¿Qué es la analítica prescriptiva y cómo usarla? Inverbis

Las técnicas analíticas utilizadas en tu modelo pueden incluir simulación, análisis gráfico, heurística, optimización y teoría de juegos. Tendrás que ajustar tu modelo en iteraciones para hacerlo bien y definitivamente probarás tu modelo varias veces usando nuevos datos para ver si las recomendaciones se cumplirán con lo que esperarías. Basándose en los resultados del análisis predictivo, el análisis prescriptivo tiene como objetivo comprender qué variables se pueden manipular para lograr el resultado deseado y cómo. Toma los datos, o lo que sabemos, y los procesa para proporcionar recomendaciones sobre los mejores pasos a seguir para mejorar los resultados futuros.

Se predijo que el mercado de software de curso de analista de datos alcanzaría los 1880 millones de dólares para 2022, mostrando una tasa de crecimiento anual compuesta del 20,6 %. Pocas empresas tienen acceso a grandes cantidades de datos, además, generados por actividades externas. Rastrea cada transacción generada por aplicaciones de terceros y almacenala en una base de datos estructurada. 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. Asimismo, se desean utilizar sus datos para ofrecerle productos y servicios relacionados con los solicitados por Usted, por cualquier medio, incluido el electrónico, incluso una vez terminada la relación negocial/contractual. Con la analítica prescripctiva recomendamos los precios más adecuados para cada tipo de producto y así maximizar los beneficios.

Garantías de efectividad de las soluciones de analítica prescriptiva del IIC

Puede ayudar a prevenir el fraude, limitar el riesgo, aumentar la eficiencia, lograr los objetivos comerciales y crear clientes más leales. 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. Al hacerlo, estarás preparado para afrontar las demandas de los clientes y los patrones del mercado.

• De cualquier manera, este modelo basado en algoritmos necesitará ingerir una combinación de datos estructurados, datos no estructurados y reglas comerciales definidas.
• Los proveedores de servicios telefónicos están construyendo modelos los cuales les permite reducir el porcentaje de deserción de los clientes e impulsar la fidelidad del cliente creando ofertas muy personalizadas.
• Esto puede parecer obvio, pero en la práctica, no todas las organizaciones están tan orientadas a los datos como podrían estarlo.
• La previsión de la demanda con el fin de adaptar la oferta o la producción es uno de los ejemplos más asentados de este tipo de analítica, pero también se emplea, por ejemplo, para pronosticar el comportamiento individual de cada cliente mediante el estudio del Customer Lifetime Value.

Basándose completamente en medidas de inteligencia artificial, ciencias computacionales, modelos matemáticos y otras estadísticas, el análisis prescriptivo determina qué acción debe tomar una empresa dada la situación disponible. Esta forma de análisis también brinda recomendaciones sobre las decisiones apropiadas que debe tomar una empresa para aprovechar los resultados proporcionados por el análisis predictivo y descriptivo. El aprendizaje automático es una parte central de la inteligencia artificial que utiliza el análisis prescriptivo para procesar grandes datos que son importantes para el proceso de toma de decisiones de una empresa. ” mediante el aprendizaje automático, el modelado, la simulación, la heurística y otros métodos para predecir
resultados y proporcionar opciones de decisión. Con base en la analítica descriptiva y predictiva, el análisis prescriptivo
no solo proporciona previsiones y predicciones sobre eventos futuros, sino que lo que podría hacer que sucedan. Mediante esta
información, los analistas pueden probar el impacto de las decisiones estratégicas para optimizar sus procesos de toma de decisiones.

Enfoque prescriptivo[editar]

El https://elmanana.com.mx/tecnologia/2023/11/24/un-curso-de-analista-de-datos-para-integrarse-al-sector-ti-112671.html se utiliza para determinar exactamente qué pasos se deben tomar para resolver un problema futuro o capitalizar una tendencia prometedora. Debido a que se basa en el aprendizaje automático, las reglas comerciales y los algoritmos, es difícil de implementar y mantener. Además, debido a la naturaleza de los algoritmos, este tipo de análisis de datos debe obtener datos tanto internos históricos como externos.