Análisis predictivo

Introducción a la alfabetización en datos

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum, DataCamp

Resumen analítico

Resumen analítico

Introducción a la alfabetización en datos

¿Por qué utilizar el análisis predictivo?

  • Anticipar los resultados más probables
  • Prever un proceso o secuencia
  • Estimar una incógnita a partir de la información disponible

 

Ten cuidado: siempre hay un grado de incertidumbre asociado a las predicciones

Ampliación del análisis predictivo

Introducción a la alfabetización en datos

Técnicas habituales

  • Modelos de machine learning
    • Basados en la clasificación
      • Predecir las cancelaciones de suscripciones
    • Basados en la regresión
      • Predecir el precio de la vivienda en función de las características del barrio
  • Previsión de series temporales
    • Predecir los ingresos por ventas a lo largo del tiempo
  • Análisis predictivo de textos
    • Predecir si un correo electrónico es spam o no

Ejemplo de serie temporal

Introducción a la alfabetización en datos

Modelado predictivo

Pasos del modelado predictivo

  • Los datos se dividen en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba para construir el modelo predictivo.
  • Las predicciones se interpretan y evalúan en los datos de prueba con métricas predeterminadas como la precisión (porcentaje de predicciones correctas).
Introducción a la alfabetización en datos

Estudio de caso: ganador de la Copa del Mundo

¿Qué equipo tiene más probabilidades de ganar la próxima Copa del Mundo FIFA?

  • Selecciona variables relevantes como las valoraciones de los equipos, las valoraciones de los jugadores, las clasificaciones y la dificultad de los partidos
  • Construye un modelo predictivo para predecir la probabilidad de ganar o alcanzar fases específicas

 

Utiliza los conocimientos para predecir la probabilidad de victoria de cada país

Trofeo y balón de la Copa del Mundo

Introducción a la alfabetización en datos

Es hora de la práctica.

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