¿Qué es el análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo es una rama del análisis avanzado que utiliza modelos predictivos para proporcionar recomendaciones para la toma de decisiones óptimas.
A diferencia del análisis descriptivo, que proporciona información sobre datos históricos, o el análisis predictivo, que pronostica los resultados futuros, el análisis prescriptivo adopta un enfoque proactivo al recomendar acciones que probablemente produzcan los mejores resultados.
Esto se logra mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de optimización que pueden identificar el mejor curso de acción en función de un conjunto dado de restricciones y objetivos.
El análisis prescriptivo tiene aplicaciones en una amplia gama de campos, incluyendo la atención médica, las finanzas y la gestión de la cadena de suministro, donde puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos y mejorar la eficiencia operativa.
¿Por qué es importante el análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo se ha vuelto cada vez más importante para las empresas modernas, ya que les permite:
- Utilizar datos en tiempo real y pronosticados para tomar decisiones informadas
- Obtener información sobre la probabilidad de varios resultados y el impacto de las decisiones en esos resultados
- Establecer procesos de toma de decisiones escalables y reproducibles utilizando datos cercanos en el tiempo
- Abordar preguntas comerciales complejas como la previsión de la demanda, la evaluación de riesgos y los escenarios hipotéticos.
Cómo funciona el análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es una herramienta valiosa en el ámbito del análisis empresarial, que ofrece a los tomadores de decisiones información valiosa sobre el curso de acción más efectivo y cómo sus elecciones impactarán el rendimiento futuro.
Al combinar métodos estadísticos con IA, el análisis prescriptivo permite a los analistas optimizar los procesos de toma de decisiones y lograr resultados positivos a través del aprendizaje automático.
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.
Por ejemplo
Las compañías farmacéuticas pueden usarlo para identificar sujetos adecuados para ensayos clínicos y reducir los costos de prueba, mientras que los hospitales pueden priorizar a los pacientes con mayor riesgo de reingreso.
En el transporte, las aerolíneas pueden aprovechar el análisis prescriptivo para ajustar los precios y la disponibilidad en función de varios factores, incluyendo el clima, la demanda y los precios del petróleo.
En la publicación, los medios pueden utilizarlo para predecir la popularidad de un tema al analizar datos de búsqueda y sociales para temas similares.
Los departamentos de recursos humanos también pueden beneficiarse del análisis prescriptivo, utilizando para ajustar dinámicamente la capacitación en línea en función del rendimiento del empleado.
Comenzando con el análisis prescriptivo
Si desea comenzar con el análisis prescriptivo, considere usar la plataforma Datos Maestros ML. Esta plataforma proporciona aprendizaje automático automatizado (AutoML) e ingeniería de características, lo que facilita la prueba de modelos de aprendizaje automático sin la necesidad de codificación compleja.
Con Datos Maestros ML, puede:
Generación automatizada de conocimientos: Esta función permite a los usuarios descubrir relaciones ocultas dentro de sus datos automáticamente.
Algoritmos avanzados: Datos Maestros ML ofrece varios algoritmos como xgBoost, LightGBM y ElasticNet para identificar características que tienen el mayor impacto en el rendimiento del modelo.
Modelos explicables: Los usuarios pueden crear modelos fáciles de entender y comunicar con la ayuda de paneles que incluyen la importancia de las características, el análisis de impacto y la exploración de simulación.
Bibliotecas de características predefinidas: Datos Maestros ML proporciona bibliotecas de características predefinidas que permiten a los usuarios crear modelos confiables rápidamente.
Plataforma empresarial de extremo a extremo: Datos Maestros ML integra modelos de manera perfecta en los procesos empresariales, lo que permite a los usuarios implementarlos para la toma de decisiones efectivas.
