Análisis predictivo: el conocimiento del futuro

Se dice que cada generación tiene su lengua de alfabetización; si tenías conocimiento de eso, entonces eras considerado alfabetizado de esa edad; la edad oscura cuando vivíamos una vida de guerra, las personas que tenían un buen conocimiento de ella se convirtieron en generales y reyes. Cuando llegó la era industrial, las personas que entendían las máquinas construyeron industrias. ¿Qué tan preciso puede ser el análisis predictivo?

Hoy vivimos en una época en la que el lenguaje de la alfabetización es la tecnología. Y las personas que entienden de tecnología valoran muy positivamente los datos de buena calidad, lo que ha hecho que se conviertan en uno de los activos esenciales. Ahora surge la pregunta: ¿qué hace la gente con los datos? ¿Y si te dijera que ven el futuro con él?

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una metodología que utiliza datos para predecir eventos o comportamientos futuros. Este tipo de análisis estudia escenarios y patrones pasados ​​para identificar conexiones entre ellos y conocer sus resultados. Con estos datos, los investigadores pueden predecir resultados observados antes en patrones de comportamiento similares y manipular escenarios para obtener los resultados deseados.

El análisis predictivo, como sugiere la palabra, pronostica eventos futuros desconocidos. El objetivo es ir más allá de saber lo que ha pasado para hacer un mejor juicio de lo que pasará en el futuro. Utiliza técnicas de aprendizaje automático, estadísticas, modelado de datos y minería para analizar el pasado y estimar el futuro.

Brazo de toma de decisiones de análisis predictivo para muchas industrias. Domina industrias como la publicidad, el marketing, las finanzas, el comercio electrónico, los seguros, la fabricación, el comercio minorista, los sectores gubernamentales, el petróleo y el gas, la educación, etc.

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

El análisis predictivo se origina en la ciencia estadística y, en esencia, implica dar un resultado determinado a la presencia de variables particulares en un gran conjunto de datos. Este resultado se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurra cierto evento en el futuro.

Hay dos enfoques principales de modelado estadístico utilizados en el análisis predictivo: modelos de clasificación y modelos de regresión.

1. Modelos de clasificación

El método de clasificación hace uso de técnicas matemáticas como árboles de decisión, programación lineal, redes neuronales y estadísticas. Para. Por ejemplo, le dirá si es probable que un miembro se quede en la empresa o se vaya dentro de un plazo determinado, en función de ciertos criterios.

2. Modelos de regresión

Los modelos de regresión predecirán un número real que utilizará datos continuos en lugar de datos binarios. Por ejemplo, se podría usar una regresión logística para evaluar cómo cambian las probabilidades de que un paciente sufra un ataque al corazón (variable binaria) con cada valor adicional de IMC (variable continua).

Análisis predictivo Ventajas

• Fraudes

  • El análisis predictivo es una bendición para la ciberseguridad. Pueden detectar fraudes, amenazas, etc. utilizando estas técnicas.

• Mejoramiento

  • El análisis predictivo ayuda a identificar los gustos y disgustos de los clientes y, por lo tanto, reconoce patrones de compra y optimiza las estrategias de marketing.

• Toma de decisiones

  • La concesión de préstamos, la aceptación de reclamaciones de seguros, etc. se pueden realizar en función de los modelos de datos utilizados en el análisis predictivo.

• Operaciones

  • Las industrias de comercio electrónico pueden tomar decisiones sobre la gestión de inventario. Las industrias de petróleo y gas pueden predecir planes de mantenimiento de equipos basados ​​en análisis predictivos.

Análisis predictivo Contras

• Factores humanos

  • Los investigadores afirman que los modelos/algoritmos de Predictive Analytics no tienen en cuenta las emociones, los estados de ánimo, las relaciones, etc. al anticipar los patrones.

• Tiempo

  • Los modelos de Predictive Analytics deben revisarse con el tiempo. Las personas cambian con el tiempo. Un modelo aplicable en un momento dado puede no ser útil más adelante.

