfolio, los precios, el sentimiento futuro hacia su marca, optimizar su productividad o prevenir el fraude.
Este tipo de análisis utiliza métodos matemáticos para pronosticar eventos o resultados futuros. Mediante un proceso iterativo, se desarrolla el modelo predictivo mediante un conjunto de datos de entrenamiento y después se prueba y se valida para determinar su precisión con el fin de realizar los mejores pronósticos.
Tipos de modelos predictivos
Hay dos tipos de modelos predictivos: modelos de clasificación y de regresión.
Los modelos de clasificación permiten predecir la pertenencia a una clase. Por ejemplo, si tratamos de clasificar entre nuestros clientes quiénes son más propensos al abandono. Los resultados del modelo son binarios, o un sí o un no (en forma de 0 y 1) con su grado de probabilidad. Es decir, nos pueden decir que un cliente nos abandonará con el 89% de probabilidad.
Los modelos de regresión en cambio nos permiten predecir un valor. Por ejemplo, cuál es el beneficio estimado que obtendremos de un determinado cliente (o segmento) en los próximos meses o nos ayudan a estimar el forecast de ventas.
Técnicas de análisis predictivo
A pesar de las diferencias metodológicas y matemáticas entre los tipos de modelos, el objetivo general de todos ellos es similar: predecir resultados futuros basándose en datos pasados.
Aunque hay algunas técnicas que son específicas de clasificación y otras de regresión, la mayoría de las técnicas funcionan con ambos. Un motivo de confusión frecuente es la técnica de regresión logística, que solo funciona para problemas de clasificación y no de regresión.
1. Árboles de Decisión
Son modelos de clasificación muy utilizados que tratan de encontrar la variable que permita dividir el dataset en grupos lógicos que son más diferentes entre sí. Cada árbol se va descomponiendo en distintas ramas y hojas que representan cada clasificación en función de las condiciones que se van seleccionando hasta llegar a la resolución del problema. Estos modelos son de gran ayuda a la hora de determinar las decisiones a lo largo de un proceso como por ejemplo el funnel de compra.
2. Redes Neuronales
La Inteligencia Artificial y el Deep Learning han puesto muy de moda esta técnica tan sofisticada de reconocimiento de patrones que imita las neuronas del cerebro humano ya que es capaz de modelar relaciones extremadamente complejas y suele utilizarse cuando no se conoce la naturaleza exacta de la relación entre los valores de entrada y los de salida.
3.Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Son algoritmos de aprendizaje automático supervisado de cara a reconocer patrones, estando relacionados con problemas de clasificación o regresión.
4.Análisis Bayesiano
Se trata de una inferencia estadística en la que las evidencias u observaciones se emplean para actualizar o inferir la probabilidad de que una hipótesis pueda ser cierta.
5.Regresión Logística
Las regresiones logísticas son utilizadas para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictivas. Es útil para modelar la probabilidad de un evento ocurriendo como función de otros factores. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir el riesgo crediticio.
6.Regresión Lineal
La regresión lineal consiste en una línea recta que muestra el “mejor encaje” de todos los puntos de los valores numéricos. También se llama el método de los mínimos cuadrados porque calcula la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos que representan los datos y los puntos de la línea que genera el modelo. Así, la mejor estimación será la que minimice estas distancias.
7.Series Temporales y Data Mining
Este método combina una mezcla de técnicas de data mining tradicional como sampleado, clustering y árboles de decisión, con otras de forecasting con el fin de mejorar las predicciones sobre datos recopilados como ventas por meses o trimestres, llamadas por día, o visitas a nuestra web por hora.
8.K-Vecinos más Cercanos
La frase “Dime con quién vas y te diré quién eres” nos explica a la perfección cómo funciona este algoritmo de agrupamiento o clustering. Consiste en reconocer patrones para conocer la probabilidad de que un elemento pertenezca a una clase según su cercanía en el espacio a los elementos de esa clasificación.
9.Ensemble Models
Es famoso por su precisión debido a la disponibilidad de algoritmos de boosting y bagging. Crea un nuevo modelo entrenando varios modelos similares combinando los resultados para mejorar la precisión, reducir la varianza y los sesgos e identificar el mejor modelo para usar con nuevos datos.
10.Potenciación del Gradiente
Lleva a cabo un resampling (método de remuestreo) de nuestro dataset para generar unos resultados que formen una media ponderada del conjunto de datos.
11.Modelos de Respuesta Incremental
Suele utilizarse para reducir el Churn o comprobar la efectividad de diferentes acciones de Marketing. Se modela el cambio de probabilidad causado por una acción.
Ahora que ya conoces las principales técnicas para el modelado de análisis predictivos puedes comprender mejor cómo funciona y dar el siguiente paso en tu estrategia de Data Analytics.