Análisis Prescriptivo Ejemplo usando Python

El análisis prescriptivo es un método para encontrar el mejor curso de acción para una situación determinada en función de los datos disponibles. Esta forma de análisis utiliza tecnología, métodos matemáticos y algoritmos de simulación para ayudar a una empresa a tomar la mejor decisión en situaciones específicas. El análisis prescriptivo es la fase final del análisis empresarial y extrae información tanto del análisis descriptivo como predictivo. El análisis prescriptivo ofrece ventajas computacionales sobre otras formas de análisis dado que tiene en cuenta las posibilidades de la situación actual, el historial y el rendimiento pasados, los recursos disponibles y otros datos necesarios para que una empresa tome la mejor decisión. Por ejemplo, la analítica prescriptiva puede ayudar a un inversor a determinar las mejores operaciones bursátiles, midiendo los valores históricos y los futuros esperados para determinar el mejor curso de acción.

El análisis prescriptivo podría usarse para evaluar si un departamento de bomberos local debe exigir a los residentes que evacuen un área en particular cuando un incendio forestal está ardiendo cerca. También podría usarse para predecir si los lectores de un tema en particular serán populares entre los lectores en función de los datos de búsqueda y las redes sociales compartidas de temas relacionados. Otro uso posible es ajustar un programa de capacitación de trabajadores en tiempo real en función de cómo el trabajador está respondiendo a cada lección. En conjunto, el sistema permite mejorar el ROI del negocio de forma directa a través de sus decisiones, e indirectamente por reducción de costes en procesos de planificación.

El papel de la inteligencia artificial en el análisis de audiencias y la personalización de la comunicación

Mediante el uso de análisis prescriptivos, el minorista podría tener la opción de otorgar un cupón solo en la tienda a los clientes que realicen devoluciones (para fomentar otra compra en la que el envío no es un factor) o notificar a los clientes que deben pagar el envió de devolución. Los investigadores cuantitativos y los comerciantes utilizan modelos estadísticos para tratar de maximizar los rendimientos. Las empresas financieras pueden utilizar técnicas similares para gestionar el riesgo y la rentabilidad. El análisis prescriptivo se trata más de predecir resultados en función de diferentes tipos de variables. En lugar de predecir un resultado, el uso de técnicas prescriptivas significa que un analista puede modificar diferentes variables para ver cómo se produce el resultado de un escenario. Y el análisis predictivo nos sirve de guía para saber qué va a pasar, el análisis prescriptivo es el que nos ayuda a saber cómo optimizar.

• La analítica predictiva puede, con la ayuda de todas las tecnologías que rodean la captación de datos sobre los comportamientos del cliente, ayudar al desarrollo de modelos para minimizar la incertidumbre y competir por la mejora de los procesos de la empresa.
• El análisis prescriptivo es un campo de rápido crecimiento con una amplia gama de aplicaciones potenciales.
• Este tipo de analítica empresarial tiene el objetivo de recabar todos los datos posibles y convertirlos en información precisa para entender qué ha ocurrido, qué podría ocurrir y qué debemos hacer para determinar un plan de acción óptimo para la compañía.
• Además, estas empresas pueden usar modelos para reducir los costos de transacción al descubrir cómo y cuándo colocar mejor sus operaciones.
• Por ejemplo, una regresión lineal supone que la variable de predicción se puede modelar como una suma ponderada de las características descriptivas.
• Según datos de Gartner se estima que en 2015 únicamente el 3% de las organizaciones hacen uso de la analítica prescriptiva para mejorar la gestión de su negocio, a pesar del gran valor que esta puede aportar.

Digamos que un análisis descriptivo muestra una afluencia inusual de pacientes en un hospital. Si se profundiza en los datos, se puede descubrir que muchos de estos pacientes comparten https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 los síntomas de un determinado virus. Este análisis de diagnóstico puede ayudarte a determinar que un agente infeccioso—el “por qué”—provocó la afluencia de pacientes.

Cómo funciona el análisis prescriptivo

Ninguna forma de análisis prescriptivo es completamente precisa, ya que nada puede predecir con exactitud muchos tipos de escenarios futuros, pero el uso eficaz del análisis prescriptivo puede disminuir el riesgo y mejorar la eficiencia de los procesos de toma de decisiones. En el mundo de los negocios, la analítica se utiliza para pronosticar tendencias y predecir la demanda o los desafíos. Hoy en día, las empresas tienen acceso a grandes cantidades de datos sobre los intereses, preferencias y comportamientos de sus clientes. El análisis prescriptivo es una forma de utilizar esos datos para tomar mejores decisiones comerciales.

