Modelo de datos predictivo
Cuando se oyen palabras como aprendizaje automático (ML) o inteligencia artificial (AI), una de las primeras cosas que vienen a la mente es la predicción correcta de sucesos futuros o la respuesta a preguntas difíciles sobre el presente basándose en sucesos pasados. En el fondo, esto es lo que significa el modelado predictivo.
La modelización predictiva es una técnica de aprendizaje automático que predice o pronostica resultados futuros probables basándose en datos históricos y actuales. Los modelos predictivos pueden utilizarse para predecir prácticamente cualquier cosa, desde los riesgos de los préstamos y las previsiones meteorológicas, hasta cuál será su próximo programa de televisión favorito. A menudo, las predicciones describen situaciones como si una transacción con tarjeta de crédito es o no fraudulenta o si un paciente tiene o no una enfermedad cardíaca.
Una vez formulada la pregunta, hay que reunir un conjunto de datos relacionados con ella. Si está construyendo un modelo de previsión de ventas, por ejemplo, necesita datos de ventas. Hay que priorizar el proyecto frente a otros proyectos para concentrar los recursos de la ciencia de datos allí donde puedan tener más valor.
Modelización predictiva
El modelado predictivo es un método de predicción de resultados futuros mediante el uso de modelos de datos. Es una de las principales formas en que una empresa puede ver su camino a seguir y hacer planes en consecuencia. Aunque no es infalible, este método suele tener altos índices de precisión, por lo que es muy utilizado.
En resumen, el modelado predictivo es una técnica estadística que utiliza el aprendizaje automático y la minería de datos para predecir y pronosticar resultados futuros probables con la ayuda de datos históricos y existentes. Funciona analizando los datos actuales e históricos y proyectando lo aprendido en un modelo generado para predecir resultados probables. Los modelos predictivos pueden utilizarse para predecir prácticamente cualquier cosa, desde los índices de audiencia de la televisión y la próxima compra de un cliente hasta los riesgos crediticios y los beneficios de las empresas.
Un modelo predictivo no es fijo; se valida o revisa regularmente para incorporar los cambios en los datos subyacentes. En otras palabras, no es una predicción única. Los modelos predictivos hacen suposiciones basadas en lo que ha ocurrido en el pasado y en lo que está ocurriendo ahora. Si los nuevos datos muestran cambios en lo que está sucediendo ahora, el impacto en el resultado futuro probable debe ser recalculado también. Por ejemplo, una empresa de software podría modelar los datos históricos de ventas frente a los gastos de marketing en varias regiones para crear un modelo de ingresos futuros basado en el impacto del gasto de marketing.
Modelo de predicción spss
Budget Dumpster es una empresa con una línea de negocio sencilla: Alquila contenedores de basura a propietarios y contratistas. La empresa tiene muchos competidores. A veces, los competidores son pequeñas empresas locales en uno de los mercados de Budget Dumpster. Otras veces, los competidores son enormes empresas nacionales con gran influencia.
“Las herramientas que utilizábamos no tenían la amplitud de información que necesitábamos para entender lo que hacían nuestros competidores, y la información no salía a la luz con la suficiente rapidez”, dijo el director de marketing de Budget Dumpster a Crayon, una herramienta de inteligencia competitiva impulsada por IA.
Budget Dumpster utilizó la inteligencia competitiva basada en IA de Crayon para saber exactamente lo que hacían sus competidores en Internet. La empresa utilizó la herramienta de IA para tomar decisiones sobre las campañas de marketing, la publicidad y la estrategia comercial, todo ello con un tiempo y un presupuesto limitados.
Como profesionales del marketing, tenemos demasiados datos, no pocos, de muchas fuentes diferentes. Las ideas que se esconden en esos datos pueden ser oro puro. Pero su extracción requiere mucho tiempo y dinero, si es que es posible llegar a ellos.
Regresión del modelo de predicción
Pero incluso con toda la información que pueden aportar los buenos datos alimentados con las herramientas adecuadas, los datos también pueden ser un problema. Los datos erróneos, o los problemas para extraerlos y limpiarlos, pueden complicar las cosas, creando retos adicionales – o peor – haciendo que nuestras cuidadosas predicciones sean inexactas.
Los datos vienen acompañados de retos, y los responsables de la analítica de personas buscan constantemente evaluar y obtener las herramientas, técnicas y plataformas adecuadas que les den una ventaja en la previsión empresarial y el modelado predictivo.
Por ejemplo, podríamos utilizar la previsión para predecir cuántas llamadas de clientes recibirá Phil, nuestro evangelista de productos, en el día siguiente. O cuántas demostraciones de producto realizará durante la próxima semana. Los datos de años anteriores ya están disponibles en nuestro CRM, y pueden ayudarnos a predecir y anticipar con exactitud futuros eventos de ventas y marketing en los que Phil pueda ser necesario.
Una previsión, a diferencia de una predicción, debe tener lógica. Debe ser defendible. Esta lógica es lo que la diferencia de la suposición de la bola 8 mágica. Al fin y al cabo, hasta un reloj roto acierta dos veces al día.