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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

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Capítulo 2. El Análisis Predictivo: Una necesidad operativa

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

Cualquiera que forme parte de una empresa comprende que la analítica ya no es un elemento secundario. Como comentamos en el Capítulo 1, el alcance de la analítica se ha ampliado mucho más allá de los informes semanales y mensuales o del procesamiento por lotes de datos plurianuales para elaborar planes estratégicos. Hoy en día, la analítica se utiliza en aplicaciones cotidianas. Cuando navegas por una web de reservas de hotel y te dice que sólo quedan dos habitaciones en la categoría que estás mirando, es un ejemplo de analítica operativa. Otro ejemplo es cuando un motor de recomendación de un sitio web de comercio electrónico muestra fotos de otros artículos que también compraron las personas que compraron el artículo que estás mirando. La analítica predictiva no es una excepción. La analítica ya no consiste en analizar las cosas a posteriori. Se trata de procesar los datos al vuelo, aprender de ellos y, en ciertos casos, proporcionar información que la empresa pueda utilizar en tiempo real.

El paso de "producir datos" a "manejar datos"

Cuando se trata de comprender la naturaleza de los datos, me gusta desglosar el tema en sus subcomponentes. Es probable que hayas oído hablar del término canalización de datos, pero ¿qué implica realmente una canalización de datos? Empecemos por donde se originan los datos: ...