Modelamiento Predictivo en Analítica Predictiva
Summary
TLDREl modelamiento predictivo es un proceso integral que involucra el diseño, implementación y evaluación de algoritmos para seleccionar el modelo de predicción más efectivo. Se apoya en técnicas de aprendizaje automático, minería de datos y estadística para predecir resultados y clasificar datos. Las plataformas de analítica predictiva ofrecen una variedad de modelos, como ventas, detección de enfermedades, gestión de precios y fraude, cada uno con sus fortalezas y diseñados para problemas específicos. El entrenamiento iterativo de estos modelos permite su adaptación y reutilización en diferentes contextos empresariales.
Takeaways
- 🔮 El modelamiento predictivo es un proceso integral que incluye diseño, implementación, prueba y selección del modelo más adecuado para predecir resultados.
- 🤖 Se apoya en diversos métodos de análisis y algoritmos de aprendizaje para el modelamiento predictivo, incluyendo inteligencia artificial, minería de datos y estadística.
- 📊 Los modelos de predicción varían y se seleccionan según criterios de prueba, validación y evaluación de resultados, basados en la teoría de detección y suposición de probabilidad.
- 🛠️ Existen múltiples métodos de modelamiento disponibles en plataformas de software de analítica predictiva, como aprendizaje de máquina, inteligencia artificial, etc.
- 📈 Los modelos predictivos se utilizan para tareas específicas como pronósticos de ventas, detección de enfermedades, gestión de precios y detección de fraudes.
- 🔄 Los modelos predictivos son reutilizables y se crean a partir del entrenamiento de algoritmos con datos históricos, compartiendo reglas de negocios generales.
- 🔧 Los procesos estandarizados de almacenamiento predictivo son críticos y incluyen creación, prueba, validación y evaluación del modelo.
- 🔄 El entrenamiento del modelo es un proceso iterativo que implica la ejecución de múltiples algoritmos hasta encontrar el que mejor se ajuste a los datos del negocio.
- 📚 Los modelos de predicción pueden clasificarse como predictivos, descriptivos o de decisión, cada uno con un propósito y enfoque específico.
- 🧩 Los algoritmos de aprendizaje son fundamentales en el análisis estadístico y de minería de datos para determinar patrones y tendencias.
- 🌐 Las plataformas de analítica predictiva ofrecen una amplia gama de algoritmos y servicios de análisis, incluyendo integración con bibliotecas de código abierto como R.
Q & A
¿Qué es el modelamiento predictivo en la analítica predictiva?
-El modelamiento predictivo es el proceso de diseño, implementación, prueba, validación de resultados y selección del modelo de predicción más beneficioso, apoyándose en diversos métodos de análisis y algoritmos de aprendizaje.
¿Cómo se asegura de obtener el modelo de predicción más adecuado?
-Mediante la variación del modelo de predicción durante la implementación, se garantiza obtener el modelo más adecuado para predecir la probabilidad de un resultado.
¿Cuáles son algunas de las técnicas lógicas matemáticas de clasificación utilizadas en los modelos predictivos?
-Algunas técnicas incluyen la inteligencia artificial, la minería de datos, la estadística y el aprendizaje de máquina, que se emplean para determinar la probabilidad de que un conjunto de datos pertenezca a otro o que una variable tome un valor determinado.
¿Qué modelos predictivos están disponibles en las plataformas de software de analítica predictiva?
-Algunos modelos incluyen pronósticos de ventas, detección de enfermedades, árboles de decisión, gestión inteligente de precios y sistemas de detección de fraude, entre otros.
¿Cómo se selecciona el modelo predictivo que mejor se adapte al negocio?
-Se selecciona el modelo predictivo que mejor se ajuste a los resultados históricos, evaluando y comparando las fortalezas y debilidades de cada modelo, que están diseñados para tipos particulares de problemas.
¿Qué es el entrenamiento de un modelo predictivo y cómo se realiza?
-El entrenamiento de un modelo predictivo es el proceso iterativo de ejecutar uno o más algoritmos sobre los datos de muestra hasta obtener el modelo que más se ajuste a los datos del negocio.
¿Cuáles son los procesos estandarizados de almacenamiento predictivo en las plataformas de software de analítica predictiva?
