Convertimos sus datos en información útil. Explore cómo podría cambiar la demanda en este pequeño estudio de pronóstico.
Hablemos de tus datosUn producto. Condiciones cambiantes. Nuevas posibilidades.
Eche un vistazo más de cerca a los picos de fin de semana y los registros faltantes.
Explora el pronóstico.
Las buenas decisiones comienzan con la comprensión de la historia en sus datos.
Datos y aprendizaje automático
Comenzamos con el problema de negocio a resolver, en lugar de elegir un modelo. Definimos qué datos se utilizarán, cómo se medirá el éxito y qué decisión apoyará el resultado desde el principio.
Al pronosticar, clasificar o identificar patrones inusuales, el objetivo es más que producir un resultado: debe ser medible, comprensible y capaz de entregar valor en uso real.
Lo que entregamos
Aclaramos la decisión de apoyar, el objetivo y las fuentes de datos a utilizar. Antes de comenzar el modelado, evaluamos la calidad de los datos, la cobertura y qué tan bien los datos representan el problema.
Primero establecemos una línea de base para la comparación. Evaluamos las opciones del modelo utilizando los mismos datos y medidas, evaluando el éxito tanto a través del rendimiento técnico como de resultados comerciales significativos.
Definimos qué sistema utilizará la salida del modelo, quién lo usará y qué decisión apoyará. Planeamos mantener los resultados confiables a lo largo del tiempo monitoreando los cambios en los datos y el rendimiento del modelo.
El trabajo en contexto
Un ejemplo de pronóstico de demanda presenta observaciones históricas y expectativas futuras juntas. La incertidumbre y el contexto de evaluación importan junto con el valor predicho.
Cómo trabajamos juntos
Los entregables y el plan de trabajo se definen en torno a las necesidades de su proyecto.
Aclaramos la decisión de apoyar, los resultados esperados del modelo y las medidas utilizadas para evaluar el éxito.
Revisamos las fuentes de datos, la calidad, la cobertura y las relaciones de tiempo. Identificamos las brechas y las áreas que necesitan preparación antes de modelar.
Comparamos el enfoque de referencia y las opciones de modelo bajo el mismo diseño de prueba. Junto con el rendimiento, evaluamos la explicabilidad, el costo operativo y la alineación con el objetivo comercial.
Definimos qué sistema utilizará la salida del modelo, quién lo usará y cómo. Juntos, también establecemos un monitoreo para rastrear los cambios en los datos y el rendimiento del modelo.
Ingeniería en los detalles
El efecto de los registros faltantes o incorrectos se hace explícito.
El tiempo de evaluación y la relación entre los datos de entrenamiento y de prueba se planifican cuidadosamente.
Los cambios en los datos o el uso pueden desencadenar la necesidad de una nueva evaluación.
Preguntas comunes
Primero determinamos qué datos son realmente necesarios para la decisión. La información faltante se puede abordar recopilando nuevos datos, combinando fuentes o reduciendo el alcance del problema. No todas las necesidades requieren construir un gran conjunto de datos desde cero.
Definimos medidas de éxito antes de desarrollar el modelo. Junto con las métricas técnicas, evaluamos el impacto comercial de predicciones incorrectas, la mejora sobre el método existente y si el resultado realmente se puede usar en el proceso de decisión.
No. Algunos problemas se pueden resolver de manera más confiable y sostenible a través de reglas comerciales, métodos estadísticos o análisis más simples. Recomendamos usar un modelo solo cuando ofrezca una ventaja medible para el problema.
Evaluamos esto antes de desarrollar un modelo. Examinamos los registros faltantes, duplicados, inconsistencias, cobertura de tiempo y campos de datos relevantes para el objetivo, aclarando qué usos pueden soportar los datos.
Dependiendo del caso de uso, podemos planificar métodos que ayuden a explicar la decisión del modelo. En los procesos de soporte de decisiones, nuestro objetivo es hacer que los principales factores que influyen en el resultado sean comprensibles junto con la puntuación.
Sí. A medida que cambian el comportamiento del usuario, la demanda, la estructura del producto u otras condiciones, los datos vistos por el modelo también pueden cambiar. Monitorizamos las distribuciones de datos y el rendimiento del modelo para identificar cuándo se necesitan reevaluaciones o actualizaciones.
Definimos dónde se utilizará la salida desde el principio. Las predicciones se pueden integrar a través de una API, una interfaz de informes, una herramienta operativa o sistemas empresariales existentes para llegar al punto donde se toman las decisiones.
Sí, en su caso. Evaluamos la fiabilidad, la frescura, las licencias y los términos de uso de fuentes de datos externas para determinar si se pueden usar junto con datos internos.
No hay un horario fijo. Las necesidades de reentrenamiento dependen de la rapidez con la que cambian los datos, la frecuencia con la que se usa el modelo y cómo se comporta el rendimiento a lo largo del tiempo. Algunos modelos permanecen estables durante mucho tiempo, mientras que otros pueden necesitar actualizaciones más frecuentes.
No. La experiencia es una simulación ilustrativa que muestra cómo los cambios en los datos y los escenarios pueden afectar la lógica de pronóstico. En un proyecto real, la selección del modelo y la capacitación se llevan a cabo por separado utilizando los datos y el caso de uso de la organización.
Comparta la pregunta de negocio, las fuentes de datos disponibles y el resultado esperado.
