En el mundo actual, impulsado por los datos, la combinación del aprendizaje automático con la inteligencia empresarial permite obtener conocimientos más profundos y capacidades predictivas. En esta publicación se explica cómo integrar un modelo de aprendizaje automático creado en Amazon SageMaker Canvas en Amazon QuickSight para el análisis predictivo.
Utilizaremos un caso empresarial común: predecir la pérdida de clientes. Con un conjunto de datos de 10.000 clientes bancarios, creamos un modelo de SageMaker Canvas para predecir la probabilidad de que un cliente cierre su cuenta (la variable objetivo «Exited»).
Tabla de contenidos
Paso 1: Iniciar el proceso
En primer lugar, abre Sagemaker Canvas y ve a la sección «mis modelos». Aquí, selecciona la opción «nuevo modelo» para iniciar el proceso.
Paso 2: Asignar un nombre a su modelo y configurarlo
A continuación, es importante asignar a tu modelo un nombre identificable que se ajuste a los objetivos. Seleccione «análisis predictivo» como tipo de modelo, centrándote en el objetivo de predecir la pérdida de clientes.
Paso 3: Carga o integración de datos
El siguiente paso consiste en crear un nuevo conjunto de datos. Tendrás que cargar o conectar el modelo a los datos pertinentes, que pueden ser un archivo de su ordenador o datos de una fuente en línea.
Paso 4: Configurar el modelo
Una vez cargados los datos, es hora de especificar la «columna objetivo». En nuestro caso, es «Exited», que representa a los clientes que han abandonado el banco. También es importante excluir cualquier columna con información irrelevante, como números de fila, IDs de clientes y apellidos, para asegurar que el análisis está enfocado y es relevante.
Una vez configurado esto, inicie el proceso de «Creación estándar». La duración de este proceso dependerá de la complejidad de su modelo.
Paso 5: Resumen de resultados y preparación para análisis posteriores
Cuando tu modelo esté completo, se te presentará un resumen de los resultados. Para continuar, selecciona «Enviar a Quicksight» en las opciones de la esquina superior derecha. Esta acción descargará un archivo JSON en tu sistema, que necesitarás para los pasos siguientes.
Paso 6: Creación de un nuevo análisis en Quicksight
Ahora, desplázate a Quicksight y comienza un nuevo análisis. Elige el conjunto de datos sobre el que desea predecir (puede ser un archivo CSV, datos de Salesforce, S3, PostgreSQL, etc.). Empieza por editar el conjunto de datos y luego elige «Añadir campo predictivo».
Paso 7: Integración del modelo predictivo
En la sección «modelo», su herramienta de visualización de datos mostrará el modelo enviado desde tu plataforma de análisis predictivo. Carga el archivo JSON descargado previamente en la sección «esquema». Ahora se incluirá en tu conjunto de datos una nueva columna, que representa tus predicciones de pérdida de clientes.
Paso 8: Desarrollo de un cuadro de mando dinámico
El último paso consiste en crear un cuadro de mando con los datos enriquecidos. Este cuadro de mando se actualizará con nuevas predicciones cada vez que se actualice con nuevos datos, proporcionando una visión continua del comportamiento de los clientes.
La utilización de cuadros de mando predictivos es un movimiento estratégico para los equipos de ventas, ya que les proporciona información basada en datos para formular estrategias específicas de retención de clientes. La integración de modelos predictivos robustos con herramientas completas de visualización de datos permite a las empresas mejorar de forma proactiva la satisfacción y la fidelidad de los clientes y, en última instancia, reducir la pérdida de clientes.
Creación de valor a través del análisis predictivo: La visión de Nucleoo
En este artículo, hemos explorado la poderosa sinergia entre la inteligencia artificial, la analítica de datos y las estrategias empresariales, y cómo estas herramientas pueden impulsar la transformación empresarial y la creación de valor. En Nucleoo, como expertos en plataformas empresariales, nos comprometemos a proporcionar un enfoque estratégico y profesional para cada cliente, adaptando un amplio conjunto de tecnologías, incluidas la IA y los datos, a sus necesidades específicas.
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