• El proceso crea y recrea posibles patrones de decisión que podrían afectar a una organización de diferentes maneras.
• Predecir el clima puede ser una propuesta arriesgada, pero con el cambio de estaciones viene el cambio de actividades en interiores a diversión bajo el sol.
• Una vez que estés seguro de su rendimiento, puedes hacer que tu modelo prescriptivo esté disponible para su uso.
• Por lo tanto, ahora los usuarios comerciales no solo están informados, sino que también son guiados y navegados sobre su curso de acción futuro.
• Esta forma de análisis ayuda a elegir o tomar decisiones óptimas, incluso cuando se enfrentan a situaciones desagradables o en los peores escenarios.
• Por su parte, el análisis predictivo combina datos históricos, reglas y algoritmos avanzados para anticiparse o estimar qué podría acaecer, con el propósito de hacer pronósticos y adelantarse a situaciones futuras.

Industrias que dependen en gran medida de datos en constante evolución y decisiones potencialmente de alto riesgo, como el cuidado de la salud, pueden beneficiarse enormemente del análisis prescriptivo. La fácil disponibilidad de grandes volúmenes de datos y las tecnologías de almacenamiento relativamente baratas han hecho posible que empresas de todos los tamaños aprovechen las plataformas de análisis para operar sus negocios en decisiones superiores respaldadas tecnológicamente. Esto puede parecer obvio, pero en la práctica, no todas las organizaciones están tan orientadas a los datos como podrían estarlo. Según la empresa de consultoría de gestión global McKinsey Global Institute, las empresas que se basan en los datos son mejores a la hora de captar nuevos clientes, mantener su fidelidad y lograr una rentabilidad superior a la media [2]. Solo basta con recordar que, en ocasiones, mientras una persona está navegando por redes sociales o por sitios web de noticias, empieza a recibir recomendaciones que están basadas en análisis realizados por algoritmos.

Casos de Uso

El análisis descriptivo consiste en recopilar y analizar datos históricos para responder qué ha pasado y cuál es el estado actual del negocio. Por su parte, el análisis predictivo combina datos históricos, reglas y algoritmos avanzados para anticiparse o estimar qué podría acaecer, con el propósito de hacer pronósticos y adelantarse a situaciones futuras. Suponga que es el director ejecutivo de una aerolínea y desea maximizar las ganancias de su empresa. El análisis prescriptivo puede ayudarlo a hacer esto al ajustar automáticamente los precios y la disponibilidad de los boletos en función de muchos factores, incluida la demanda de los clientes, el clima y los precios de la gasolina.

El sector sanitario puede utilizar el análisis prescriptivo para identificar las necesidades correctas de los pacientes y tratar las dolencias con mayor eficacia. Utilizando grandes bases de datos médicos, los sistemas de análisis prescriptivo pueden predecir qué planes de tratamiento tienen más probabilidades de resultar en la mayor salud de todos los pacientes. A continuación, los médicos y los profesionales de la medicina evalúan críticamente los datos prescriptivos para fundamentar sus diagnósticos y planes de tratamiento. Además, el análisis prescriptivo puede ser capaz de identificar a los mejores candidatos para los estudios médicos, aumentando la capacidad de investigación de las empresas farmacéuticas y otros investigadores relacionados con la salud.

Aquí te explicamos qué es el Domina el análisis de datos con este curso online, cómo funciona, tipos, beneficios y casos de uso. El enfoque prescriptivo analiza las decisiones potenciales, las interacciones entre ellas, las diversas influencias sobre ellas y el impacto general de todos estos factores sobre un resultado. Al mismo tiempo, cuando el algoritmo evalúa la demanda más alta de lo habitual de boletos de St. Louis a Chicago debido a las condiciones heladas de las carreteras, puede aumentar automáticamente los precios de los boletos. Con la analítica prescripctiva recomendamos los precios más adecuados para cada tipo de producto y así maximizar los beneficios. Recomendar los precios más adecuados para cada tipo de habitación en una cadena hotelera con el fin de maximizar los beneficios, teniendo en cuenta previsiones de la demanda esperada y factores influenciadores como calendarios de festivos o meteorología.