-Los procesos incluyen la creación del modelo, prueba del modelo, validación del modelo y evaluación del modelo, que permiten analizar y seleccionar el modelo de predicción más adecuado.
¿Cómo se clasifican los modelos de predicción?
-Los modelos de predicción se clasifican como predictivos, descriptivos y de decisión. Los predictivos analizan datos históricos para hacer predicciones futuras, los descriptivos establecen relaciones entre datos, y los de decisión establecen relaciones para predecir resultados y seleccionar una decisión.
¿Qué son los algoritmos de aprendizaje y qué hacen?
-Los algoritmos de aprendizaje ejecutan análisis estadísticos y de minería de datos para determinar patrones y tendencias en los datos, empleándose en el análisis de revisión y clasificación.
¿Qué algoritmos de aprendizaje son ejemplos de técnicas de predicción basadas en el tiempo?
-Algunos ejemplos incluyen el suavizado exponencial simple, el suavizado exponencial doble y el suavizado exponencial triple.
¿Cómo se relaciona la regresión con los algoritmos de aprendizaje?
-La regresión es un algoritmo de aprendizaje que predice variables continuas basadas en otras variables en el conjunto de datos de la muestra, como la regresión lineal o la progresión exponencial.
Outlines
🔮 Proceso de Modelamiento Predictivo
El modelamiento predictivo es una técnica de análisis que involucra el diseño, prueba y selección de un modelo de predicción para prever resultados futuros. Se apoya en métodos de análisis y algoritmos de aprendizaje automático, como la inteligencia artificial, la minería de datos y la estadística. Los modelos de predicción varían y pueden incluir técnicas de clasificación lógicas y matemáticas para determinar la probabilidad de resultados dados. Los modelos disponibles en plataformas de software de analítica predictiva son cuidadosamente evaluados y seleccionados según su adaptabilidad al negocio y su capacidad para predecir con precisión. El proceso de entrenamiento del modelo es iterativo y se basa en el uso de datos históricos para ajustar el modelo a los datos del negocio.
📊 Algoritmos de Aprendizaje en Analítica Predictiva
Los algoritmos de aprendizaje desempeñan un papel fundamental en la analítica predictiva, ejecutando análisis estadísticos y de minería de datos para identificar patrones y tendencias. Las plataformas de analítica predictiva ofrecen una variedad de servicios de análisis basados en algoritmos, como la regresión, la detección de valores atípicos, el clustering, y las redes neuronales. Estos algoritmos son utilizados para realizar predicciones basadas en el tiempo, variables continuas, patrones de asociación, agrupación de observaciones similares, y clasificación de variables discretas. Además, se mencionan algoritmos específicos como el suavizado exponencial, la regresión lineal, el algoritmo Apriori, K-means, C4.5, y el algoritmo de k-vecinos más cercanos, entre otros, que son esenciales para el análisis de datos y la predicción de comportamientos futuros.
Mindmap
Keywords
💡Modelamiento predictivo
💡Aprendizaje automático
💡Minería de datos
💡Estadística
💡Validación del modelo
💡Probabilidad
💡Clasificación
💡Reutilización del modelo
💡Algoritmos de aprendizaje
💡Modelos descriptivos y prescriptivos
💡Redes neuronales
Highlights
El modelamiento predictivo es un proceso integral que involucra diseño, implementación, prueba y selección del modelo de predicción más adecuado.
Este proceso se apoya en diversos métodos de análisis y algoritmos de aprendizaje para predecir resultados.
La variación del modelo de predicción asegura obtener el modelo más adecuado para predecir la probabilidad de un resultado.
Existen diversos métodos de modelamiento disponibles en plataformas de software de analítica predictiva, incluyendo aprendizaje automático, inteligencia artificial, minería de datos y estadística.
El modelo de predicción se selecciona según criterios de prueba, validación y evaluación de resultados.
Los modelos pueden emplear técnicas lógicas y matemáticas de clasificación para determinar la probabilidad de eventos.
En las plataformas de software de analítica predictiva, se encuentran modelos como pronósticos de ventas, detección de enfermedades, gestión de precios y sistemas de detección de fraude.
Los modelos predictivos permiten obtener nueva información a partir de los datos de entrada y seleccionar el modelo que mejor se adapte al negocio.
