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Tipos de Analítica: Descriptiva, Predictiva y Prescriptiva

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En este tema, exploraremos los tres tipos principales de analítica de negocios: descriptiva, predictiva y prescriptiva. Cada uno de estos tipos tiene un propósito y una aplicación específica en el análisis de datos y la toma de decisiones empresariales.

  1. Analítica Descriptiva

Concepto

La analítica descriptiva se centra en el análisis de datos históricos para entender qué ha sucedido en el pasado. Utiliza técnicas estadísticas y herramientas de visualización para resumir y presentar datos de manera comprensible.

Aplicaciones

  • Informes de ventas mensuales: Resumen de las ventas realizadas en un mes.
  • Análisis de rendimiento: Evaluación del desempeño de una campaña de marketing.
  • Monitoreo de KPIs: Seguimiento de indicadores clave de rendimiento en tiempo real.

Herramientas Comunes

  • Microsoft Excel: Para crear tablas y gráficos.
  • Tableau: Para visualización interactiva de datos.
  • Power BI: Para análisis y visualización de datos empresariales.

Ejemplo Práctico

Supongamos que una empresa quiere analizar las ventas del último trimestre. Utilizando Excel, pueden crear una tabla y un gráfico de barras que muestre las ventas por mes.

| Mes       | Ventas ($) |
|-----------|------------|
| Enero     | 50,000     |
| Febrero   | 45,000     |
| Marzo     | 60,000     |

Ejercicio

Crea un gráfico de barras en Excel que muestre las ventas mensuales del primer trimestre.

Solución:

  1. Ingrese los datos en una hoja de cálculo de Excel.
  2. Seleccione los datos.
  3. Vaya a la pestaña "Insertar" y elija "Gráfico de barras".

  1. Analítica Predictiva

Concepto

La analítica predictiva utiliza modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para predecir futuros eventos o comportamientos basados en datos históricos.

Aplicaciones

  • Pronóstico de ventas: Predicción de ventas futuras basadas en datos históricos.
  • Análisis de riesgo: Evaluación de la probabilidad de incumplimiento de crédito.
  • Segmentación de clientes: Identificación de grupos de clientes con comportamientos similares.

Herramientas Comunes

  • R y Python: Para modelado estadístico y machine learning.
  • SAS: Para análisis avanzado y modelado predictivo.
  • IBM SPSS: Para análisis estadístico y minería de datos.

Ejemplo Práctico

Supongamos que una empresa quiere predecir las ventas del próximo mes basándose en los datos de ventas de los últimos 12 meses. Utilizando Python y la biblioteca scikit-learn, pueden crear un modelo de regresión lineal.

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Datos de ventas
data = {'Mes': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
        'Ventas': [50, 45, 60, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100]}
df = pd.DataFrame(data)

# Modelo de regresión lineal
X = df[['Mes']]
y = df['Ventas']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Predicción para el mes 13
prediccion = model.predict([[13]])
print(f'Predicción de ventas para el mes 13: {prediccion[0]}')

Ejercicio

Utiliza Python para predecir las ventas del próximo mes utilizando un modelo de regresión lineal.

Solución:

  1. Instala pandas y scikit-learn si no lo has hecho.
  2. Crea un DataFrame con los datos de ventas.
  3. Entrena un modelo de regresión lineal.
  4. Realiza la predicción para el próximo mes.

  1. Analítica Prescriptiva

Concepto

La analítica prescriptiva sugiere acciones específicas que se deben tomar para alcanzar un objetivo deseado. Combina datos históricos, modelos predictivos y técnicas de optimización para recomendar decisiones.

Aplicaciones

  • Optimización de inventarios: Determinación de niveles óptimos de inventario.
  • Asignación de recursos: Distribución eficiente de recursos en una empresa.
  • Planificación de la producción: Programación óptima de la producción para minimizar costos.

Herramientas Comunes

  • IBM ILOG CPLEX: Para optimización matemática.
  • Gurobi: Para resolver problemas de optimización.
  • AnyLogic: Para simulación y modelado.

Ejemplo Práctico

Supongamos que una empresa quiere optimizar su inventario para minimizar costos. Utilizando PuLP en Python, pueden resolver un problema de programación lineal.

from pulp import LpMaximize, LpProblem, LpVariable

# Definir el problema
model = LpProblem(name="optimización-inventario", sense=LpMaximize)

# Variables de decisión
x = LpVariable(name="producto_x", lowBound=0)
y = LpVariable(name="producto_y", lowBound=0)

# Función objetivo
model += 20 * x + 30 * y, "Beneficio total"

# Restricciones
model += (2 * x + 4 * y <= 100, "Restricción de recursos")
model += (x + y <= 40, "Restricción de demanda")

# Resolver el problema
model.solve()

# Resultados
print(f"Cantidad óptima de producto X: {x.value()}")
print(f"Cantidad óptima de producto Y: {y.value()}")

Ejercicio

Utiliza PuLP en Python para resolver un problema de optimización de inventario con las siguientes restricciones:

  • Beneficio por producto X: $20
  • Beneficio por producto Y: $30
  • Recursos disponibles: 100 unidades
  • Demanda máxima: 40 unidades

Solución:

  1. Define el problema de optimización.
  2. Establece las variables de decisión.
  3. Define la función objetivo.
  4. Añade las restricciones.
  5. Resuelve el problema y muestra los resultados.

Conclusión

En esta sección, hemos explorado los tres tipos principales de analítica de negocios: descriptiva, predictiva y prescriptiva. Cada tipo tiene su propio conjunto de aplicaciones, herramientas y técnicas. La analítica descriptiva se centra en entender el pasado, la predictiva en anticipar el futuro y la prescriptiva en recomendar acciones. Con estos conocimientos, estás preparado para profundizar en las herramientas y técnicas específicas que se utilizan en cada tipo de analítica en los próximos módulos.

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