En el ámbito del análisis predictivos, los datos son el principal elemento. Sin embargo, no todos los datos son válidos o pueden servirnos. Los datos deben de ser relevantes, precisos y limpios.
Actualmente se ha convertido en una poderosa herramienta en la analítica de datos, que ofrece a las organizaciones la capacidad de pronosticar tendencias, optimizar estrategias y anticipar resultados.
El análisis de datos puede parecer una tarea complicada, pero no tiene por qué serlo. Hoy traemos 5 pasos predictivos que pueden simplificar su análisis de datos.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es una rama de la analítica avanzada que utiliza datos históricos, modelado estadístico, técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático para hacer predicciones sobre resultados futuros.
En el contexto de la analítica de datos en las fábricas, puede implicar la predicción de tendencias de producción, identificación de posibles problemas de mantenimiento antes de que ocurran, optimización de la fábrica…
Pero, ¿Cómo se puede simplificar un análisis predictivo y que sea de gran valor?
1. Define tus objetivos
El primer paso en cualquier análisis de datos, es definir claramente el problema que está tratando de resolver. En este momento es importante establecer objetivos claros para su análisis.
Establecer objetivos claros para el análisis de datos
Defina lo que quiera lograr con sus esfuerzos. A través de este paso, podrá generar un enfoque en lo que realmente importa, seleccionar herramientas adecuadas, comunicar resultados de manera efectiva y tomar mejores decisiones basadas en datos.
Es importante tener siempre presente, que los objetivos planteados en el análisis de datos deben ser específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con un plazo determinado, para que sean realmente útiles.
Tener un planteamiento sólido, ofrecerá la posibilidad de orientar su análisis de datos en la dirección correcta.
2. Recopilación y limpieza de datos
Una vez que tenemos el problema bien definido, el siguiente paso es recopilar los datos que se necesitan para resolverlos. Esto puede implicar la recopilación de datos existentes, la realización de encuestas o experimentos.
Obtención de datos relevantes
Es importante recopilar datos que sean relevantes para el problema que se está tratando de resolver. Hay que asegurarse de recopilar datos que sean relevantes para los objetivos propuestos y que sean de alta calidad.
Técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos
Antes de poder extraer información de los datos, se deberá de limpiar y procesar sus datos para extraer información relevante. En este paso, se deben eliminar de los datos, todos los errores, valores atípicos e inconsistencias.
Tener datos sucios o incorrectos, pueden llevar a conclusiones erróneas y predicciones inexactas.
3. Análisis exploratorio de los datos
Con la exploración y el resumen de las características de un conjunto de datos, se logra comprender mejor su estructura y patrones. Comprender la distribución de los datos, es esencial ya que:
- Ayuda a identificar anomalías y patrones:
Con la visualización de la distribución de los datos, podemos identificar patrones y tendencias generales en los datos. Puede ayudarnos a detectar valores atípicos, errores de entrada o comportamientos inesperados. - Seleccionar técnicas de modelado adecuadas:
La distribución de los datos puede influir en la elección de las técnicas de modelado adecuadas. Algunos algoritmos de aprendizaje automático asumen que los datos siguen una distribución normal, mientras otros son más robustos a las desviaciones de esta norma. - Interpretar los resultados del modelo:
Con la comprensión de la distribución de los datos, podemos interpretar mejor los resultados de los modelos predictivos.
4. Selección y capacitación del modelo
Una vez se haya seleccionado un modelo, el siguiente paso es entrenarlo con sus propios datos. Durante este proceso, el modelo se centra en “aprender” de los datos y ajustar sus parámetros para minimizar el error de predicción.
Debe de considerarse la precisión, la complejidad y la interpretabilidad para elegir el modelo que se ajuste a sus datos.
5. Evaluación e implementación
Finalmente, debe valorarse el rendimiento de su modelo. Esto puede implicar el uso de métricas como la presición, la recuperación y el valor, así como la realización de una validación cruzada para asegurarse de que su modelo se generaliza bien a nuevos datos.
Conclusión
En el mundo actual impulsado por los datos, las organizaciones de todos los tamaños están aprovechando el poder de cómo se utilizan los datos para tomar decisiones más informadas y obtener mejores resultados.
El análisis predictivo puede ser un proceso complejo, especialmente para aquellos que no tienen experiencia en ciencia de datos o análisis estadístico.
A través de estos cinco pasos, será capaz de definir claramente sus objetivos, preparar sus datos, elegir el modelo predictivo correcto, entrenar y evaluar su modelo e implementarlo.
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