Video: MAINTraq Predictive - Datos previos al análisis vibracional 2025
Para su proyecto de análisis predictivo, deberá identificar las fuentes de datos apropiadas, agrupar los datos de esas fuentes y ponerlo en un formato estructurado y bien organizado. Estas tareas pueden ser muy desafiantes y probablemente requerirán una cuidadosa coordinación entre los diferentes administradores de datos en toda su organización.
También deberá seleccionar las variables que va a analizar. Este proceso debe tener en cuenta las restricciones de datos, las limitaciones del proyecto y los objetivos comerciales.
Las variables que seleccione deben tener poder predictivo. Además, debe considerar las variables que son valiosas y factibles para su proyecto dentro del presupuesto y los plazos. Por ejemplo, si está analizando transacciones bancarias en una investigación criminal, los registros telefónicos de todas las partes involucradas pueden ser relevantes para el análisis pero no accesibles para los analistas.
Espere pasar un tiempo considerable en esta fase del proyecto. La recopilación de datos, el análisis de datos y el proceso de abordar el contenido, la calidad y la estructura de los datos pueden agregarse a una lista de tareas que requiere mucho tiempo.
Durante el proceso de identificación de datos, ayuda a comprender sus datos y sus propiedades; este conocimiento te ayudará a elegir qué algoritmo usar para construir tu modelo. Por ejemplo, los datos de series temporales pueden analizarse mediante algoritmos de regresión; algoritmos de clasificación se pueden utilizar para analizar datos discretos.
La selección de variables se ve afectada por la forma en que entiendes los datos. No se sorprenda si tiene que mirar y evaluar cientos de variables, al menos al principio. Afortunadamente, a medida que trabajas con esas variables y comienzas a obtener conocimientos clave, comienzas a reducirlas a unas pocas docenas. Además, espere que la selección de variables cambie a medida que su comprensión de los datos cambie a lo largo del proyecto.
Puede resultarle útil crear un inventario de datos que pueda usar para rastrear lo que sabe, lo que no sabe y lo que puede faltar. El inventario de datos debe incluir una lista de los diversos elementos de datos y cualquier atributo que sea relevante en los pasos posteriores del proceso.
Por ejemplo, es posible que desee documentar si a algún segmento le faltan códigos postales o registros faltantes durante un período de tiempo específico.
Su gente de conocimiento empresarial (también conocida como expertos en conocimiento de dominio ) le ayudará a seleccionar las variables clave que pueden influir positivamente en los resultados de su proyecto. Pueden ayudar a explicarle la importancia de estas variables, así como también dónde y cómo obtenerlas, entre otros aportes valiosos.
