Análisis predictivo

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una forma de análisis avanzado que utiliza datos nuevos e históricos para determinar patrones y predecir resultados y tendencias futuros.

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

El análisis predictivo utiliza muchas técnicas, como las de análisis estadístico, las consultas analíticas, la minería de datos, el modelado predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático automatizados para los conjuntos de datos con el fin de crear modelos predictivos que asignan un valor numérico a la probabilidad de que ocurra un evento en particular e incluye análisis de escenarios hipotéticos y evaluación de riesgos. Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden encontrar y explotar patrones contenidos en los datos para detectar riesgos y oportunidades. El análisis predictivo suele asociarse con el big data. Los datos de ingeniería, por ejemplo, se obtienen de sensores, instrumentos y otros sistemas conectados. Por otro lado, los datos del sistema empresarial de una organización pueden incluir datos de transacciones, resultados de ventas, quejas de clientes e información de marketing. Para extraer valor del big data, las empresas aplican algoritmos a grandes conjuntos de datos mediante el uso de herramientas como Hadoop y Spark. Estas pueden capturar, almacenar y procesar los grandes volúmenes de datos, estructurados o no estructurados, de diferentes fuentes, como dispositivos y sensores conectados que miden su negocio.

Diferentes etapas del ciclo de vida del análisis predictivo

El análisis predictivo tiene su propio ciclo de vida; su primer ciclo de vida comienza con la formulación del problema, que es su nacimiento, y llega hasta su reemplazo por otro modelo. Estas son las etapas del análisis predictivo: El análisis predictivo puede ayudarlo a hacer recomendaciones seguras en tiempo real que reducen los costos, mejoran la seguridad e informan las inversiones.