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Tecnología |
TOL es un lenguaje de programación de alto nivel diseñado específicamente para dotar a los desarrolladores de sistemas de análisis y predicción, la potencia y flexibilidad que necesitan para manipular series temporales de datos. Más» |
El proceso de creación de conocimiento procede como un bucle iterativo donde la estadística ocupa un lugar subordinado pero, no obstante, muy importante.
El punto de partida es la existencia de un problema empresarial; sin problema no existe necesidad de aprendizaje ni de crear soluciones que optimicen los resultados de los negocios. En general, el problema tiene una clave de estudio que son ciertos conjuntos de datos que se relacionan directamente a éste, sean estos datos de clientes, ventas, llamadas telefónicas, promociones, etc. Y junto a éstos, se suelen tener en conjunto con el cliente una variedad de hipótesis o conjeturas para posibles soluciones.
Una vez que los datos disponibles han sido obtenidos y las hipótesis alternativas han sido formalizadas se pueden aplicar los métodos de la inferencia estadística para hacer que los datos nos hablen, transformar la información en conocimiento útil.
Con lo anterior se desarrollan modelos capaces de explicar el comportamiento del mercado y de los clientes; éstos deben ser criticados desde la comparación con otros cuerpos del conocimiento y con la experiencia del cliente con los que deberían ser coherentes y tener sentido y también deben ser criticados desde los datos, los residuos de los ajustes en los modelos más probables.
El ciclo conjeturas, datos, inferencia estadística, diagnosis, reformulación para obtener unos modelos de calidad, está controlado por una decisión económica entre el coste de aumentar la capacidad explicativa de los modelos y la utilidad marginal que esto puede generar a los resultados de nuestros clientes.
Una vez se obtienen los modelos explicativos, se realiza la previsión. A partir de la previsión y con la función de costes característica de cada negocio se realiza la toma masiva de decisiones que se traduce en nuevas situaciones de mercado, esto provoca nuevos datos y el proceso comienza de nuevo.
Las soluciones que Bayes Forecast desarrolla permiten entender el pasado, controlar el presente, prever los probables resultados futuros y tomar continuamente las mejores decisiones.
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