¿Cuáles son los pasos clave para desarrollar un proyecto de analítica predictiva?

1 Definir el problema

El primer paso es definir el problema o el objetivo que desea resolver o lograr con el análisis predictivo. Debe especificar qué tipo de predicción desea hacer, qué fuentes de datos tiene o necesita, qué métricas utilizará para medir los resultados y qué valor comercial espera generar. También debe considerar las implicaciones éticas, legales y sociales de su proyecto, y cómo abordará cualquier posible sesgo, problema de privacidad o dilema ético.

2 Explore los datos

El siguiente paso es explorar los datos que tiene o planea recopilar para su proyecto. Debe comprender las características, la calidad y la distribución de sus datos, y cómo se relacionan con su problema u objetivo. También debe realizar algunas tareas de limpieza, preprocesamiento y transformación de datos, como tratar con valores faltantes, valores atípicos, duplicados, errores o incoherencias. Puede utilizar diversas herramientas y técnicas, como estadísticas descriptivas, visualizaciones, análisis de correlación o ingeniería de características, para explorar y preparar los datos.

4 Implementar el modelo

El cuarto paso es implementar el modelo en un entorno de producción, donde puede hacer predicciones sobre datos nuevos o en tiempo real. Debe asegurarse de que el modelo sea escalable, confiable y seguro, y de que pueda controlar diferentes escenarios, como cambios en la calidad de los datos, el volumen o el formato. También debe supervisar y mantener su modelo, y actualizarlo regularmente con nuevos datos o comentarios. Puede utilizar varias herramientas y plataformas, como AWS, Azure o Google Cloud, para implementar y administrar su modelo.

5 Comunicar los resultados

El paso final es comunicar los resultados y los conocimientos que su modelo genera a sus partes interesadas, como clientes, gerentes o tomadores de decisiones. Debe presentar sus resultados de una manera clara, concisa y convincente, utilizando varios métodos, como informes, paneles o historias. También debe explicar cómo funciona su modelo, qué suposiciones y limitaciones tiene, y qué recomendaciones o acciones sugiere. Puede usar varias herramientas y técnicas, como Tableau, Power BI o narración de historias, para comunicar los resultados.

6 Esto es lo que más debe considerar

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más le gustaría añadir?