Análisis Predictivo
miércoles 23 de octubre de 2013
08:23 a.m.
Una variedad de técnicas desde la estadística, modelado, machine learning y data mining para analizar hechos actuales o históricos y predecir futuros eventos (la
mayoría desconocidos).
En negocios, se utiliza para analizar patrones en datos históricos y/o transaccionales y determinar riesgos y/o oportunidades.
Tipos de Modelo Predictivo
En general, los análisis predictivo se utiliza el término en el sentido de modelado predictivo, los datos de "anotar" con modelos predictivos y pronósticos. Sin
embargo, la gente está utilizando cada vez más el término para referirse a las disciplinas analíticas relacionadas, tales como la modelización descriptiva y
modelado decisión u optimización. Estas disciplinas también incluirá un análisis riguroso de los datos, y se utilizan ampliamente en los negocios para la
segmentación y la toma de decisiones, pero tienen diferentes propósitos y las técnicas estadísticas subyacentes varían.
Predictivo
Los modelos predictivos analizan los resultados anteriores para evaluar la probabilidad de que un cliente es exhibir un comportamiento
específico con el fin de mejorar la efectividad del marketing.
Descriptivo
En general, los análisis predictivo se utiliza el término en el sentido de modelado predictivo, los datos de "anotar" con modelos predictivos y
pronósticos. Sin embargo, la gente está utilizando cada vez más el término para referirse a las disciplinas analíticas relacionadas, tales como la
modelización descriptiva y modelado decisión u optimización. Estas disciplinas también incluirá un análisis riguroso de los datos, y se utilizan
ampliamente en los negocios para la segmentación y la toma de decisiones, pero tienen diferentes propósitos y las técnicas estadísticas
subyacentes varían.
Decisiones
Los modelos de decisión se describe la relación entre todos los elementos de una decisión - los datos conocidos (incluyendo los resultados de los
modelos de predicción), la decisión y los resultados previstos de la decisión - con el fin de predecir los resultados de las decisiones que
involucran muchas variables
Aplicaciones
Aunque puede ser utilizado en muchos ámbitos, algunos de los más importantes son: CRM, Sistema de soporte clínico, direct marketing, detección de fraude,
administración del riesgo.
En Big Data
Ejemplos de fuentes Big Data incluyen registros web (web logs), RFID y datos de sensores, redes sociales, la indexación de búsqueda de Internet, los registros
detallados de llamadas, la vigilancia militar y datos complejos en astronómico, biogeoquímicos, la genómica y las ciencias atmosféricas
Big Data página 10