Análisis Descriptivo vs Análisis Predictivo

Análisis Descriptivo vs Análisis Predictivo

El principal objetivo del Big Data es crear valor, y para ello se distinguen principalmente dos tipos de análisis, el Análisis Descriptivo y Análisis Predictivo

Análisis descriptivo

Es el tipo de análisis más simple y la primera etapa en el análisis de datos. Se hace con ayuda de la estadística descriptiva. Se almacena una cantidad de datos inferior, por lo tanto, es más manejable. Utiliza técnicas matemáticas, pero la automatización es reducida. Se examinan los datos históricos y permite a las organizaciones entender lo que sucedió en el pasado: aprender del pasado para influir en el futuro. Para poder procesar los datos y que la información sea valida necesitamos que datos fiables, gracias a la estadística descriptiva podemos conocer la estructura de los datos, así como verificar la calidad y poder validarlos. Ejemplos de análisis descriptivo serían conocer el gasto medio por cliente,

Análisis predictivo

Es el paso posterior al análisis descriptivo. Se utilizan técnicas matemáticas avanzadas, modelos de estadística y minería de datos o el famoso “data mining”. El análisis predictivo construye modelos para inferir el comportamiento de una muestra. Convierte esos datos en información valiosa. El análisis predictivo utiliza datos para determinar el comportamiento de una variable o probabilidad de que ocurra un determinado suceso. En las organizaciones se estudian hábitos o patrones de conducta en el comportamiento del mercado para identificar oportunidades y riesgos. Un claro ejemplo de análisis predictivo es el análisis de la cesta de la compra. Este análisis conocido como «market-basket analysis» tiene como objetivo detectar cuando la compra de un producto tiene relación con la compra de otro, con esto se consigue ofrecer productos relacionados, situar estos muy cerca, ubicarlos juntos en catálogos o en la página web con el consiguiente aumento en las ventas.

 

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