Modelos Predictivos: ¿Qué son y para qué sirven?

Descubre qué son los modelos predictivos y cómo se aplican en diversas industrias para optimizar decisiones y mejorar resultados.

Los modelos predictivos son herramientas estadísticas y matemáticas para anticipar eventos o comportamientos basados en datos históricos y patrones identificados. Utilizados en diversas industrias estos modelos ayudan a optimizar procesos mediante la proyección de posibles resultados.

El análisis predictivo es utilizado en inteligencia de negocio para tomar decisiones informadas mediante la transformación de grandes volúmenes de datos en conocimientos prácticos. Estos modelos mejoran la planificación estratégica y la eficiencia operativa.

¿Cómo funcionan los modelos predictivos?

Los modelos predictivos usan datos estadísticos y algoritmos de machine learning para analizar grandes volúmenes de datos históricos con el fin de identificar patrones, tendencias y relaciones. El objetivo es utilizar esa información para anticipar resultados y estimar la probabilidad de que ciertos eventos ocurran.

El desarrollo de modelos predictivos comienza con la recolección y limpieza de los datos, seguida de la selección de variables relevantes, para posteriormente, proceder a la construcción de ese modelo que represente la relación entre las variables.

El funcionamiento de la analítica predictiva se basa en varios enfoques y cada técnica es seleccionada en función de la naturaleza de los datos y el problema a resolver.

¿Para qué se utiliza el análisis predictivo?

El data analytics anticipa eventos, comportamientos o tendencias mediante la identificación de patrones relevantes. Gracias a esto, se busca mejorar la toma de decisiones en diversas áreas, optimizando procesos, reduciendo riesgos y aumentando la eficiencia operativa. Es fundamental en la planificación estratégica y la gestión de recursos, ya que permite predecir escenarios con mayor precisión y tomar medidas proactivas.

Los modelos analíticos predictivos se aplican en múltiples sectores para transformar datos en información accionable. En definitiva, se trata de conocer cuáles son los escenarios en los que nos podemos encontrar según la decisión que tomemos.

Para esto, es muy importante conocer cuáles son los modelos predictivos que tenemos a nuestra disposición y la finalidad de cada uno de ellos.

Tipos de modelos predictivos

Dependiendo del tipo de datos utilizados, las variables disponibles y los resultados que queremos obtener, disponemos de diferentes tipos de modelos predictivos que se pueden clasificar de la siguiente manera:

Modelos predictivos de clasificación

Los modelos predictivos de clasificación asignan categorías a nuevas observaciones, en función de las características o atributos que presentan. Se basan en datos históricos para aprender a clasificar información futura en grupos específicos.

Mientras que los modelos predictivos en Machine Learning aprenden de los datos sin intervención humana, optimizando las predicciones; los modelos predictivos en Big Data procesan datos masivos para anticipar tendencias y comportamientos, mejorando la toma de decisiones.

Modelos predictivos de regresión

Estos modelos estadísticos predictivos predicen el valor numérico de una variable continua en función de una o más variables independientes. Generan predicciones numéricas precisas para problemas donde el objetivo es estimar una cantidad específica, como ventas, precios o demanda de productos.

Hay varios tipos modelos predictivos de regresión según la naturaleza de sus variables, tales como el lineal simple, lineal múltiple, polinómica, y logística.

La regresión lineal simple establece una relación directa entre una variable dependiente y una independiente, útil para predicciones básicas. Mientras que la regresión lineal múltiple incorpora varias variables independientes, adecuado cuando varios factores influyen en el resultado.

Para relaciones no lineales donde la curva se debe ajustar a patrones más complejos se utiliza la regresión polinómica. Por último, para estimar la probabilidad de un evento se utiliza la regresión logística la cual se centra en problemas de clasificación binaria.

Cada tipo de regresión responde a necesidades específicas en la predicción y clasificación de datos.

Modelos de previsión

Los modelos de previsión proyectan valores futuros de una variable, basándose en datos históricos y en la identificación de tendencias, patrones estacionales y ciclos. Generan valores numéricos continuos, útiles para la planificación y la toma de decisiones estratégicas.

Para construir un modelo de previsión efectivo, es fundamental seleccionar el enfoque adecuado en función de las características de los datos.

Los métodos más comunes incluyen la regresión lineal, las series temporales, el modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), las redes neuronales recurrentes (RNN) y la descomposición estacional.

Uno de los usos más comunes de los modelos de previsión es la proyección de indicadores económicos, como el crecimiento del PIB, la inflación y las tasas de interés.

Por ejemplo, el Banco de Guatemala utiliza modelos de previsión para anticipar las tendencias inflacionarias y tomar decisiones de política monetaria que mantengan la estabilidad de precios.

