Cómo aplicar la ciencia de los datos en el marketing

Hay varias maneras de aplicar la ciencia de los datos y el aprendizaje automático en la industria del marketing y nos será beneficioso discutir las tareas y el uso típicos de la ciencia de los datos y el aprendizaje automático.

Estos fundamentos del aprendizaje automático, los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje y los procesos y flujos de trabajo típicos de la ciencia de los datos, hay principalmente tres tipos diferentes de análisis :

  • Análisis descriptivo
  • Análisis explicativo
  • Análisis predictivo

Análisis descriptivo

Esto se lleva a cabo para entender y describir mejor el conjunto de datos dado. El propósito de este análisis es resumir cuantitativa y estadísticamente la información que contienen los datos.

Por ejemplo, si se realiza un análisis descriptivo de los datos del historial de compras del usuario, se responderá a preguntas como ¿Cuál es el artículo más vendido? ¿Cómo fueron las ventas mensuales del año pasado? ¿Cuál es el precio medio de los artículos que se venden? Una de las principales funciones de la estadística consiste en la descripción de los datos.

Análisis explicativo

Cuando el propósito del análisis descriptivo es responder al qué y al cómo de los datos, el análisis explicativo es responder al por qué de la utilización de los datos. Este tipo de análisis se lleva a cabo típicamente cuando se tiene una pregunta específica que se quiere responder.
Por ejemplo, en el caso de las empresas de comercio electrónico, si se desea analizar lo que impulsa a los usuarios a hacer compras, se llevaría a cabo un análisis explicativo, no un análisis descriptivo. Esta función  analiza las estrategias de precio y comercialización de los usuarios.

Análisis predictivo

Este análisis se lleva a cabo cuando hay un evento futuro específico que se quiere predecir. El propósito de este análisis es construir modelos de aprendizaje automático que aprendan de los datos históricos y hagan predicciones sobre los eventos que ocurrirán en el futuro.

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Por ejemplo, una de las preguntas que puede responderse a partir de este tipo de análisis puede ser:

¿Qué usuario tiene más probabilidades de realizar una compra en los próximos siete días? Por lo general, para realizar un análisis predictivo, habrá que realizar primero análisis descriptivos y explicativos para tener una mejor comprensión de los datos y generar ideas sobre los tipos de algoritmos y enfoques de aprendizaje que se deben utilizar para el proyecto en cuestión.

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