¿Qué son y para qué se usan los modelos predictivos?

Los modelos predictivos son herramientas estadísticas que utilizan aprendizajes automáticos apoyados por la extracción de Big Data para predecir y pronosticar resultados probables a futuro con la ayuda de datos históricos y existentes, introduciendo múltiples parámetros.

Viernes 16 de Julio de 2021

Pueden ser utilizados para predecir prácticamente cualquier cosa que contenga datos existentes, en todos los sectores imaginables, desde los índices de audiencia de cualquier programa, la próxima compra de un cliente, los riesgos crediticios, la toma de decisiones entre otros.

La mayoría de los modelos predictivos funcionan con rapidez y a menudo completan sus cálculos en tiempo real. Por eso, los bancos y los minoristas pueden, por ejemplo, calcular el riesgo de una hipoteca en línea o de una solicitud de tarjeta de crédito y aceptar o rechazar la petición casi instantáneamente basándose en una predicción, también una empresa de software podría modelar los datos históricos de ventas frente a los gastos de marketing en varias regiones para crear un modelo de ingresos futuros basado en el impacto económico.

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Un modelo predictivo no es fijo; se valida o revisa regularmente para incorporar los cambios en los datos subyacentes. En otras palabras, no es una predicción única.  
Los modelos predictivos hacen suposiciones basadas en lo que ha ocurrido en el pasado y en lo que está ocurriendo ahora.


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¿Cuáles son los dos modelos más utilizados por los negocios?


Modelos de previsión
Se encarga de la predicción de métricas mediante la estimación de valores de nuevos datos, basándose en los aprendizajes de los datos históricos. Suele utilizarse para generar valores numéricos en los datos históricos cuando no existe alguno.  
Los modelos de previsión son populares porque son increíblemente versátiles.


Modelos de clasificación
Estos modelos funcionan mediante la categorización de la información basada en datos históricos. Los modelos de clasificación se utilizan en diferentes industrias porque pueden ser fácilmente reentrenados con nuevos datos y pueden proporcionar un amplio análisis para responder a las preguntas de negocio.


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