You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.

Go to chinese website
Logo - Keyrus
Logo - Keyrus
  • Playbook
  • Servicios
  • Insights
  • Partners
  • Carreras
  • Sobre nosotros
    Propósito
    Innovación & Tecnologías
    Compromiso de Keyrus
    Ética & Cumplimiento
    Inversores
    Equipo de líderes
    Marcas
    Localizaciones

Blog post

Las 11 técnicas más utilizadas en el modelado de análisis predictivos

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.

whatsapptwitter
linkedinfacebookworkplace
newsletter.svg

¡No te pierdas nuestros insights!

Mantente al día en las últimas noticias y eventos

Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.

Continuar leyendo

Blog post

5 razones por las que deberías utilizar la analítica predictiva en tu negocio

24 de enero de 2023

Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.

Blog post

Los 6 pasos imprescindibles que debes seguir para construir tu modelo predictivo

16 de enero de 2023

¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.

Blog post

Cómo explicarle a tu abuela qué es la analítica predictiva en solo 2 minutos

5 de enero de 2023

¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.

Opinión de experto

"Las empresas han encontrado en los datos a un grandísimo aliado"

29 de diciembre de 2022

Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.

Blog post

Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año

22 de diciembre de 2022

Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing

Blog post

Científicos vs. Analistas de datos: ¿Quién es quién?

16 de noviembre de 2022

¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.

Opinión de experto

Filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido

16 de noviembre de 2022

Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.

Opinión de experto

Spotify y Netflix, los dioses de los modelos de recomendación

15 de noviembre de 2022

Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.

Blog post

El as bajo la manga de los decision makers

14 de noviembre de 2022

El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.

Blog post

El ciclo de vida de la inteligencia artificial: alcance, diseño de modelos y despliegue

14 de noviembre de 2022

Como todos, la tecnología y las máquinas también tienen un ciclo vital: nacen, se desarrollan y mueren. Vamos a ver cada una de las etapas de la inteligencia artificial y los factores clave a tener en cuenta a la hora de implementarlas dentro de las organizaciones.

Logo - Keyrus
Madrid

Calle las Norias 80, 1-H 28221, Majadahonda, Madrid

Teléfono:+34 91 636 98 54

Fax:+34 91 630 36 54

LinkedInInstagram
PlaybookServiciosInsightsPartnersCarrerasSobre nosotros
PropósitoInnovación & TecnologíasCompromiso de KeyrusÉtica & CumplimientoInversoresEquipo de líderesMarcasLocalizaciones
Aviso legal & Condiciones de uso
Política de privacidad
Protección de datos
Politica de Calidad