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Análisis prescriptivo

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¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo responde a la pregunta “¿Qué se debe/puede hacer?” 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.

¿Por qué es importante el análisis prescriptivo?

Con base en el trabajo de la analítica descriptiva y predictiva, el análisis prescriptivo puede beneficiar a una empresa al ayudarla a: tomar decisiones fundamentadas y basadas en hechos usando datos previstos y en tiempo real; comprender la verosimilitud de ciertos resultados y el impacto de las decisiones sobre tales resultados, y usarla para planificar qué hacer y cómo; ahorrar recursos y aumentar la eficiencia permitiendo que la IA organice y convierta datos en escenarios procesables; crear procesos reproducibles y escalables para tomar decisiones usando datos casi en tiempo real; responder a las preguntas comerciales más complejas, como la proyección de demanda, la evaluación de riesgos y situaciones hipotéticas.

Cómo funciona el análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es el paso final en la analítica empresarial y aprovecha los resultados de varios métodos estadísticos y el poder de la IA. Si bien el análisis descriptivo responde “¿Qué ha sucedido?” y el análisis predictivo informa “¿Qué podría suceder?”, el análisis prescriptivo nos dice “¿Qué debemos hacer?” y “¿De qué manera nuestras decisiones afectarán el desempeño futuro?” proporciona a los analistas y a los responsables de la toma de decisiones el poder de afectar los resultados futuros de forma positiva y segura a través de modelos de optimización y aprendizaje automático iterativo.

El análisis prescriptivo puede beneficiar a cualquier negocio basado en datos y se utiliza en gran medida en campos en los que los datos cambian constantemente y las decisiones puede tener un gran impacto.

  • En el sistema de salud, el análisis prescriptivo puede ayudar tanto en la administración como en la atención al paciente. Una empresa farmacéutica puede utilizar análisis prescriptivo para disminuir los costos de las pruebas mediante la búsqueda de los mejores sujetos para un ensayo clínico, mientras que un hospital podría utilizarla para brindar atención a los pacientes que más lo necesitan tras revisar quién tiene el mayor riesgo de readmisión.
  • En el transporte, una aerolínea puede modificar automáticamente los precios y la disponibilidad según diversos factores, incluidos el clima, la demanda y los precios del petróleo.
  • En la industria editorial, un medio puede decidir qué publicar y si un artículo será popular según los datos sociales y de búsqueda de temas similares.
  • En recursos humanos, la capacitación en línea se puede ajustar en tiempo real según el desempeño de un empleado en cada lección.

Primeros pasos con análisis prescriptivo

a plataforma de Alteryx ML proporciona aprendizaje automático automatizado (AutoML) e ingeniería de características, lo que permite a los usuarios probar modelos ML en una experiencia de usuario totalmente guiada, sin la necesidad de codificar modelos complejos.
Alteryx ML permite a los usuarios hacer lo siguiente:
  • Descubrir las relaciones ocultas en sus datos con la Generación automatizada de insight. Utilizar algoritmos, como xgBoost, LightGBM y ElasticNet, para descubrir las características de sus datos que tienen el mayor impacto en el rendimiento del modelo.
  • Crear modelos y paneles de control comprensibles y explicables que puedan comunicar la importancia de las características, el análisis del impacto y una exploración de la simulación.
  • Crear rápidamente modelos confiables con bibliotecas de características predefinidas.
  • Integrar modelos en procesos comerciales a través de la plataforma empresarial integral de Alteryx.

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