Cuando hablamos de la analítica predictiva y las posibilidades que ofrece, es evidente que el el análisis de datos se ha convertido en un habitual en todo tipo de sectores: este recurso ayuda a ahorrar tiempo al ser capaz de analizar una gran cantidad de información en poco tiempo. En este post analizamos cuáles son los modelos predictivos más utilizados que debes conocer al analizar datos para que entiendas cuál es el más adecuado para tu negocio.
Cuáles son los modelos predictivos de machine learning más habituales
Los modelos predictivos son métodos estadísticos y de machine learning diseñados para predecir eventos o comportamientos futuros basándose en datos históricos.
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Al identificar patrones y relaciones en los datos, estos modelos permiten estimar resultados probables en un periodo determinado, ahorrando costes y ayudándote a tomar mejores decisiones. Veamos cuáles son los modelos predictivos a tu alcance.
Modelos de clasificación
Sin duda, uno de los modelos predictivos más utilizados en empresas de servicios. Estos modelos asignan categorías o etiquetas a los datos basándose en características específicas y por tanto ayudan a segmentar clientes, lo que es perfecto para hacer campañas publicitarias personalizadas para targets específicos. Además, sirven predecir la tasa de clientes que podrían abandonar un producto o servicio.
Modelos de regresión
Este tipo de modelos predictivos machine learning analizan la relación entre variables independientes y una variable dependiente para predecir valores continuos. Por ejemplo, permiten predecir las ventas futuras de un producto en función de la estacionalidad y precio del mismo a lo largo de un determinado periodo de tiempo.
Modelos de series temporales
Otro de los modelos predictivos más utilizados son los que se basan en series temporales. Hablamos de un sistema capaz de analizar datos secuenciales en el tiempo para identificar tendencias y patrones estacionales. Esto es muy útil para en determinadas épocas con picos de venta, como Black Friday o la campaña de Navidad, ya que podría ayudarte a elaborar una previsión de ventas.
Modelos de clustering
Los modelos predictivios de agrupamiento o clustering son capaces de detectar y agrupar conjuntos con similitudes, aunque no estén en una misma categoría. Por ejemplo, un banco podría agrupar a sus clientes en función de sus hábitos de consumo para ofrecer productos financieros personalizados.
Árboles de decisión
Los modelos predictivios de este tipo cuentan con estructuras jerárquicas que representan decisiones y sus consecuencias para que puedas clasificar datos o predecir resultados basados en múltiples variables. Volviendo al ejemplo anterior, un banco podría analizar rápidamente los datos de usuarios antes de otorgar un préstamo.
Redes neuronales
Inspirados en el cerebro humano, estos modelos predictivos usan redes neuronales capaces de reconocer patrones en grandes volúmenes de datos. Esto es perfecto para todo tipo de trabajos relacionados con el reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y detección de fraudes.
Cómo habrás podido ver, hay diferentes modelos predictivos, por lo que deberás elegir la opción que mejor se ajuste a tus necesidades para potenciar tu negocio mediante el análisis masivo de datos.
Desde MASMOVIL NEGOCIOS esperamos haberte ayudado a comprender cuáles son los modelos predicitivos machine learning más utilizados y las posibilidades que ofrecen en tu negocio para potenciarlo y ayudarte en la toma de decisiones.