Los modelos predictivos son reutilizables y se crean a partir del entrenamiento de un algoritmo con datos históricos.
Los procesos estandarizados de almacenamiento predictivo son críticos en las plataformas de software de analítica predictiva.
El entrenamiento del modelo implica la ejecución iterativa de algoritmos sobre datos de muestra hasta obtener el modelo que más se ajuste a los datos del negocio.
Los modelos de predicción pueden clasificarse como predictivos, descriptivos o de decisión, cada uno con un propósito específico.
Los algoritmos de aprendizaje ejecutan análisis estadísticos y de minería de datos para determinar patrones y tendencias de los datos.
Las plataformas de analítica predictiva incluyen servicios de análisis basados en algoritmos como regresiones, series de tiempo, valores atípicos, árboles de decisión y redes neuronales.
Algunos algoritmos de aprendizaje específicos mencionados incluyen el suavizado exponencial simple, la regresión lineal y el algoritmo A Priori.
Los algoritmos de clustering, como K-means y CAJ, clasifican y predicen variables discretas basadas en variables dentro del conjunto de datos muestrales.
La detección de valores atípicos es una función clave en los algoritmos de análisis de datos, con ejemplos como el rango intercuartil o el vecino más cercano.
Las redes neuronales son utilizadas para pronóstico, clasificación y reconocimiento de patrones estadísticos.
El análisis de factores trabaja con variabilidades entre variables correlacionadas y extremas, utilizando un número de variables no observadas denominadas factores.
Otros algoritmos mencionados incluyen el algoritmo Naïve Bayes y el modelo de máquinas de vector de soporte, empleados en análisis de clasificación.
El model a FLIP Modeling y el análisis de supervivencia son mencionados como herramientas para el análisis del comportamiento y los tiempos de eventos.
Transcripts
el modelamiento predictivo en la
analítica predictiva
el modelamiento predictivo es el proceso
de diseño e implementación prueba
validación de los resultados y selección
del modelo de predicción más beneficioso
para lo cual se apoya en diversos
métodos de análisis y algoritmos de
aprendizaje
la variación del modelo de predicción
que es parte de la implementación del
modelo de predicción nos asegura obtener
el modelo más adecuado para predecir la
probabilidad de un resultado
diversos son los métodos de modelamiento
disponibles en las plataformas de
software de analítica predictiva como el
aprendizaje de máquina la inteligencia
artificial la minería de datos y la
estadística el modelo de predicción es
seleccionado basado en criterios de
prueba validación y evaluación de
resultados en función de la teoría de
detección y suposición de probabilidad
de un resultado dado una muestra de
datos de entrada determinada
los modelos pueden emplear distintas
técnicas lógicas matemáticas de
clasificación para intentar determinar
la probabilidad que un conjunto de datos
pertenezca a otro o que una variable
tome un determinado valor lo que se
conoce con el nombre de predicción
los modelos predictivos disponibles en
las plataformas de software de analítica
predictiva
cuídense
pronósticos de venta basados en serie de
tiempo detección de enfermedades basadas
en clasificaciones vi árboles de
decisión gestión inteligente de precios
de mayorista basados en clustering
sistema de detección de fraude basados
en la casilla de veis knights etcétera
todos estos modelos predictivos permiten
obtener nueva información a partir de
los datos de entradas y a su vez
seleccionar el modelo predictivo que
mejor se adapte al negocio cada modelo
tiene sus fortalezas y debilidades y
están diseñados para tipos particulares
de problemas
un modelo predictivo es reutilizable y
se crea a partir del entrenamiento de un
algoritmo empleando datos históricos y
cerrando el modelo para posteriores usos
compartiendo las reglas de negocios
generales que pueden aplicarse a datos
similares con un objeto de analizar los
resultados utilizando el algoritmo
entrenado y nuevos datos
los procesos estandarizados de
almacenamiento predictivo que son
críticos en las plataformas de software
de analítica predictiva son
primero creación del modelo comprende el
diseño e implementación de modelos de
predicción que serán entrenados a partir
de uno o más algoritmos tomando los
datos de entrenamiento de la muestra
segundo prueban el modelo comprende la
prueba del modelo utilizando algoritmos
