Diferencia entre revisiones de «Análisis predictivo»
mSin resumen de edición |
Añadiendo "Definición" desde el artículo en inglés |
||
| Línea 8: | Línea 8: | ||
Una de las apicaciones más conocidas es el score de crédito utilizado en servicios financieros. Los modelos de puntuación procesan un histórico de crédito de un cliente, las solicitudes de prestamo, los datos del cliente, etc, con el objeto de ordenar y clasificar a los sujetos por su probabilidad de poder hacer el futuro pago a tiempo. |
Una de las apicaciones más conocidas es el score de crédito utilizado en servicios financieros. Los modelos de puntuación procesan un histórico de crédito de un cliente, las solicitudes de prestamo, los datos del cliente, etc, con el objeto de ordenar y clasificar a los sujetos por su probabilidad de poder hacer el futuro pago a tiempo. |
||
==Definición== |
|||
El análisis predictivo es un area de la minería del dato que pretende extraer conocimiento que le permita predecir tendencias y patrones de comportamiento. A menudo una circunstancia desconocida de interés se va a producir en el futuro pero el análisis predictivo se puede aplicar igualmente a lo desconocido tanto en el pasado, el presente o el futuro. Por ejemplo, identificar suspechosos después de haberse producido un crimen o un fraude con trajeta de crédito <ref>{{cite book|last1=Finlay|first1=Steven|title=Predictive Analytics, Data Mining and Big Data. Myths, Misconceptions and Methods|date=2014|publisher=Palgrave Macmillan|location=Basingstoke|isbn=1137379278|pages=237|edition=1st}}</ref>. Lo fundamental del análisis predictivo está en identificar relaciones entre las variables explicativas y las variables predictivas del pasado de forma que se pueda escalar a lo que está por ocurrir. Es importante advertir, en cualquier caso, que la fiabilidad y usabilidad de los resultados dependerán mucho del nivel de análisis del dato y la calidad de las hipótesis. |
|||
== References == |
== References == |
||
Revisión del 12:07 9 jul 2015
El análisis predictivo agrupa una variedad de técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y mineria de datos que analiza los datos actuales e históricos reales para hacer predicciones acerca del futuro o acontecimientos no conocidos.[1][2]
En el ámbito de los negocios los modelos predictivos extraen patrones de los datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades. Los modelos predictivos identifican relaciones entre diferentes factores que permiten valorar riesgos o probabilidades asociadas en base a un conjunto de condiciones, guiando así al decisor durante las operaciones de la organización.[3]
El efecto funcional que pretenden estas inciciativas técnicas es que el análisis predictivo provea una puntuación (probabilidad) para cada sujeto (cliente, empleado, paciente, producto, vehículo, componente, maquina y otra unidad en la organización. con el objeto de determinar, informar o influir procesos en la organización en el que participen un gran número de sujetos, tal y como ocurre en marketing, evaluación de riesgo de crédito, detección de fraudes, fabricación, salud y operaciones guvernamentales como el orden público.
El análisis predictivo se está utilizando en Casinos [4], Ciencia Actuaría [5], Comercio electrónico [6], Finanzas [7], Gobierno [8], Industria farmacéutica [9], Marketing [10], Minorista [11], Compañía de seguros [12], Telecomunicaciones [13], Asistencia sanitaria [14], Viajes [15] y otros campos.
Una de las apicaciones más conocidas es el score de crédito utilizado en servicios financieros. Los modelos de puntuación procesan un histórico de crédito de un cliente, las solicitudes de prestamo, los datos del cliente, etc, con el objeto de ordenar y clasificar a los sujetos por su probabilidad de poder hacer el futuro pago a tiempo.
Definición
El análisis predictivo es un area de la minería del dato que pretende extraer conocimiento que le permita predecir tendencias y patrones de comportamiento. A menudo una circunstancia desconocida de interés se va a producir en el futuro pero el análisis predictivo se puede aplicar igualmente a lo desconocido tanto en el pasado, el presente o el futuro. Por ejemplo, identificar suspechosos después de haberse producido un crimen o un fraude con trajeta de crédito [16]. Lo fundamental del análisis predictivo está en identificar relaciones entre las variables explicativas y las variables predictivas del pasado de forma que se pueda escalar a lo que está por ocurrir. Es importante advertir, en cualquier caso, que la fiabilidad y usabilidad de los resultados dependerán mucho del nivel de análisis del dato y la calidad de las hipótesis.
References
- ↑ Nyce, Charles (2007), Predictive Analytics White Paper, American Institute for Chartered Property Casualty Underwriters/Insurance Institute of America, p. 1.
- ↑ Eckerson, Wayne (10 de mayo de 2007), Extending the Value of Your Data Warehousing Investment, The Data Warehouse Institute.
- ↑ Coker, Frank (2014). Pulse: Understanding the Vital Signs of Your Business (1st edición). Bellevue, WA: Ambient Light Publishing. pp. 30, 39, 42,more. ISBN 978-0-9893086-0-1.
- ↑ Actuate. «Casinos Analytics: Provide the best customer experience to increase revenue» (en inglés). OpenText. Consultado el 9 de julio de 2015.
- ↑ Conz, Nathan (September 2, 2008), «Insurers Shift to Customer-focused Predictive Analytics Technologies», Insurance & Technology.
- ↑ Actuate. «Predict Customer Behavior and Increase Sales» (en inglés). OpenText. Consultado el 9 de julio de 2015.
- ↑ Korn, Sue (April 21, 2011), «The Opportunity for Predictive Analytics in Finance», HPC Wire.
- ↑ Actuate. «Predictive Analytics Solutions for Government» (en inglés). OpenText. Consultado el 9 de julio de 2015.
- ↑ McKay, Lauren (August 2009), «The New Prescription for Pharma», Destination CRM.
- ↑ Fletcher, Heather (March 2, 2011), «The 7 Best Uses for Predictive Analytics in Multichannel Marketing», Target Marketing.
- ↑ Das, Krantik; Vidyashankar, G.S. (July 1, 2006), «Competitive Advantage in Retail Through Analytics: Developing Insights, Creating Value», Information Management.
- ↑ Quiterian. «Minimizar el riesgo y detectar oportunidades en un entorno cambiante». OpenText. Consultado el 9 de julio de 2015.
- ↑ Barkin, Eric (May 2011), «CRM + Predictive Analytics: Why It All Adds Up», Destination CRM.
- ↑ Stevenson, Erin (December 16, 2011), «Tech Beat: Can you pronounce health care predictive analytics?», Times-Standard.
- ↑ McDonald, Michèle (September 2, 2010), «New Technology Taps 'Predictive Analytics' to Target Travel Recommendations», Travel Market Report.
- ↑ Finlay, Steven (2014). Predictive Analytics, Data Mining and Big Data. Myths, Misconceptions and Methods (1st edición). Basingstoke: Palgrave Macmillan. p. 237. ISBN 1137379278.