- Qué es el análisis predictivo de datos
- incorporar Big Data
- pasos básicos para el análisis predictivo de datos
- Recursos relacionados
¿qué es el análisis predictivo de datos?
El análisis predictivo de datos utiliza datos actuales y pasados para permitirle hacer predicciones sobre el futuro u otras incógnitas. Se puede ver la probabilidad de un evento próximo o una situación específica, dados los datos que se analizan., Los ejemplos de análisis de datos predictivos son de gran alcance:
- Los sitios de comercio electrónico utilizan análisis predictivos para ofrecer productos específicos que puedan interesar a un visitante. Las predicciones se basan en las compras pasadas de ese visitante y la visualización de productos.
vea análisis de comercio electrónico en acción:
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- Un departamento de recursos humanos podría usar análisis predictivos para detectar si los empleados están pensando en dejar de fumar y luego persuadirlos para que se queden.,
- En seguridad de TI, la predicción podría ser sobre dónde el malware ha infectado los sistemas, en función de la actividad de la red y los flujos de datos. Estos sistemas obtienen la máxima prioridad para la inspección en profundidad.
El análisis predictivo de datos difiere del pronóstico general. Le da información sobre casos individuales (clientes individuales, empleados y sistemas, en los ejemplos anteriores). Esto hace que el análisis predictivo sea procesable. Abre la puerta a mejoras y resultados inmediatos al aplicar los insights de los análisis.,
pasos básicos para el análisis predictivo de datos
La integración del uso del análisis predictivo de datos se puede hacer en los siguientes pasos:
- defina el resultado que desea, por ejemplo, cómo ofrecer a cada cliente productos adicionales de interés.
- recopilar los datos que se necesitarán(datos de seguimiento del sitio de comercio electrónico, registros de CRM, etc.).
- Según sea necesario, prepare los datos de cada fuente y, a continuación, combine los diferentes conjuntos de datos.,
- cree modelos de análisis predictivos, utilizando análisis estadísticos para ver qué resultados suelen seguir a qué eventos.
- aplica tus modelos a tu negocio.
- revise los modelos para asegurarse de que funcionan correctamente.
el software de análisis fácil de usar puede hacer que estos pasos sean accesibles para usuarios empresariales y no técnicos. Aún debe decidir qué beneficio comercial desea e identificar los datos requeridos. Después, la aplicación de software adecuada puede ayudar a simplificar la preparación y combinación de datos, y la construcción de modelos de análisis predictivos intuitivos.,
trayendo Big Data
¿Para qué se utiliza más el análisis predictivo? Es especialmente útil cuando se trata de aprovechar al máximo el big data. La riqueza de big data se puede aprovechar para obtener información muy específica por visitante. Un ejemplo son los clics individuales en diferentes productos y páginas de cada visitante en un sitio de comercio electrónico. Las técnicas de análisis deben adaptarse a un gran volumen, velocidad y variedad de datos. Una técnica es la minería de datos, que ayuda a los usuarios a identificar patrones y tendencias., Otros son algoritmos estadísticos para construir modelos y aprendizaje automático para actualizar modelos a medida que llegan nuevos datos.
mantener sus datos seguros
otra área donde los ejemplos de análisis de datos predictivos pueden ayudar a su organización a elevar el listón es la ciberseguridad. El uso de este método irá más allá de donde sus sistemas han sido atacados. Puede predecir dónde es probable que los ciberdelincuentes ataquen a continuación, identificar sus puntos débiles y diagnosticar qué tan preparado está para resistir un ataque antes de que ocurra.,
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Usando Sisense, puede cambiar fácilmente un parámetro y ver qué afecta, para que pueda aprender qué escenario le ayudará a alcanzar sus objetivos y tomar las decisiones comerciales correctas.
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