Modelos de clustering

Los modelos de clustering, o agrupamiento, son técnicas de aprendizaje automático no supervisado que identifican patrones en los datos al dividirlos en grupos basados en la similitud de sus características.

El clustering trabaja con datos no etiquetados para descubrir estructuras subyacentes en los conjuntos de datos sin necesidad de un conocimiento previo específico sobre las categorías.

Es útil en áreas como el análisis de mercado, la segmentación de clientes, la biología, la geología, y la inteligencia artificial. También, puede identificar patrones fuera de lo común que merecen una investigación más profunda por lo que lo hace muy útil en el campo de las finanzas.

Modelos de serie de tiempo

Los modelos de series de tiempo analizan datos que se registran en intervalos de tiempo específicos, con el fin de identificar patrones, tendencias, estacionalidades, y hacer predicciones sobre el comportamiento futuro de la variable de interés.

Son utilizados en campos como la economía, las finanzas, la meteorología, la producción y la gestión de inventarios, donde el análisis de datos históricos es crucial para la toma de decisiones.

Las empresas utilizan modelos de series de tiempo para predecir la demanda de productos en función de temporadas específicas, permitiendo ajustar los niveles de inventario y optimizar la cadena de suministro.

Árboles de decisión

Son modelos de aprendizaje automático, como el data mining, que se utilizan para realizar tanto tareas de clasificación como de regresión. Su estructura jerárquica representa decisiones y sus posibles consecuencias en un formato de “árbol”, en el que cada punto representa una pregunta o condición sobre una variable de entrada.

Las ramas corresponden a las posibles respuestas, y las hojas finales representan las decisiones o predicciones finales. Estos modelos son ampliamente utilizados por su interpretabilidad y facilidad de uso.

Un árbol de decisión está compuesto por tres tipos principales de elementos:

1. Nodos de decisión donde se plantean preguntas o se realizan divisiones basadas en las características de los datos.
2. Ramas que representan las diferentes opciones de respuesta a las preguntas planteadas en los nodos de decisión. Cada rama conduce a otro nodo de decisión o a una hoja.
3. Las hojas proporcionan la clasificación o el valor de predicción. En un árbol de clasificación, la hoja indica la clase a la que pertenece un caso por ejemplo, “aprobado” o “rechazado”. En un árbol de regresión, la hoja da un valor numérico para una predicción.

Los árboles de decisión se utilizan para el diagnóstico de enfermedades, donde los nodos de decisión pueden representar síntomas, resultados de pruebas o factores de riesgo, y las hojas finales indican la presencia o ausencia de una enfermedad.

También son útiles en otros ámbitos, como en el análisis del comportamiento del cliente, ya que pueden segmentar a los clientes en diferentes grupos según sus características para diseñar estrategias de marketing personalizadas.

Redes neuronales

Las redes neuronales son usadas en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Son capaces de aprender patrones complejos y realizar predicciones a partir de grandes volúmenes de datos.

Una red neuronal está compuesta por neuronas, que están interconectadas. La capa de entrada recibe las señales, que pueden ser imágenes, texto, sonido u otras formas de información.

Entre la capa de entrada y la capa de salida, hay capas ocultas. Estas le permiten a la red aprender características abstractas y complejas de los datos. La capa de salida es la que produce una clasificación, una predicción numérica o cualquier otra forma de resultado deseado.

Las redes neuronales se utilizan en el reconocimiento o segmentación de imágenes y la detección de objetos, aplicándose en la seguridad, la atención médica y la industria automotriz.

Ejemplos y casos reales de modelos predictivos

A continuación, se presentan ejemplos y casos reales de cómo se ha implementado un modelo predictivo en diversas industrias, destacando su impacto y efectividad.

Sector financiero: predicción de fraudes

Las instituciones financieras utilizan modelos predictivos para detectar actividades fraudulentas en transacciones. El Banco Industrial de Guatemala implementó un sistema de detección de fraudes basado en machine learning que analiza patrones de comportamiento en tiempo real.

El sistema identifica transacciones anómalas de un cliente y genera alertas automáticas para el personal de seguridad reduciendo significativamente las pérdidas por fraude, mejorando la seguridad y la confianza del cliente.

Optimización de inventarios en tiendas

Las tiendas al detalle utilizan modelos predictivos para optimizar la gestión de inventarios. Un ejemplo notable es La Torre, cadena de supermercados guatemalteca, que implementó un sistema de predicción de demanda utilizando análisis de series temporales.

Al considerar factores como tendencias de compra, promociones y eventos locales, la empresa pudo ajustar sus niveles de inventario y reducir el desperdicio de productos perecederos aumentando la eficiencia operativa.

En conclusión, los modelos predictivos se han consolidado para la toma de decisiones informadas en diversas industrias. Su capacidad para anticipar eventos y comportamientos futuros a partir de datos históricos permite optimizar recursos, mejorar procesos y ofrecer un mejor servicio.