En estos días, la mayoría de las empresas recopilan datos para mejorar la naturaleza de su negocio. Una vez que se han recopilado los datos, necesitan estructurarlos y sacarles valor.
El análisis predictivo es una técnica popular para encontrar el valor de los datos históricos dados, extraer patrones invisibles y hacer predicciones sobre los resultados futuros utilizando técnicas analíticas como el modelado estadístico y el aprendizaje automático.
El análisis predictivo se puede aplicar en diferentes industrias, como servicios públicos, instituciones financieras, sectores de la construcción, atención médica, aduanas y muchos más.
El análisis predictivo sigue una serie de pasos:
¿Cuáles son algunos de los casos de uso en Predictive Analytics?
- Segmentación de clientes: comprenda a sus clientes y mejore su experiencia.
- Detección de fraudes: implementación de una estrategia para la detección, predicción y descubrimiento automáticos de patrones inusuales utilizando datos históricos y externos.
- Sistema de recomendación: aproveche las técnicas y estrategias de Machine Learning e IA para adaptar la recomendación a cada uno de sus clientes.
- Calificación crediticia: uso de técnicas de aprendizaje automático para determinar la solvencia de sus clientes.
- Modelado de probabilidad de fallas: uso de técnicas analíticas, uso de datos históricos y ambientales para predecir fallas antes de que ocurran.
- Previsión de la demanda: creamos modelos sólidos que utilizan datos históricos de factores internos y externos para responder a las necesidades de suministro de su negocio de forma más rápida y precisa.
- Detección de anomalías: es posible que tenga puntos de datos u observaciones que se desvíen del comportamiento normal del conjunto de datos que muestre incidentes críticos o patrones inusuales. Mediante el uso de Machine Learning y técnicas estadísticas, podemos ayudarlo a detectar anomalías a partir de sus datos históricos.
- Predicción de abandono: uso de técnicas de aprendizaje automático para predecir qué cliente en particular tiene un alto riesgo de abandono.
- Pronóstico de ventas: utilizando métodos estadísticos y de aprendizaje automático, podemos ayudarlo a pronosticar sus ventas a partir de datos históricos.
- Predicción de delitos: utilizando datos históricos de delitos, es posible predecir la probabilidad de cuándo y dónde podría ocurrir el delito.
Desde la importación de datos de diferentes fuentes, la integración, la limpieza hasta el desarrollo de un modelo de predicción preciso, nuestro equipo de expertos en aprendizaje automático y ciencia de datos lo ayudará a crear un modelo totalmente automatizado para abordar sus necesidades comerciales.
