Evaluar y validar el modelo Pero, si las preocupaciones por los costos impiden que su pequeña empresa contrate expertos,
existen muchas soluciones de software disponibles que vienen integradas con herramientas de modelado predictivo.
Aunque estas herramientas no ofrezcan los conocimientos función de trabajo de base de datos de correo electrónico avanzados que un científico de datos experto
puede aportar, ofrecen modelos predictivos integrados, son fáciles de usar y tienen un precio más bajo.
El software de análisis predictivo puede ser un buen punto de partida para las pequeñas empresas que se inician en la previsión.
Evaluar y validar su modelo predictivo con conjuntos de datos alternativos le permite identificar
Debilidades y ayudar a garantizar que funcione bien en diferentes escenarios
Existen diferentes técnicas para validar modelos predictivos, como la validación cruzada y la validación de regresión.
No se preocupe: Aunque no esté familiarizado con estas técnicas, la mayoría de las herramientas de
análisis predictivo actuales incluyen funciones temas comúnmente discutidos por los revisores de tidio de validación de modelos dentro del software.
Puede usar estas funciones automatizadas para comprobar la robustez de su modelo.
Puede subcontratar este trabajo a una empresa de consultoría que proporcione servicios de análisis o buscar apoyo de investigadores universitarios. Evaluar y validar el modelo
Seleccione algunos de los problemas empresariales más críticos para probar su solución de análisis
Un estudio de Gartner de 2023 sobre líderes de calidad [2] reveló que centrarse en los problemas más
urgentes (en lugar de realizar pruebas sencillas para obtener resultados rápidos) es una excelente
manera de garantizar la eficacia y el valor presentador de snbd de las herramientas de análisis predictivo.
Por último, integre los modelos predictivos en sus procesos de negocio y utilice los resultados para tomar mejores decisiones comerciales.
El análisis predictivo permite visualizar resultados futuros. Unos objetivos claramente definidos ayudan a adaptar las soluciones de análisis predictivo para obtener los mejores resultados.