Imagine como o mundo mudaria quando qualquer anúncio que você recebe é apenas sobre um produto no qual você está interessado. ¿Qué hermoso sería recibir información solo sobre productos relevantes? ¿Qué tan eficiente sería cuando obtiene todos los artículos de comestibles necesarios en el primer pasillo? ¿Cuánto puede ganar la humanidad al poder predecir sus enfermedades al observar el historial médico y los síntomas actuales?
Todo esto se puede hacer utilizando el poder de la analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... predictiva. Muchas empresas ya están utilizando esto y mejorando y mejorando su orientación. Pueden obtener más del 100% de respuesta de sus campañas de marketing al predecir las necesidades de los clientes y comunicarse solo con productos relevantes.
Então, ¿qué es el análisis predictivo y cómo puede ayudar?
Por que o Informatica ETL é a melhor escolha para integração de dados:
Modelagem preditiva es una técnica estadística de uso común para predecir el comportamiento futuro. Las soluciones de modelado predictivo son una forma de tecnología de minería de datos que funciona analizando datos históricos y actuales y generando un modelo para ayudar a predecir resultados futuros.
Em poucas palavras, el análisis predictivo utiliza tendencias pasadas y las aplica al futuro. Por exemplo, si un cliente compra un teléfono inteligente en un sitio web de comercio electrónico, es posible que le interesen sus accesorios de inmediato. Podría ser un cliente potencial para la batería del teléfono dentro de unos años. Atualmente, las posibilidades de que compre un accesorio de un teléfono inteligente de la competencia son relativamente sombrías.
Si bien el ejemplo puede parecer simple, imagine hacer esto para miles de categorías que podría estar vendiendo. Dentro de esas miles de categorías, puede haber múltiples opciones (cientos de fundas, estuches, lápiz óptico…). O que mais, incluso si tiene mil visitantes cada día (una pequeña cantidad de muchos minoristas electrónicos), predecir la próxima compra sin una decisión basada en datos para estos clientes podría volverse imposible.
Aquí es exactamente donde la analítica predictiva acudirá en su ayuda (recuerde que Amazon le ayuda con, también le puede gustar…).
Entiendo cómo puede ayudar la analítica predictiva, ¿qué hago a continuación?
Si es propietario de una empresa y desea aprovechar la analítica empresarial, debe configurar un equipo de analítica. Cubriré los detalles de la configuración de esto en algún momento más tarde. Esta publicación es para personas que desean aprender el arte del análisis predictivo.
A continuación se muestra un ciclo de vida típico de la creación de modelos predictivos:
Pasos para construir un modelo predictivo
El primer paso en cualquier modelo predictivo es recopilar datos de diversas fuentes. Estos pueden ser datos que posee sobre su cliente (como páginas visitadas en el pasado, productos comprados en el pasado) o datos que el cliente ha proporcionado (por exemplo, Morada, Nome, era, etc.).
Estos datos deben limpiarse y organizarse en una estructura para que puedan analizarse fácilmente. Esta estructura debe estar sincronizada con varias hipótesis comerciales. Por exemplo, si la hipótesis comercial es que un grupo de edad / género en particular puede tener una mayor probabilidad de comprar cierto conjunto de productos, la edad y el género deben atribuirse a nivel de cliente.
Una vez que estos conjuntos de datos están listos, usamos varias técnicas de modelado predictivo y comprensión empresarial para obtener diversos conocimientos empresariales (pepitas de oro). Estos conocimientos se pueden utilizar en el diseño de sitios web / marketing para aumentar la eficiencia.
En una de las publicaciones futuras, repasaremos estos pasos utilizando un conjunto de datos y un estudio de caso para resaltar estos aspectos.
Entretanto, si tiene algún ejemplo en el que el modelado predictivo haya ayudado o un problema empresarial en el que el modelado predictivo pueda ayudar, avise.
