Modelos y técnicas aplicables al análisis predictivo

Resumen

El análisis predictivo es un área de la minería de datos que consiste en la extracción de información existente en los datos y su utilización para predecir tendencias y patrones de comportamiento pasado, presente o futuro. Se desciben los modelos aplicables al análisis predictivo: modelos predictivos, modelos descriptivos, modelos de decisión, modelos de conjuntos y modelos de elevación y el proceso de validación de modelos. Por otra parte, se describen las técnicas aplicables al análisis predictivo: modelo de regresión lineal, análisis de supervivencia, los árboles de clasificación y las curvas de regresión adaptativa multivariable. Ademas, las técnicas de aprendizaje computacional como redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, Naïve Bayes y K vecinos más cercanos. Finalmente, se describen las herramientas computacionales con las que se cuanta como SPPS y SAS que son software propietarios y R y Weka que son de código abiertos y libres.