Business Analytics es un proceso que implica el uso de técnicas y herramientas estadísticas, de minería de datos y de inteligencia artificial para analizar datos empresariales y convertirlos en información y conocimiento útil para la toma de decisiones. Esta disciplina combina habilidades técnicas con habilidades empresariales para brindar una visión clara del rendimiento empresarial y ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. A continuación, te presento algunas de las áreas principales que abarca el Business Analytics: Análisis de datos : El análisis de datos es el proceso de recopilar, organizar y analizar datos empresariales para obtener información útil. Incluye técnicas como la minería de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias en los datos. Análisis de rendimiento empresarial : El análisis de rendimiento empresarial implica la evaluación del rendimiento de una empresa en relación con sus objetivos y métricas
El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques diferentes utilizados en el campo del aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender y mejorar a partir de los datos.
El aprendizaje supervisado es un enfoque en el que se proporcionan a un algoritmo de aprendizaje automático datos etiquetados para que aprenda a predecir una variable de salida a partir de una serie de variables de entrada. En este enfoque, se tiene un conjunto de datos de entrenamiento que contiene pares de entrada/salida, y el algoritmo aprende a hacer predicciones a partir de los datos etiquetados proporcionados en el conjunto de entrenamiento. El objetivo del aprendizaje supervisado es crear un modelo que pueda generalizar la relación entre las entradas y las salidas para hacer predicciones precisas en nuevos datos.
Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es un enfoque en el que se proporcionan al algoritmo de aprendizaje automático datos sin etiquetar para que aprenda patrones ocultos y estructuras inherentes en los datos. En este enfoque, el algoritmo busca patrones y relaciones interesantes en los datos, agrupando o segmentando los datos en diferentes categorías o clústeres en función de la similitud de sus características. El objetivo del aprendizaje no supervisado es descubrir información y estructuras útiles en los datos sin tener una idea clara de qué tipo de información se espera encontrar.
El aprendizaje supervisado se utiliza con mayor frecuencia en tareas de predicción y clasificación, como la detección de spam en correos electrónicos, la predicción de precios de acciones o la clasificación de imágenes. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado se utiliza comúnmente en la segmentación de clientes, la detección de anomalías o la reducción de dimensiones.
En resumen, el aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques diferentes utilizados en el aprendizaje automático. El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para hacer predicciones, mientras que el aprendizaje no supervisado busca patrones ocultos y estructuras en los datos sin la necesidad de etiquetas. Ambos enfoques son útiles en diferentes situaciones y pueden ayudar a resolver una amplia gama de problemas de aprendizaje automático.