Tipos de modelos predictivos: cómo utilizarlos eficazmente

El modelado predictivo es un tipo de data mining que se utiliza en diversas situaciones e industrias. Este proceso implica la creación de modelos estadísticos que pueden hacer predicciones sobre eventos futuros basados en datos históricos.

El modelado predictivo se utiliza frecuentemente junto con otros procesos de análisis de datos como otros tipos de data mining, análisis y exploración de datos. Continúa leyendo para aprender sobre los diferentes tipos de modelado predictivo y cómo se puede utilizar cada tipo de manera más efectiva.

Introducción al modelado predictivo

Como mencionamos en nuestra introducción, el modelado predictivo se centra en la creación de modelos estadísticos que predicen eventos futuros basados en datos históricos. El modelado predictivo se puede aplicar en muchas industrias y ser utilizado en diversas aplicaciones.

Por ejemplo, se puede utilizar el modelado predictivo para analizar datos de tarjetas de crédito con el fin de determinar si los clientes probablemente pagarán sus deudas. O se puede utilizar el modelado predictivo para predecir si una máquina se averiará debido al desgaste excesivo.

Los profesionales de datos también pueden utilizar el modelado predictivo para explorar datos en busca de nuevas tendencias, patrones e ideas. El modelado predictivo se utiliza en muchas áreas, incluyendo marketing, salud, finanzas y deportes.

El modelado predictivo se puede agrupar en dos categorías principales: supervisado y no supervisado. El modelado predictivo supervisado generalmente comienza con un conjunto de datos de entrenamiento, también conocido como conjunto de entrenamiento, etiquetado o etiquetado con respuestas correctas. El modelado predictivo no supervisado no tiene estos datos etiquetados. En cambio, implica analizar las propiedades del conjunto de datos para descubrir patrones ocultos sin respuestas correctas.

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Diferentes tipos de modelos predictivos

Existen múltiples tipos de modelado predictivo, y cada modelo es útil en determinadas situaciones. Al elegir qué modelo utilizar, es importante considerar qué hará el modelo, qué tipo de datos tienes y qué preguntas te gustaría que responda. Esto asegura que elijas un modelo que te brinde los mejores resultados.

Modelo de pronóstico

Los modelos de pronóstico son uno de los tipos de modelos predictivos más destacados. Pronostican valores futuros basados en datos históricos. Además, estos modelos gestionan las predicciones de valores métricos estimando el valor numérico para nuevos datos basado en el aprendizaje de datos históricos.

Algunos casos de uso comunes para los modelos de pronóstico incluyen pronósticos de ventas, costos e inventarios. El pronóstico es una parte crucial de la planificación empresarial porque ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre cómo asignar recursos.

El pronóstico también es útil porque ayuda a las empresas a decidir cuánto stock necesitan mantener en un momento dado según la demanda del consumidor. Los modelos de pronóstico más comunes son suavizado exponencial, medias móviles autorregresivas, ajuste estacional y modelos de regresión estadística.

Una desventaja de los modelos de pronóstico es que pueden producir pronósticos inexactos si se utiliza una cantidad insuficiente de datos históricos como entrada.

Modelo de clasificación

Un modelo de clasificación se utiliza para asignar clases a los datos. Los modelos de clasificación son generalmente más fáciles y más rentables de implementar que los que predicen valores continuos. Ejemplos de estos tipos de modelos incluyen modelos binarios, de múltiples clases y de regresión.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Este tipo de modelo es ideal para tomar decisiones cuando la variable de salida es categórica (nominal) u ordinal. Por ejemplo, un proveedor de préstamos puede querer utilizar un modelo de clasificación para determinar si debe otorgar crédito a un solicitante. Las variables de entrada podrían ser factores como la cantidad de dinero en su cuenta bancaria, su relación deuda-ingresos y si tienen algún préstamo pendiente.

La variable de salida podría ser una respuesta de sí/no: ¿esta persona incumplirá su préstamo? Estos modelos también pueden predecir cómo se comportará alguien midiendo cómo se ha comportado en el pasado.

Los tipos más comunes de modelos de clasificación son regresión logística, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales artificiales, análisis discriminante lineal, árboles de decisión, vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte y modelos de clasificador de Bayes ingenuos.

