Este contenido se presentó en la Minitab Global Insights Conference 2023 y recibió críticas muy favorables; creemos que será valioso para una audiencia más amplia: los lectores de nuestro blog como usted. Los presentadores fueron el Dr. Stefano Polastri, director general, director de Tecnología, arquitecto de datos y software, analista y capacitador de Minitab e Ivano Izzo, otro hombre de muchos talentos, Ivano es analista estadístico senior, entrenador de suite de Minitab, Six Sigma y experto en DFSS. Su organización, GMSL, comenzó en 1994 y significa “crecer, gestionar, simplificar, aprender” (Grow, Manage, Simplify, Learn). Han sido socios de Minitab desde 1997 y han ayudado a las empresas a utilizar la Analítica predictiva de Minitab para la prevención del fraude. Explicaremos más en este blog.
ANALÍTICA PREDICTIVA SEGÚN LA DEFINE GMSL
Para brindarle una mejor idea de cómo GMSL utiliza la analítica predictiva, primero describámosla en sus términos. “La analítica predictiva es una categoría de la analítica de datos que tiene por objetivo hacer predicciones sobre resultados futuros con base en datos históricos y técnicas analíticas. El análisis predictivo utiliza una variedad de técnicas estadísticas (incluyendo minería de datos, aprendizaje de máquina y modelado predictivo) para entender sucesos futuros”.
CONQUISTAR EL PANORAMA DIGITAL
Hoy en día, se bombardea a las empresas con datos provenientes de todos los ángulos, ya sean producidos por máquinas, sensores, usuarios o contenidos en ERP o bases de datos. Vivimos en medio de una cultura muy centrada en los datos.
- Solo a partir de los datos es posible obtener información
- Solo con información tendremos el conocimiento de nuestros procesos
- Solo con conocimiento podemos tomar decisiones
- La escalada hacia la mejora es un proceso basado en datos
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Decidir qué hacer con los datos y cómo analizarlos para obtener los mejores y más útiles resultados puede ser abrumador. Por supuesto, hay muchas herramientas en el mercado que ayudan a descifrar y analizar los datos. La analítica predictiva es un método poderoso, en el que el aprendizaje automático se combina con la analítica tradicional para buscar patrones en los datos y proyectarlos hacia adelante para ayudar a las empresas a mitigar los riesgos y aprovechar las oportunidades. En este caso de uso, describiremos cómo utilizar la analítica predictiva para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito.
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LOS MÉTODOS DE PROYECTOS DE ANÁLISIS PREDICTIVO DE SIETE PASOS
La detección de fraude es un conjunto de procesos y análisis que permiten a las empresas identificar y prevenir actividad financiera no autorizada. Esto puede incluir transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito, robo de identidad, piratería informática, estafas de seguros y más. Para transformar los datos no estructurados sin procesar en información tangible y procesable, GMSL sigue siete pasos clave, e ilustraremos cómo cada uno se aplica a la misión de detección de fraude.
Con frecuencia, más de la mitad del tiempo de un proyecto de analítica predictiva se dedica a la adquisición, preparación y análisis de datos.
Descargue esta infografía para ver este método de siete pasos que se puede aplicar a cualquier caso para responder a la pregunta simple: ¿cuál será el comportamiento en el futuro? El secreto de este método para EXPERIMENTAR.