de aprendizaje y datos de entrenamiento
de la muestra en algunos escenarios las
pruebas se llevan a cabo basados en
datos históricos para observar y
confirmar la mejor predicción del modelo
tercero validación del modelo valía los
resultados de modelo a través de
comprensión de los datos de negocio e
interfaces de visualización
cuarto y último evaluación del modelo
permite la evaluación y selección del
modelo de predicción que mejor se ajusta
a los resultados históricos
el proceso de modelamiento implica la
ejecución de manera iterativa de uno o
más algoritmos sobre los datos de la
muestra este proceso se conoce con el
nombre de entrenamiento del modelo la
iteración se lleva a cabo utilizando
múltiples modelos o algoritmos sobre los
mismos datos muestrales hasta obtener el
modelo que más se ajuste a los datos del
negocio
los modelos de predicción de otro lado
pueden ser clasificados como modelos
predictivos
estos analizan los datos históricos para
elaborar predicciones futuras
modelos descriptivos
estos modelos analizan los datos
históricos y establecen relaciones entre
los datos con el propósito de clasificar
los conjuntos de datos en grupos
modelos de decisión estos modelos
también conocidos como modelos
prescriptivos establecen las relaciones
entre los diversos elementos de una
decisión para predecir sus resultados y
seleccionar una decisión
algoritmos de aprendizaje los algoritmos
de aprendizaje ejecutan análisis
estadísticos y de minería de datos con
el fin de determinar patrones y
tendencias de los datos
las plataformas de analítica predictiva
incluyen servicios de análisis basados
en algoritmos como regresiones series de
tiempo valores atípicos árboles de
decisión redes neuronales y análisis
camins entre otros muchas plataformas de
software incluyen integración con una
librería de código abierto r
algunos algoritmos de aprendizaje son
series de tiempo desarrollan
predicciones basadas en el tiempo
algunos ejemplos de estos algoritmos
incluyen el suavizado exponencial simple
suavizaba exponencial doble y el
suavizado exponencial triple
segundo regresión predice variables
continuas basadas en otras variables en
el conjunto de datos de la muestra
ejemplos de estos algoritmos son
regresión lineal progresión exponencial
revisión geométrica selección
logarítmica y revisión y armónica
tercero asociación encuentran patrones
de frecuencia y reglas de asociación en
grandes masas de datos transaccionales
ejemplos de estos algoritmos son el
algoritmo a priori
cuarto clustering
está basado en observaciones de grupos
similares ejemplos de estos algoritmos
son camins cajón en itu step
quinto árboles de escisión clasifican y
predicen una o más variables discretas
basadas en otras variables dentro del
conjunto de datos muestrales ejemplos de
estos algoritmos son ce 4.5 y cn recre
sexto detección de valores atípicos
detecta los valores atípicos en un
conjunto de datos más reales
algoritmo de este tipo son inter cuartil
range o rango de cuatro internos y
mieres neighbor au lait o el vecino más
cercano a dijo
séptimo redes neuronales te dice el
pronóstico clasificación y
reconocimiento de patrones estadísticos
ejemplos de estos algoritmos son nn
neural neural network y mnm lp neural
network
octavo el table models como modelo de
conjuntos
estos modelos son similares al análisis
de montecarlo
en las que las múltiples predicciones
numéricas se realizan empleando ligeras
condiciones iniciales diferentes
noveno análisis de factor trabaja con
las variabilidades entre las variables
correlacionadas y extremas en función de
un producido número de variables no
observadas denominadas factores ejemplos
de estos algoritmos es el algoritmo de
travel ya máximo
otros algoritmos incluyen
el algoritmo neiva vallés estos son
clasificadores probabilísticos basados
en la aplicación del teorema de gallés
consolida su posición de independencia
de las variables
también tenemos el algoritmo support
vector machines o máquina de héctor
máquina de vector de soporte que son
modelos de aprendizaje supervisado con
algoritmos de aprendizaje asociados que
analizan los datos y reconocen patrones
empleados en el análisis de revisión y
clasificación por último tenemos el
modelo a flip modeling que mueve el
impacto incremental en el tratamiento
del comportamiento de un individuo junto
con el algoritmo de análisis de
supervivencia que son análisis de
tiempos carl eventos
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