Predictivo definicion

Dictive

El modelado predictivo utiliza resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que pueda utilizarse para predecir resultados futuros. Es una herramienta utilizada en el análisis predictivo, una técnica de minería de datos que intenta responder a la pregunta «¿qué podría ocurrir en el futuro?».

La rápida migración de productos digitales ha creado un mar de datos fácilmente disponibles para las empresas. Las empresas utilizan los big data para mejorar la dinámica de las relaciones entre clientes y empresas. Esta ingente cantidad de datos en tiempo real se obtiene de las redes sociales, el historial de navegación por Internet, los datos del teléfono móvil y las plataformas de computación en la nube.

Sin embargo, los datos suelen estar desestructurados y son demasiado complejos para que los humanos puedan analizarlos rápidamente. Debido al enorme volumen de datos, las empresas utilizan herramientas de modelado predictivo, a menudo a través de programas informáticos. Estos programas procesan grandes cantidades de datos históricos para evaluar e identificar patrones. A partir de ahí, el modelo puede proporcionar un registro histórico y una evaluación de qué comportamientos o acontecimientos es probable que vuelvan a producirse o se produzcan en el futuro.

Factor predictivo

El análisis predictivo es un importante enfoque analítico utilizado por muchas empresas para evaluar riesgos, prever futuras tendencias empresariales y predecir cuándo es necesario realizar tareas de mantenimiento. Los científicos de datos utilizan datos históricos como fuente y emplean diversos modelos de regresión y técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones y tendencias en los datos.

El objetivo básico del análisis predictivo es pronosticar lo que ocurrirá en el futuro con un alto grado de certeza. Esto distingue la analítica predictiva de la descriptiva, que ayuda a los analistas a analizar lo que ha ocurrido anteriormente, y de la prescriptiva, que utiliza técnicas de optimización para detectar soluciones óptimas para abordar las tendencias reveladas por la analítica predictiva.

Las empresas de todo el mundo utilizan el análisis predictivo de formas muy diversas. Empresas de sectores tan diversos como la banca, la sanidad, el comercio, la hostelería, la industria farmacéutica, la automoción, la industria aeroespacial y la fabricación se benefician de esta tecnología.

Las empresas pueden estimar mejor la demanda utilizando análisis avanzados y eficaces e inteligencia empresarial. Pensemos en una empresa hotelera que quiere estimar cuántas personas se alojarán en una zona determinada este fin de semana para poder garantizar que dispone de los empleados y recursos adecuados para satisfacer la demanda.

Valor

¿Qué es el modelado predictivo? El modelado predictivo es una solución de minería de datos que ayuda a predecir resultados futuros mediante el análisis de datos históricos y actuales. El modelado predictivo implica recopilar datos, formular un modelo estadístico, predecir y validar (o revisar) ese modelo.

El modelado predictivo existe desde hace décadas, pero sólo recientemente se ha considerado un subconjunto de la IA, a menudo vinculado al aprendizaje automático. Se utiliza para predecir la probabilidad de que se produzcan resultados específicos basándose en datos recogidos de acontecimientos similares pasados y presentes.

Por ejemplo, con el modelado predictivo se puede calcular la probabilidad de que un cliente se dé de baja (se dé de baja o deje de comprar productos en favor de los de un competidor). Para lograrlo, el modelo utiliza los datos disponibles de los clientes que han abandonado antes y de los que no. Esto se hace mediante patrones identificados por algoritmos de aprendizaje automático para predecir tendencias futuras.

Aunque estas predicciones se utilizan habitualmente para eventos futuros, también se aplican a otras condiciones. Imagine que desea clasificar la prioridad de un ticket de soporte, basándose en su texto descriptivo. Tras recopilar datos de tickets similares, podrá predecir la prioridad de otros con una tasa de precisión que aumentará con cada predicción realizada.

Prescriptivo

La policía predictiva se ha convertido en los últimos años en una expresión muy discutida, que a veces se utiliza de forma tan amplia y para tantas tecnologías que se pierden las verdaderas características de funcionamiento y las especificaciones técnicas. Este post pretende establecer sucintamente los parámetros de una definición actual de lo que es la vigilancia predictiva.

La policía predictiva trata de aprovechar el poder de la información, las tecnologías geoespaciales y los modelos de intervención basados en pruebas para reducir la delincuencia y mejorar la seguridad pública. Este doble enfoque -aplicar análisis avanzados a diversos conjuntos de datos, junto con modelos de intervención- puede hacer que las fuerzas del orden pasen de reaccionar ante los delitos al ámbito de predecir qué y dónde es probable que ocurra algo y desplegar los recursos en consecuencia.

El Instituto Nacional de Justicia (NIJ), organismo de investigación, desarrollo y evaluación del Departamento de Justicia de Estados Unidos, señala que el trabajo de las fuerzas del orden suele ser reactivo: los agentes responden a llamadas de servicio, sofocan disturbios y practican detenciones. Por el contrario, señala el NIJ, la actuación policial proactiva utiliza datos, modelos geoespaciales y modelos de intervención para predecir qué y dónde [y cuándo] es probable que ocurra algo y desplegar los recursos en consecuencia.