Por Andrea Grgic

Imagine que está realizando un pedido en línea y ve un producto recomendado que complementa perfectamente el artículo que está comprando. Usted coloca el artículo en su carrito, se siente satisfecho con su experiencia en línea y cómo la marca pudo predecir los artículos relacionados que eran "justo lo que necesitaba" en función de su comportamiento en la web. ¿O qué pasa con la sensación desgarradora de completar su serie favorita de Netflix, solo para que se le presenten de inmediato excelentes recomendaciones nuevas de los programas que podría disfrutar a continuación, según el programa que acaba de terminar y los géneros que vio anteriormente en la plataforma? Ambos ejemplos demuestran el poder de la analítica predictiva, donde las empresas pueden analizar datos de clientes actuales e históricos para hacer predicciones sobre resultados futuros. Lo que podría ser menos obvio es que estos ejemplos también demuestran el poder de tener limpieza, datos cuidadosamente seleccionados que subyacen a sus análisis. ¿Hay alguna forma de hacer que un modelo predictivo sea aún más potente? Sí, con ingeniería de funciones.

La ingeniería de funciones no es en realidad un concepto nuevo, aunque recientemente ha resurgido como un "tema candente" en el mundo del análisis de datos, ya que es un proceso crítico que respalda el aprendizaje automático y el análisis predictivo exitosos. A medida que lea más sobre la ingeniería de funciones, también podrá reconocerla como procesos de datos fundamentales conocidos como manipulación, preprocesado o normalización de datos.

En esta publicación profundizamos en los conceptos básicos y la importancia de la ingeniería de funciones y destacaremos cómo pueden implementarse con éxito algunas de las técnicas de ingeniería de funciones más comunes para su organización en Minitab Statistical Software.

¿QUÉ ES LA INGENIERÍA DE FUNCIONES?

Para aprovechar al máximo sus datos y definir el modelo predictivo que mejor se ajuste, la ingeniería de funciones es el primer paso crucial. La ingeniería de funciones es la tarea de utilizar el conocimiento sobre un proceso y sus datos resultantes para extraer propiedades o características que hacen que los modelos predictivos funcionen. Una característica generalmente viene en forma de columnas estructuradas, o atributos, y se puede diseñar dividiendo funciones, combinando funciones o creando nuevas características (recodificación). Para obtener los mejores resultados posibles de su modelo predictivo, los datos limpios y de calidad son clave para el proceso de ingeniería de funciones adecuado y la precisión del rendimiento del modelo.

¿POR QUÉ ES IMPORTANTE LA INGENIERÍA DE FUNCIONES?

La ingeniería de funciones es un paso importante al explorar y preparar datos.

Beneficios de la ingeniería de funciones:

1. Ayuda a estructurar con precisión los datos y garantizar que el conjunto de datos sea compatible con el algoritmo de aprendizaje automático.
2. Mejora el rendimiento y la precisión del modelo de aprendizaje automático.
3. Proporciona una comprensión más profunda de sus datos, lo que resulta en conocimientos adicionales.

Ejemplo de aplicación de la ingeniería de funciones a datos categóricos en Minitab Statistical Software

¿CUÁLES SON LAS MEJORES TÉCNICAS A IMPLEMENTAR PARA LA INGENIERÍA DE FUNCIONES?

Utilice las técnicas que mejor se adapten a las necesidades de su empresa y aproveche al máximo sus datos. Marilyn Wheatley, nuestra propia arquitecta de Minitab Solutions, ha destacado las siete técnicas de ingeniería de funciones que puede comenzar a utilizar hoy en Minitab Statistical Software. En el documento técnico, Marilyn nos guía a través del proceso para utilizar cada técnica y explica cómo aplicarlas con éxito en Minitab Statistical Software.

En Minitab, ayudamos a los diferentes profesionales: expertos en procesos, científicos de datos y analistas comerciales a aprovechar el conocimiento del proceso para encontrar soluciones basadas en datos para resolver sus desafíos comerciales más difíciles.

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