En la era digital, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las empresas. La capacidad de recopilar, analizar y utilizar grandes cantidades de datos ha abierto nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la rentabilidad de los negocios. Es por eso que cada vez más empresas están invirtiendo en big data y analítica avanzada.

La analítica avanzada se refiere al uso de algoritmos y técnicas sofisticadas para analizar datos y descubrir patrones y tendencias ocultas. Esto permite a las empresas tomar decisiones más informadas y predecir resultados futuros con mayor precisión. Sin embargo, muchas empresas se sienten abrumadas por la idea de implementar la analítica avanzada en sus operaciones.

Una forma de comenzar con la analítica avanzada es a través de casos de uso específicos. Esto implica aplicar nuevos métodos de transformación y análisis de datos para descubrir tendencias y patrones previamente desconocidos. Una vez que esta nueva información se aplica a los procesos y normas operativas de la empresa, tiene el potencial de transformar el negocio.

Para extraer un mayor valor de tus datos, puedes utilizar cinco categorías de algoritmos:

Regresión Lineal

La regresión lineal es uno de los algoritmos más básicos y ampliamente utilizados en la analítica avanzada. Este algoritmo utiliza la relación entre dos conjuntos de medidas cuantitativas continuas. El objetivo de la regresión lineal es identificar la relación en forma de una fórmula que describe la variable dependiente en términos de la variable independiente. Una vez que esta relación se cuantifica, es posible predecir el valor de la variable dependiente para cualquier instancia de la variable independiente.

La regresión lineal es especialmente útil cuando se utiliza una variable independiente como el tiempo. Ya sea que tu variable independiente sea los ingresos, los costos, los clientes, el uso o la productividad, si puedes definir la relación que tiene con el tiempo, puedes pronosticar un valor con la regresión lineal.

Regresión Logística

A diferencia de la regresión lineal, la regresión logística se centra en problemas de categorización en lugar de pronósticos cuantitativos. Este algoritmo se utiliza cuando las variables de salida son discretas y finitas. El objetivo de la regresión logística es categorizar si una instancia de una variable de entrada se ajusta o no a una categoría determinada. El resultado de la regresión logística es un valor entre 0 y 1. Los resultados más cercanos a 1 indican que la variable de entrada se ajusta claramente a la categoría, mientras que los resultados más cercanos a 0 indican que es probable que la variable de entrada no se ajuste a la categoría.

La analítica avanzada ofrece un gran potencial para transformar tu negocio. Al utilizar algoritmos como la regresión lineal y la regresión logística, puedes aprovechar al máximo tus datos y tomar decisiones más informadas. No importa en qué industria te encuentres, la analítica avanzada puede ayudarte a mejorar la eficiencia, la rentabilidad y la competitividad de tu negocio.

Fuente del artículo: TDWI