Análisis predictivo: tipos, técnicas y herramientas

El análisis predictivo es un conjunto de técnicas cruciales en el ámbito del Data Science. En esta línea, el presente artículo hace hincapié en los distintos tipos, técnicas y herramientas.

El análisis predictivo en las empresas: tipos, técnicas y herramientas

La definición del análisis predictivo la podemos resumir en un conjunto de técnicas que están encaminadas a prever comportamientos futuros. Hay que señalar que esto se utiliza en las empresas, pero también en administraciones y entidades. No en vano, en tiempos de Big Data y de Machine Learning estas técnicas son fundamentales.

Conviene indicar, sin embargo, que para entender bien cómo funciona este tipo de análisis hay que destacar las siguientes vertientes.

Tipos de análisis predictivo

Los tipos de analíticas predictivas que existen son fundamentalmente dos: de clasificación y de regresión. Según el caso y el objeto de estudio, convendrá más o menos una de las dos opciones.

Modelos de clasificación

Los modelos de clasificación son aquellos que permiten conocer la clase o tipología de un individuo. Por lo general, el funcionamiento es clásico y binario (0-1) en los resultados. Y, además, puedes conocer en un porcentaje cuál será la respuesta esperada.

Esta clasificación es binaria y, en algunos casos, resulta muy útil para realizar una segmentación. No en vano, hay multitud de contextos en los que la respuesta se tiene que limitar a un "sí" o un "no".

Modelos de regresión

Los modelos de regresión introducen un elemento novedoso porque permiten saber qué rendimiento vas a sacar de un individuo o producto. Por ese motivo, en algunos casos son más complejos que los modelos de clasificación.

Remarcar que este modelo es especialmente interesante en sectores como el comercial o el marketing; muchas veces, no se trata solo de conocer el ciclo de vida del cliente, sino cuánto va a aportar.

Técnicas de análisis predictivo

Las técnicas de análisis predictivo se basan en modelos matemáticos y estadísticos. Y, por supuesto, el tipo de algoritmos que se utilizarán pueden variar en función de múltiples factores. En función de la casuística, puedes optar por varias posibilidades, y son las siguientes:

Árboles de decisión

Los árboles de decisión están formados por subconjuntos de variables de objetivos que han sido predeterminadas. Se utilizan algoritmos de aprendizaje supervisados para realizar la analítica. La estructuración es similar a un árbol, puesto que se parte de un único nodo que después se ramifica en variables o alternativas.

Análisis de regresión

Los análisis de regresión lo que hacen es relacionar entre sí distintas variables. Dentro de los análisis de regresión, podemos hablar de los lineales (variables dependientes, independientes y elementos aleatorios) y las logísticas (predecir el resultado de una variable categórica con variables predictoras). Esta es una de las opciones más habituales.

Redes neuronales

La técnica de redes neuronales se denomina así por su similitud con las neuronas del cerebro. En esencia, se trata de varias capas que, a su vez, están relacionadas con elementos sencillos conectados entre sí (neuronas). Esta técnica ha ganado importancia los últimos años gracias al desarrollo de la IA (Inteligencia Artificial). Al final, lo que buscan las nuevas tecnologías es asimilarse al patrón de acción del cerebro.

Herramientas de análisis predictivo

Las siguientes herramientas de análisis predictivo son útiles en determinados contextos. Eso sí, la utilidad será distinta en función del tipo de organización en que se trabaje, así como del nivel de experiencia previa del usuario. Por lo tanto, conviene tener presentes ambas cuestiones.

IBM SPSS Statistics

La empresa IBM cuenta con varias herramientas para realizar análisis de tipo predictivo. Por ejemplo, IBM SPSS Statistics es una herramienta estadística que te permite plantear hipótesis y comprobarlas para llegar a una conclusión útil.

Watson Studio Desktop

La herramienta Watson Studio Desktop sirve para implementar y experimentar con datos. Y lo cierto es que, con la IA (Inteligencia Artificial), es muy útil para poder realizar tareas especializadas. De esta forma, se pueden inferir conclusiones que serán útiles a la hora de trabajar.

IBM SPSS Modeler

La opción IBM SPSS Modeler tiene la utilidad de proporcionar algoritmos y modelos de datos. Muchas veces, se hace necesario disponer de recursos para realizar la operativa cotidiana. De esta forma, es mucho más sencillo tomar decisiones útiles y realizar analíticas predictivas.

Alteryx

Alteryx es una herramienta especialmente útil, que destaca por la opción de recopilar datos de varias fuentes y filtrarlos. Además, ofrece la posibilidad de personalizar informes, lo que facilita el trabajo. Por lo tanto, si buscas una plataforma de análisis amigable, esta es una opción interesante.

DataBricks

DataBricks tiene la ventaja de funcionar con código abierto y con distintas funcionalidades. Lo que permite, en la práctica, que se desarrollen distintas soluciones en función de las circunstancias. En consecuencia, es ideal si buscas una opción personalizable que, además, permite utilizar una cantidad ingente de datos.

MathWorks

MATLAB es la plataforma de MathWorks, que es adecuada para data scientists. No en vano, dispone de la opción de crear algoritmos y comprobar su funcionamiento posteriormente. En definitiva, si lo que se busca es tener poder para configurar, esta es una herramienta interesante. Además, da un buen servicio a usuarios especializados.

RapidMiner

RapidMiner dispone de herramientas de modelado que facilitan el trabajo, en tanto en cuanto favorecen la automatización. Además, también se incorpora un programa de certificación que es especialmente interesante para quien se esté familiarizando con el Data Science. Si la persona que quiere utilizar esta analítica no tiene mucha experiencia, esta opción interesa.

DataRobot

DataRobot cuenta con herramientas de analítica predictiva desde un sitio centralizado. Por otra parte, hay que señalar que las soluciones están adaptadas a distintos sectores de actividad, desde la venta minorista al marketing o los seguros. En consecuencia, esta es una posibilidad muy útil para quien prioriza la funcionalidad sobre otras consideraciones.

Conclusión

El análisis predictivo es muy útil en el mundo profesional y en las administraciones. Y es que, de hecho, predecir con datos futuros comportamientos es muy útil para adaptar las inversiones o tomar decisiones. En consecuencia, no ha de extrañar que sea un elemento clave para un data scientist.