Conoce cómo puedes usar Qlik y sus funciones de Machine Learning para predecir las acciones de tus clientes
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo se refiere al uso de modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático para hacer predicciones sobre resultados futuros basados en datos históricos y actuales. Estas predicciones ayudan a guiar su toma de decisiones para mitigar el riesgo, mejorar la eficiencia e identificar oportunidades.
Imagen: Qlik.com. Modelo Predictivo
Ejemplos de análisis predictivo
- Las compañías de seguros analizan las solicitudes de pólizas en función del grupo de riesgos de asegurados similares para predecir la probabilidad de reclamaciones futuras.
- Las empresas de servicios financieros predicen la probabilidad de impago de préstamos, detectan y reducen el fraude y pronostican futuros movimientos de precios de valores.
- Las empresas de atención médica administran mejor la atención de los pacientes al pronosticar las admisiones y readmisiones de pacientes.
- La energía y los servicios públicos mitigan los riesgos de seguridad al analizar las fallas históricas de los equipos y predecir las necesidades energéticas futuras en función de los ciclos de demanda anteriores.
- Las operaciones de fabricación y cadena de suministro pronostican la demanda para administrar mejor el inventario e identificar los factores que provocan fallas en la producción.
- El sector público analiza las tendencias de la población para planificar inversiones en infraestructura y otros proyectos de obras públicas.
Consejo #1 – Conoce los resultados que deseas predecir
Consejo #2 – Los datos deben contener resultados
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