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Análisis predictivo para la empresa moderna

by Nooruddin Abbas Ali

September 2024

Intermediate to advanced

360 pages

9h 40m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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¿A quién va dirigido este libro?Cómo está organizado este libroConvenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
La evolución de la analítica de datosDiferentes tipos de análisis de datosAnálisis descriptivoAnálisis de diagnósticoAnálisis PredictivoAnálisis prescriptivoAdquisición de conocimientos, aprendizaje automático y el papel del análisis predictivoHerramientas, marcos y plataformas en el mundo del análisis predictivoLenguas y BibliotecasServiciosConclusión
El paso de "producir datos" a "manejar datos"Retos en el uso del Análisis PredictivoPersonasDatosTecnologíaCasos de uso del análisis predictivo en la industria verticalFinanzasSanidadAutomóvilEntretenimientoConclusión
Estadística y Álgebra LinealRegresión¿Qué es el análisis de regresión?Técnicas de regresiónR-cuadrado y valor PSelección de un modelo de regresiónÁrboles de decisiónEntrenamiento de árboles de decisiónUso de Árboles de Decisión para Resolver Problemas de Regresión: Árboles de RegresiónAjuste de los árboles de decisiónOtros algoritmosBosques aleatoriosRedes neuronalesMáquinas de vectores soporteClasificador Bayes ingenuoOtros patrones de aprendizaje en el aprendizaje automáticoConclusión
Comprender los datosPreprocesamiento de datos e ingeniería de rasgosTratamiento de los datos que faltanCodificación de datos categóricosTransformación de datosGestión de valores atípicosTratamiento de datos desequilibradosCombinar datosSelección de característicasDividir datos preprocesadosComprender los prejuiciosEl proceso de análisis predictivoLa fase de datosLa Etapa ModeloLa etapa de servirOtros componentesSeleccionar el modelo adecuadoConclusión
Anaconda y Jupyter NotebooksNumPy en PythonIntroducción a NumPyGenerar matricesRebanado de matricesTransformación de matricesOtras operaciones de la matrizExplorar un ejemplo de negocio utilizando PandasPandas en PythonImportar y ver datosVisualiza los datosLimpieza y modificación de datosLectura de diferentes fuentes de datosFiltrado y agrupación de datosScikit-learnEntrenar y predecir con un modelo de regresión linealUtilizar un clasificador forestal aleatorioEntrenar un árbol de decisiónUn ejemplo de agrupación (aprendizaje no supervisado)Conclusión
Fundamentos de TensorFlowRegresión lineal con TensorFlowPreparación de datosCreación de modelos y formaciónPredicciones y evaluación del modeloRedes neuronales profundas en TensorFlowConclusión
Recomendaciones óptimas de precios de venta al público basadas en prediccionesUtilizar un modelo de regresión lineal simpleUtilizar un modelo de regresión polinómicaUtilización de la regresión multivarianteIntroducción a los sistemas de recomendaciónConstruir sistemas de recomendación utilizando scikit sorpresa en PythonClasificación del fraude con tarjetas de créditoAnálisis básico del fraude con tarjetas de crédito mediante redes neuronales artificialesAnálisis ponderado del fraude con tarjetas de crédito mediante redes neuronales artificialesAnálisis de Tarjetas de Crédito con Múltiples Capas Ocultas en la Red Neuronal ArtificialConclusión
Nube o no nubeExplorar AWS SageMakerRequisitos previosIngesta y exploración de datosTransformación de datosEntrenamiento del modelo y predicciónLimpiezaExplorando las previsiones de AmazonImportar datosEntrenar al predictorCrear una previsiónAnálisis Y si...LimpiezaConclusión
Algunos casos de uso másNavegación y gestión del tráficoCalificación crediticiaEl impacto social de las prediccionesConclusión

Content preview from Análisis predictivo para la empresa moderna

Capítulo 1. El análisis de datos en la empresa moderna

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Cuando eras pequeño, ¿te preguntaste alguna vez por qué tenías que estudiar historia en la escuela? Sí, me lo pregunté. Pero hasta que no fui mucho mayor no me di cuenta de la importancia de la historia. Comprender cómo eran las cosas en el pasado y dónde están ahora nos permite construir sobre ellas y anticiparnos a lo que vendrá después y, en algunos casos, también influir en lo que vendrá después. Mientras escribo esto, se habla mucho de IA y aprendizaje automático (AM). Pero, ¿cómo hemos pasado de los simples cálculos a los chatbots que conversan coherentemente con los humanos?

Desde la extrapolación estadística de las cifras de ventas hasta la planificación de stocks basada en las ventas previstas, las empresas han recorrido un largo camino. Este viaje desde la producción de datos al consumo de datos y, por último, al impulso de los datos, es lo que exploro en este capítulo. En primer lugar, profundizaré en los detalles de cómo ha evolucionado la analítica de datos a lo largo del tiempo, qué es la analítica predictiva en sus raíces y cuál es su lugar en el mundo analítico. Después, hablaré de su papel en el modelado de datos y el ML y de las herramientas disponibles hoy en día que pueden ayudarte con el modelado de datos y el ML.