Analítica predictiva

Autor: Roger Morrison
Fecha De Creación: 22 Septiembre 2021
Fecha De Actualización: 1 Mes De Julio 2024
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Analítica predictiva - Tecnología
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Definición: ¿Qué significa el análisis predictivo?

La analítica predictiva describe una variedad de técnicas analíticas y estadísticas utilizadas para desarrollar modelos que pueden utilizarse para predecir eventos o comportamientos futuros. Existen diferentes formas de modelos predictivos, que varían según el evento o el comportamiento que se predice. Casi todos los modelos predictivos producen una puntuación; una puntuación más alta indica que es muy probable que ocurra un evento o comportamiento determinado.


El análisis predictivo, junto con las técnicas de minería de datos y los modelos predictivos, se basa en técnicas de análisis multivariadas, incluidas series de tiempo o modelos de regresión avanzados. Estas técnicas permiten a las organizaciones decidir sobre relaciones y tendencias y predecir comportamientos o eventos futuros.

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Techopedia explica el análisis predictivo

Algunos ejemplos comunes de modelos predictivos son los utilizados por las agencias de crédito para desarrollar puntajes de crédito. Las oficinas de crédito hacen uso de la información, incluidos los ingresos, saldos pendientes de préstamos, historial de crédito, etc., para desarrollar un puntaje de crédito para predecir si es probable que la persona pueda pagar sus deudas presentes y futuras.


El análisis predictivo ofrece los siguientes beneficios:

  • Proporciona una base cuantitativa para reconocer rápidamente, practicar con confianza y evaluar racionalmente las oportunidades.
  • Ayuda a identificar el tipo de individuos a los que apuntar, cómo ponerse en contacto con ellos, cuándo contactarlos y qué debe usarse para comunicarse con ellos

Las organizaciones que utilizan el análisis predictivo en sus actividades diarias logran los siguientes beneficios:

  • Mejore los procesos comerciales para mejorar la toma de decisiones y lograr la capacidad de automatizar, optimizar y dirigir las decisiones según la demanda para alcanzar los objetivos comerciales
  • Administre los desafíos actuales y aumente la probabilidad de éxito futuro