Ejemplos de significado de análisis predictivo El uso de análisis predictivo implica predecir tendencias y eventos futuros utilizando datos. Utilizando datos históricos, pronostica escenarios potenciales que pueden usarse para tomar decisiones estratégicas.
Si está prediciendo el mal funcionamiento de una pieza de maquinaria ese mismo día, o el flujo de caja de su empresa para el próximo año, está haciendo una predicción sobre el futuro cercano.
Es posible realizar análisis predictivos manualmente o mediante algoritmos de aprendizaje automático. En cualquier caso, una predicción sobre el futuro se basa en datos históricos.
El análisis de regresión es una herramienta de análisis predictivo que determina las relaciones entre dos variables (regresión lineal única) o cuatro variables (regresión lineal múltiple). Es posible predecir el resultado si una variable cambia según las relaciones entre variables.
Ejemplos
Veamos algunos de los ejemplos más comunes de análisis predictivo en diferentes industrias.
Comercio minorista: ejemplos de significado de análisis predictivo
Las aplicaciones de análisis predictivo son probablemente las más utilizadas por los minoristas en la actualidad. Para que las empresas minoristas dinámicas puedan responder rápidamente a los cambios en el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado, deben monitorear continuamente el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado.
No se puede subestimar la importancia del análisis predictivo en el comercio minorista. Los especialistas en marketing y comercio minorista pueden beneficiarse de las soluciones de software de análisis predictivo en cada etapa del proceso de compra. Los casos de uso más comunes se pueden encontrar aquí.
marketing predictivo
Al analizar las tendencias del mercado, los hábitos de compra y los detalles de los clientes, los algoritmos avanzados pueden identificar patrones de compra y segmentar a los clientes. Un especialista puede analizar dichos conocimientos y optimizar las campañas de marketing, recomendar productos personalizados y predecir las ventas en función de ellos. Al utilizar dichos análisis, puede aumentar los ingresos y retener clientes.
Inventario predictivo
La demanda de diversos productos se pronostica mediante algoritmos de análisis inteligentes que consideran varios factores (región, temporada, hábitos de compra, etc.). Esto permite a los minoristas evitar el exceso de existencias o, por el contrario, quedarse sin productos al determinar el nivel de inventario óptimo para satisfacer la demanda.
Cadena de suministro predictiva
Se pueden optimizar varios aspectos de las cadenas de suministro mediante algoritmos de análisis predictivo. En primer lugar, mejoran la eficiencia logística al determinar las rutas más rápidas y rentables en función de las autopistas de peaje, el tráfico, las condiciones meteorológicas, etc. Gracias al seguimiento del consumo de combustible y del comportamiento de conducción, se pueden reducir los costes de transporte. Finalmente, los sensores detectan problemas con las máquinas y sus componentes antes de que ocurran, lo que permite anticipar el mantenimiento y evitar el tiempo de inactividad.
Cuidado de la salud
Las instituciones médicas de todo el mundo utilizan cada vez más sistemas de software para mejorar sus procesos, lo que les permite recopilar una gran cantidad de datos sobre los pacientes. De esta forma, el análisis predictivo cuenta con todo un abanico de posibilidades. El análisis y la comparación de datos históricos con datos actuales se pueden realizar mediante algoritmos inteligentes para:
- Determinar los requisitos previos de las enfermedades y sugerir formas de prevenirlas.
- La capacidad de predecir el resultado de varios tratamientos y seleccionar la opción más adecuada para cada paciente.
- Se pueden predecir epidemias y brotes de enfermedades.
- Es fundamental obtener estos conocimientos para mejorar los diagnósticos y el tratamiento, brindar atención individualizada al paciente y, en última instancia, salvar vidas.
Internet de las Cosas
Dado que Internet de las cosas recopila una gran cantidad de datos, el análisis predictivo está estrechamente relacionado con esta tecnología. El mantenimiento predictivo es el caso de uso más común en la fabricación inteligente en la actualidad. A lo largo del día, los sensores instalados en las máquinas recopilan constantemente datos sobre su rendimiento y los envían a la plataforma de procesamiento donde los modelos predictivos los analizan, identifican anomalías y sugieren mantenimiento de repuestos específicos. Las plantas y fábricas pueden minimizar el tiempo de inactividad y las averías de los equipos aplicando dichos análisis.