• Costo

  • Es costoso implementar el análisis predictivo en términos de recursos, herramientas y tiempo.

• Privacidad y seguridad

  • El análisis predictivo se ocupa de los datos. Almacenar una cantidad tan grande de datos es un gran desafío. Los datos también pueden contener información personal de los usuarios, etc., que debe protegerse.

Una mirada más profunda al análisis predictivo

¿Alguna vez has pensado que tu teléfono está escuchando todas tus conversaciones? Probablemente tengas al menos un amigo que cree en esa conspiración porque habló sobre algo o simplemente pensó en ello. Luego terminaron recibiendo un anuncio del producto exacto o al menos algo relacionado con él.

Muchas otras industrias utilizan en gran medida el análisis predictivo. Ayuda a los médicos a realizar diagnósticos precisos o determinar el resultado de los tratamientos para personas con afecciones específicas. Esto también ha ayudado a reducir los tiempos de espera en la sala de emergencias hasta en un 15 por ciento.

Ha ayudado al mercado minorista al predecir correctamente qué acciones se venderían más y, por lo tanto, cuáles deberían almacenarse más. El análisis predictivo incluso ha dado grandes saltos en otros dominios como la banca, la fabricación, el transporte público y la seguridad cibernética, por nombrar algunos.

Ahora, esto no significa que todo sea sol y arcoíris, y resolverá el hambre en el mundo. Ha habido muchos casos recientemente sobre hasta qué punto la recopilación de datos se dirige a personas como usted y como yo. Las empresas se han infiltrado en nuestra vida personal, lo que ha dado lugar a demandas contra empresas como Facebook y Cambridge Analytica.

Podrías pensar, ¿qué es lo peor que estas personas podrían estar haciendo? bueno, piensa en esto: si tienes un muy buen amigo al que conoces desde hace mucho tiempo y con el que sales regularmente, te será muy fácil predecir lo que haría en determinadas situaciones.

Para tener una idea de esto, habrían pasado mucho tiempo juntos y también compartido un montón de experiencias, entonces, ¿cómo tiene el análisis predictivo el poder de hacer lo mismo sin siquiera saber quién es usted?

Bueno, compañías como Cambridge Analytica tienen 5000 puntos de datos para definir quién es usted, qué es probable que haga y qué es probable que compre. Los datos que cargan en eso se compran a compañías como Facebook y Google, que funcionan bajo la fachada de ganar dinero a través de la publicidad. En realidad, nosotros, los consumidores de esas tecnologías, somos el producto.

Siempre hay algo volátil que crea la humanidad donde las personas están completamente divididas si esto es bueno para nosotros o será la muerte de todos nosotros. Sé que esto suena como pintar una imagen realmente mala en una herramienta simple diseñada para predecir a los socios clientes para brindarles un mejor servicio, pero la principal preocupación aquí radica en el hecho de cómo se recopilan los datos para que esa herramienta realmente funcione.

¿Se sentiría cómodo sabiendo que una empresa de terceros conoce todos sus movimientos y elecciones? ¿Que te están convirtiendo en un títere a quien la próxima compañía está tratando de vender su próximo producto nuevo y brillante? Entonces, ¿a qué se reduce todo esto?

Un hecho simple es que esto es como el fuego, podemos aprender a controlarlo y avanzar como civilización y aprender a comer alimentos cocinados y socializar, o podemos usarlo para convertirnos en una civilización avanzada que da a luz a una IA de autoaprendizaje. que termina gobernando el mundo y esclavizando a la humanidad. ¿Qué va a ser?

Análisis predictivo y QuestionPro

QuestionPro proporciona análisis como parte del producto Encuestas, lo que ayuda a obtener información sobre el pasado y tomar decisiones para el futuro. Hay varias características como informes, paquetes de estadísticas, filtrado de datos, tabulación cruzada, análisis de tendencias, análisis de texto, etc., que pueden ayudar a los clientes en la toma de decisiones predictivas.

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Autores : Shubhada y Jackson / Fahad Ahmed Shaikh