Modelo de outliers

Un modelo de outliers se utiliza para identificar puntos de datos anómalos que no se ajustan al patrón del resto de los datos. Por ejemplo, se podría utilizar un modelo de outliers para identificar cargos incorrectos en una tarjeta de crédito u otros números fraudulentos. Este analizaría puntos de datos individuales para determinar si son incorrectos en comparación con el resto de los datos.

Si un punto de datos parece muy diferente al resto de los datos, es un outlier. Puede parecer lo suficientemente simple identificar estos errores sin un modelo, pero especialmente con conjuntos de datos más grandes, el modelado de outliers puede ayudarte a encontrar puntos de datos inusuales y predecir problemas futuros relacionados con estos números.

Existen varios tipos de outliers con los que los modelos de outliers pueden trabajar. Estos son algunos de los más comunes:

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• Kurtosis: cuando una gran cantidad de puntos de datos tienen valores extremos
• Skewness: cuando hay más puntos de datos de los esperados en un lado de la distribución
• Heteroscedasticidad: cuando ciertos grupos tienen más variabilidad en sus mediciones que otros
• Distribución bimodal: cuando un gráfico tiene dos picos en lugar de uno

Modelo de series temporales

Un modelo de series temporales se utiliza para predecir eventos futuros basados en datos pasados ordenados en una secuencia. Es una técnica econométrica utilizada para predecir valores futuros basados en valores pasados. Un modelo de series temporales utiliza las tendencias, estacionalidad y ciclicidad de un sistema, así como otros factores para predecir su comportamiento futuro.

Los modelos de series temporales son particularmente útiles para empresas que trabajan con ciclos estacionales u otros tipos de ciclos. Por ejemplo, si tienes una tienda minorista, te gustaría saber cuáles son tus meses más ocupados para poder asignar más recursos laborales a esos períodos de tiempo.

El tipo más común de modelo de series temporales es el modelo autorregresivo integrado de media móvil (ARIMA, por sus siglas en inglés). ARIMA combina otros dos modelos: suavizado exponencial y media móvil. El suavizado exponencial se utiliza para suavizar los valores extremos en los datos, mientras que la media móvil genera un valor constante.

Modelo de clustering

Un modelo de clustering se utiliza para identificar grupos de puntos de datos que son muy similares entre sí. El modelo de clustering se utiliza para agrupar elementos similares, lo que puede ayudar en tareas como la segmentación de clientes y encontrar la mejor manera de comercializar productos.

Un ejemplo de algoritmo de clustering es el k-means, que asigna iterativamente observaciones a grupos hasta que todas las observaciones hayan sido asignadas o hasta que ninguna observación necesite ser reasignada. Como resultado, cada observación se asignará a un grupo.

Modelado predictivo vs. análisis predictivo

Modelado predictivo y análisis predictivo se utilizan a menudo indistintamente, pero son procesos diferentes utilizados para propósitos empresariales distintos.

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El modelado predictivo utiliza un modelo estadístico para predecir un evento o resultado futuro basado en datos conocidos. Por ejemplo, se puede utilizar el modelado predictivo en una campaña de marketing dirigiéndose a clientes que han comprado un determinado producto en el pasado y enviándoles un anuncio para ese mismo producto. El modelado predictivo casi siempre tiene un elemento visual para ayudar a los usuarios a comprender mejor sus datos.

El análisis predictivo es el análisis de datos para descubrir patrones, ideas y posibilidades de investigación adicionales. Se refiere a un conjunto más amplio de técnicas, que incluyen métodos estadísticos y técnicas de otros campos como machine learning, text mining, social network analysis y bioinformática. El análisis predictivo generalmente se refiere a analizar datos históricos sobre eventos para hacer predicciones sobre el futuro.

¿Por qué se utiliza el modelado predictivo?

El modelado predictivo se utiliza en muchas industrias, todas con el mismo propósito: ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Este tipo de modelo es útil en muchas situaciones empresariales en las que tienes muchos datos disponibles pero no tienes respuestas claras sobre lo que significa para los procesos y el rendimiento empresarial futuros. En estas situaciones, los modeladores de big data y otros profesionales de datos pueden utilizar modelos predictivos como recursos para predecir con precisión los resultados futuros.

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