Deportes
La industria del deporte también está ganando popularidad con el análisis predictivo. Para evaluar el desempeño de los jugadores y ayudar a los gerentes de equipo a negociar los mejores contratos para sus jugadores, los equipos profesionales (como fútbol, béisbol y baloncesto) contratan analistas de datos.
Al analizar datos tanto dentro como fuera del campo, los especialistas en análisis pueden predecir el valor y la regresión de un jugador. Además de la velocidad, el tiempo, la puntuación, las tácticas y las condiciones de salud, las métricas en el campo miden el rendimiento físico de un jugador. Una métrica fuera del campo proporciona información sobre cuánto dinero puede aportar un jugador al equipo/club fuera del campo. En este contexto, la participación de los fans se mide a través de la venta de entradas, mercancías, etc. Varias fuentes recopilan estadísticas fuera del campo, como redes sociales, taquillas y distribuidores.
Clima
El análisis predictivo ha hecho que los pronósticos meteorológicos sean muy precisos en la última década. A lo largo de la historia de las observaciones meteorológicas, los modelos inteligentes se han alimentado de datos recopilados por satélites y observaciones meteorológicas históricas. Su capacidad para identificar patrones climáticos les permite producir pronósticos a largo plazo muy precisos.
Además de predecir condiciones meteorológicas adversas (huracanes, fuertes vientos, temperaturas extremas, etc.), la analítica meteorológica es indispensable para saber qué ponernos mañana. De este modo, los servicios públicos y municipales pueden prepararse con antelación y evitar daños o pérdidas importantes.
Seguro
Asumir riesgos es parte de la descripción del trabajo de un profesional de seguros. Esto convierte al análisis predictivo en una herramienta ideal para este sector. Los algoritmos de aprobación de reclamaciones de seguros agilizan el proceso al identificar factores de riesgo basados en reclamaciones anteriores. Al utilizar análisis inteligentes, el proceso se puede automatizar y realizar al instante, en lugar de llevar semanas cuando se realiza manualmente. Al estimar correctamente los riesgos futuros y rechazar las reclamaciones fraudulentas a tiempo, las compañías de seguros pueden evitar gastos irrazonables.
Modelamiento financiero
Independientemente de la industria, la planificación financiera es una parte esencial de cualquier negocio. Para anticipar riesgos e ingresos, asignar recursos de manera eficiente, optimizar las operaciones para evitar gastos adicionales, etc., muchos equipos financieros ya utilizan el análisis predictivo o planean hacerlo. Hay muchas aplicaciones de software de gestión financiera disponibles con funciones de análisis predictivo, lo que demuestra que pronto los algoritmos inteligentes se utilizarán ampliamente en el sector financiero.
Análisis de redes sociales
Hoy en día, la presencia en las redes sociales es imprescindible para la mayoría de las marcas, ya que es el principal canal de comunicación con los clientes. Las empresas pueden beneficiarse de la información de las redes sociales si la analizan y utilizan correctamente. Esto sólo se puede lograr con herramientas de análisis predictivo. A través de estos servicios, las empresas pueden extraer información significativa de los comentarios y debates de los clientes, reseñas de productos, gustos y disgustos, etc., y ajustar sus procesos comerciales en consecuencia.
Conclusión
Nuestros ejemplos demuestran cómo las aplicaciones de análisis predictivo pueden beneficiar tanto a las empresas como a los clientes. Ciertamente, implementar tecnología no es una tarea fácil. Sin embargo, si trabaja con un proveedor de software confiable, no tendrá que preocuparse por el éxito.
Leer también: Análisis predictivo para negocios; Inception, análisis, filosofía, explicación; Significado de análisis descriptivo ejemplos
Recurso externo: Wikipedia
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