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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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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 7. Análisis predictivo para la resolución de problemas empresariales

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

Hasta ahora hemos hablado de los fundamentos del análisis predictivo. Hemos hablado de los algoritmos y de cómo funcionan, de las bibliotecas y herramientas disponibles para trabajar con el análisis predictivo, y de cómo configurar estas bibliotecas y herramientas y utilizarlas con datos genéricos. En este capítulo, hablaremos de tres casos de uso, cada uno de una industria vertical distinta, para ver cómo se puede aplicar el análisis predictivo sobre el terreno. El propósito es examinar escenarios que representen problemas empresariales y cómo puede aplicarse el análisis predictivo para resolverlos. A medida que avancemos en este proceso, cubriremos el preprocesamiento de datos, los aspectos específicos de varias configuraciones y las razones que subyacen a algunas de las decisiones que tomamos como parte de la construcción de modelos empresariales para el análisis predictivo.

Recomendaciones óptimas de precios de venta al público basadas en predicciones

En el sector minorista, una de las métricas clave del éxito son los ingresos. En las grandes cadenas minoristas se emplean varias técnicas para maximizar los ingresos por ventas, y la empresa suele tener control sobre el precio de venta de un producto dentro de un rango de precios concreto, que puede variar según el producto y la región. ...