Analisis Predictivos


Que es el analisis predictivo , es la otra manera de decir Mineria de Datos , muchos dicen que es que es proximo paso para el analisis de datos. Pero hay muchos problemas por que dentro de la mineria de datos,es que nadie sabe que es y para que sirve y por eso no lo piden o cuando lo piden lo que piden es un imposible.

Muchas de las herramientas open source lo que pretenden es crear un modelo y luego en el flujo de infromacion pasar los datos por ese modelo y genrar otro modelo paralelo.

Kettle o PDI lo no biene de serie con el plugin de mineria de datos que en el caso de son:

  1. Sacar ficheros en formato arff
  2. WekaScoring : Con este plugin sacamos un modelo con weka y luego lo que hacemos , es pasar el flujo de informacion por ese modelo.

Dentro de poco hare un video de como actualizar el kettle para poder poner kettle en este caso el mas importante es el numero 2.

Lo principal dentro del analisis predictivo son los siguientes

Análisis de Cesta de Mercado
Descubra qué objetos tienden a ser comprados juntos para crear recomendaciones en la marcha y para determinar cómo el posicionamiento del producto puede contribuir directamente a su línea inferior.
Análisis Churn
Anticipe a los clientes que puedan estar considerando cancelar su servicio e identificar los beneficios que podrían retenerlos.
Análisis de mercado
Defina los segmentos de mercado agrupando clientes similares automáticamente. Utilice este análisis para buscar clientes rentables.
Proyecciones (Forecasting)
Pronostique ventas y montos de inventario y aprenda cómo están relacionados entre sí. para prever cuellos de botella y mejorar el rendimiento.
Exploración de Información
Analice la rentabilidad a través de los clientes o compare clientes que prefieren diferentes marcas del mismo producto, para descubrir nuevas oportunidades.

Análisis de Cesta de Mercado

Descubra qué objetos tienden a ser comprados juntos para crear recomendaciones en la marcha y para determinar cómo el posicionamiento del producto puede contribuir directamente a su línea inferior.

Análisis Churn

Anticipe a los clientes que puedan estar considerando cancelar su servicio e identificar los beneficios que podrían retenerlos.

Análisis de mercado

Defina los segmentos de mercado agrupando clientes similares automáticamente. Utilice este análisis para buscar clientes rentables.

Proyecciones (Forecasting)

Pronostique ventas y montos de inventario y aprenda cómo están relacionados entre sí. para prever cuellos de botella y mejorar el rendimiento.

Exploración de Información

Analice la rentabilidad a través de los clientes o compare clientes que prefieren diferentes marcas del mismo producto, para descubrir nuevas oportunidades.Pero, ¿qué pasa cuando el número de variables por analizar es por docenas o incluso cientos? Se vuelve más difícil el encontrar una buena hipótesis, analizar la base de datos con OLAP, verificarla o desaprobarla.

La minería de datos es diferente de OLAP porque en lugar de verificar patrones hipotéticos, usa los mismos datos para descubrir tales patrones. Es en esencia un proceso inductivo.Minería de datos exitosa.

Hay dos llaves para tener éxito con la minería de datos. La primera es llegar a un modelo preciso del problema que se está tratando de resolver. Posteriormente analizaremos conceptos como Clustering y Análisis de Relaciones. La segunda es interpretar y usar los datos. Conoceremos varios algoritmos como las Redes Neuronales, Árboles De Decisión, Inducción De Reglas, K-Vecino Cercano, Regresión Logística, Análisis de Discriminantes y Algoritmos Genético.

aqui dejo un video de Mineria de Datos

URL

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6 comentarios en “Analisis Predictivos

  1. Rafa, el confundir análisis predictivo con Minería de Datos es un error común, pero la realidad es que en el análisis predictivo se usan algunas técnicas de Minería de Datos, pero engloba técnicas de otras áreas también. Vamos, que existe una relación pero NO es Minería de Datos 😉

  2. Es una confusión común, pero el análisis predictivo es algo más particular, ya que se centra en predecir la tendencia de un comportamiento (por ejemplo la bolsa). Sin embargo, en Minería de Datos se abordan problemas más generales que no solo tienen que ver con la predicción.

    Te lo comentaba solo para que lo supieras 😉

    P.D: No te fíes nunca de mucho que puedas leer por ahí, que mucha gente, especialmente de BI, habla mucho de DM sin tener ni idea de lo que comentan.

  3. Josek, estoy investigando sobre Analisis Predictivo para hacer una Tesis, te agradeceré que puedas enviarme información a mi correo ya que veo que conoces bastante de este tema.

    1. Hola Katy
      Gracias por entrar en el blog, Josek no sé si te podrá atender esta solicitud ya que no es parte de la gente de blog. De todas maneras ya le he hecho llegar tu problemática

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