Hogar Finanzas personales Cómo generar análisis predictivos con datos y datos manejados por el usuario - variables ficticias

Cómo generar análisis predictivos con datos y datos manejados por el usuario - variables ficticias

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Anonim

Hay dos formas de generar o implementar análisis predictivos: simplemente sobre la base de sus datos (sin conocimiento previo de lo que busca) o con un objetivo comercial propuesto que los datos pueden o no respaldar. No tiene que elegir uno u otro; los dos enfoques pueden ser complementarios. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas.

Ambos enfoques del análisis predictivo tienen sus limitaciones; tenga en cuenta la gestión de riesgos al contrainterrogar sus resultados. ¿Qué enfoque considera prometedor de buenos resultados y relativamente seguro?

La combinación de ambos tipos de análisis empodera a su empresa y le permite ampliar su comprensión, conocimiento y conocimiento de su negocio y sus clientes. Hace que su proceso de decisión sea más inteligente y, posteriormente, más rentable.

Cómo generar análisis predictivos basados ​​en datos

Si basa su análisis exclusivamente en datos existentes, puede usar datos internos (acumulados por su empresa a lo largo de los años) o datos externos (a menudo comprados de una fuente externa) su empresa) que sea relevante para su línea de negocio.

Para darle sentido a esos datos, puede emplear herramientas de minería de datos para superar su complejidad y tamaño; revela algunos patrones que no conocías; descubrir algunas asociaciones y enlaces dentro de sus datos; y use sus hallazgos para generar nuevas categorizaciones, nuevos conocimientos y una nueva comprensión.

El análisis basado en datos puede incluso revelar una o dos gemas que pueden mejorar radicalmente su negocio, todo lo cual le da a este enfoque un elemento de sorpresa que se alimenta de la curiosidad y genera anticipación.

El análisis basado en datos es más adecuado para grandes conjuntos de datos porque es difícil para los seres humanos concentrarse en grandes cantidades de datos. Las herramientas de minería de datos y las técnicas de visualización lo ayudan a ver más de cerca y reducir la abrumadora cantidad de datos a su tamaño. Tenga en cuenta estos principios generales:

  • Cuanto más completos sean sus datos, mejores serán los resultados de los análisis basados ​​en datos. Si tiene datos extensos que tienen información clave sobre las variables que está midiendo, y abarca un período de tiempo prolongado, tiene la garantía de descubrir algo nuevo sobre su negocio.

  • El análisis basado en datos es neutral porque no se necesita conocimiento previo sobre los datos y no se persigue un objetivo específico en particular, sino que se analizan los datos por el solo hecho de hacerlo.

  • La naturaleza de este análisis es amplia y no se refiere a una búsqueda o validación específica de una idea preconcebida.Este enfoque de análisis se puede ver como una especie de minería de datos aleatoria y amplia.

  • Si lleva a cabo dicho análisis de datos, y si aprende algo sobre su negocio a partir del análisis, igual tendrá que decidir si vale la pena implementar o actuar sobre los resultados que está obteniendo.

  • Confiar exclusivamente en análisis basados ​​en datos agrega cierto riesgo a las decisiones comerciales resultantes. Sin embargo, puede limitar ese riesgo incorporando parte del realismo que caracteriza el análisis dirigido por el usuario.

    Cuando los datos del mundo real prueban (o al menos apoyan) la exactitud de sus ideas originales, entonces la decisión apropiada ya está prácticamente hecha. Cuando los datos corroboran una corazonada informada, todo el análisis se muestra impulsado por ideas estratégicas que vale la pena seguir y verificar.

Cómo generar análisis predictivos dirigidos por el usuario

El enfoque guiado por el usuario para el análisis predictivo comienza cuando usted (o sus gerentes) conciben ideas y luego se refugian en sus datos para ver si esos las ideas tienen mérito, soportarían pruebas y son compatibles con los datos.

Los datos de prueba pueden ser un subconjunto muy pequeño de sus datos comerciales totales; es algo que usted define y elige según lo considere relevante para probar sus ideas.

El proceso de elegir los conjuntos de datos correctos y diseñar métodos de prueba precisos, de hecho, todo el proceso desde el inicio hasta la adopción, debe guiarse por una cuidadosa consideración y una planificación meticulosa.

El análisis dirigido por el usuario requiere no solo pensamiento estratégico, sino también conocimiento suficiente del dominio comercial para respaldar la estrategia. La visión y la intuición pueden ser muy útiles aquí; está buscando cómo los datos brindan respaldo específico a las ideas que considera importantes y estratégicas. Este enfoque de análisis predictivo se define por el alcance de las ideas que está investigando. La toma de decisiones se vuelve más fácil cuando los datos respaldan sus ideas.

El proceso de probar sus ideas puede no ser tan sencillo como analizar conjuntos de datos completos. También puede verse afectado por su parcialidad para demostrar la exactitud de sus suposiciones iniciales.

Aquí hay una comparación de datos manejados por datos y manejados por el usuario.

Cómo generar análisis predictivos con datos y datos manejados por el usuario - variables ficticias

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Características Basado en datos Conducido por el usuario
Conocimiento empresarial necesario Sin conocimiento previo Conocimiento profundo del dominio
Análisis y herramientas utilizadas Amplio uso de datos -máquinas de minería Diseño específico para análisis y pruebas
Big Data Adecuado para datos a gran escala Aplicado en conjuntos de datos más pequeños
Ámbito de análisis Ámbito abierto Alcance limitado > Análisis Conclusión
Necesita verificación de resultados Adopción más fácil de resultados de análisis Patrón de datos
Descubre patrones y asociaciones Puede pasar por alto patrones y asociaciones ocultos