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.
Análisis explicativo
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.
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.
