Informática y Sistemas (β)

2010/04/14 - 14 abril 2010

Simulaciones, tendencias, y proyecciones en análisis de predicción

Cuándo se trabajan datos históricos para hacer análisis, se presenta cierta confusión en parte alimentada por las expectativas poco acotadas y en parte por la oferta de productos informáticos que muchas veces no generan la capacidad de transmitir claramente los conceptos sobre los que brindan solución. En técnicas de Inteligencia de Negocios (BI) usualmente se necesitan acompañar a los Indicadores Clave de Gestión (KPI) de estimadores prospectivos generados por análisis, y en este sentido me gustaría dar una introducción respecto a los tipos de análisis de predicción.

Las predicciones analíticas, más allá de tratar de versionar una moderna bola de cristal, buscan jugar estadísticamente con los datos para clasificar y estimar nuevos resultados hipotéticos. Esto puede enfrentarse según dos técnicas independientes, la proyección y la simulación; que en esencia son muy diferentes.

Las proyecciones tienen por objetivo el anticipar resultados probables, con la finalidad de permitir realizar correcciones oportunas para alcanzar metas concretas. Las proyecciones más comunes son las de tipo lineal, aunque existen otras basadas en curvas no lineales y hasta en análisis por algoritmos de minería de datos especializados en obtener resultados futuros. El cálculo de proyecciones va de la mano con la estimación de tendencias, pudiendo decirse que la tendencia es una característica atributo de la variable de estudio, que da un diferencial de proyección para cada valor en un instante dado de tiempo. La proyección en esencia trata de modelar un comportamiento para extrapolar resultados a futuro.

Por otra parte, con las simulaciones se desea estudiar un comportamiento en base a escenarios supuestos, principalmente para establecer metas u objetivos nuevos. Estos escenarios, o condiciones iniciales en general no son estrictamente los datos históricos, sino puntos de partida como conjunto de datos seleccionados cuidadosamente para aplicar un conjunto de leyes particulares complejas, y obtener resultados finales respecto a plazos futuros para evaluarlos. La simulación en este sentido trata de aplicar un comportamiento cuasi-conocido para evaluar resultados a partir de diferentes estados iniciales.

Como puede verse, ambos conceptos son sutilmente diferentes pero que los hace excluyentes, aunque puedan complementarse mutuamente. Esto es, si se necesita hacer una proyección, los datos históricos no pueden manipularse, ya que básicamente trata de modelarse el comportamiento. Esto no quita de que una vez obtenido este modelo de comportamiento, entonces sí, y recién entonces puedan aplicarse simulaciones. Y obviamente nunca pueden hacerse los dos tipos de análisis a un mismo tiempo.

(tiny)

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2 comentarios »

  1. Gracias! Soy traductora y necesitaba esta aclaración!

    Comentario por Silbana Uribe — 2012/02/01 - 1 febrero 2012 @ 21:28 | Responder

    • un placer haber sido de ayuda, y muchas gracias por pasar !

      Comentario por Mario Mendez — 2012/02/02 - 2 febrero 2012 @ 04:17 | Responder


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