Descubre el poder de Pecan para predicciones accionables

Índice

1. Introducción
2. Paso 1: Iniciar sesión en Pecan
3. Paso 2: Definir la pregunta predictiva
4. Paso 3: Subir los datos
5. Paso 4: Generar el cuaderno predictivo
6. Paso 5: Crear la tabla principal
7. Paso 6: Agregar atributos adicionales
8. Paso 7: Entrenar el modelo
9. Paso 8: Revisar el modelo
10. Conclusiones

Introducción

En este Tutorial, te guiaré a través de los simples pero poderosos pasos para crear tu primer modelo de aprendizaje automático con Pecan. Veremos cómo convertir tus datos en predicciones accionables utilizando la plataforma en tiempo real de Pecan. Ya seas un profesional o un principiante, esta guía está diseñada para desmitificar el proceso y mostrarte cómo obtener resultados con tus datos, incluso si están desordenados. ¡Empecemos!

Paso 1: Iniciar sesión en Pecan

Una vez que ingreses a Pecan, lo primero que verás es nuestro chat de predicciones. Este chat te guiará a través de una serie de preguntas para definir tu pregunta predictiva de manera precisa y específica. Confirma que el tema de la predicción son tus clientes y que quieres predecir quién no realizará otra compra.

Paso 2: Definir la pregunta predictiva

En el chat, deberás seleccionar la actividad que deseas predecir, en este caso, quién no realizará otra compra. Luego, especifica cuánto tiempo en el futuro deseas hacer la predicción, por ejemplo, un mes después de la última compra. Por último, menciona cuándo quieres recibir la predicción, si dentro del próximo mes o un mes después de la última compra.

Paso 3: Subir los datos

Pecan te ofrecerá la opción de generar datos de prueba o subir tus propios datos. En este caso, subiremos nuestra tabla de transacciones. Pecan analizará la tabla y mostrará su esquema, con los nombres y tipos de columnas. Revisa la tabla y confirma que los datos son correctos.

Paso 4: Generar el cuaderno predictivo

Una vez confirmados los datos, Pecan generará automáticamente un cuaderno predictivo en formato SQL. Este cuaderno se adapta a tu caso de uso empresarial y utiliza tus propios datos para crear una tabla lista para el aprendizaje automático.

Paso 5: Crear la tabla principal

El cuaderno contiene instrucciones para crear dos tablas: "core set" y "attribute table". El "core set" es una lista de muestras de clientes que no realizaron otra compra, mientras que la "attribute table" contiene la información relevante de los clientes. El cuaderno se encargará de organizar tus datos en estas tablas automáticamente.

Paso 6: Agregar atributos adicionales

La "attribute table" contiene todos los atributos relevantes de los clientes que Pecan utilizará para crear el modelo y realizar predicciones. Si tienes más datos adicionales, puedes agregarlos a esta tabla para enriquecer el modelo. En este caso, se utiliza el archivo CSV que contiene todas las columnas disponibles.

Paso 7: Entrenar el modelo

Una vez creadas las tablas, estaremos listos para entrenar nuestro modelo. Pecan realizará algunas validaciones previas para garantizar la calidad de los datos antes de iniciar el entrenamiento. Si todo está en orden, podrás iniciar el entrenamiento y recibirás una notificación cuando el modelo esté listo.

Paso 8: Revisar el modelo

Una vez finalizado el entrenamiento, recibirás una notificación por correo electrónico y podrás acceder al panel de control para revisar los resultados de tu modelo. Aquí encontrarás información detallada sobre las predicciones y podrás tomar decisiones basadas en los resultados obtenidos.

Conclusiones

En este tutorial, hemos explorado los pasos básicos para crear un modelo de aprendizaje automático utilizando la plataforma Pecan. Desde la definición de la pregunta predictiva hasta el entrenamiento del modelo, Pecan ofrece una solución completa y fácil de usar para obtener predicciones accionables a partir de tus datos. ¡Comienza tu viaje hacia la analítica predictiva con Pecan hoy mismo!

Pros

• Fácil de usar y entender, incluso para principiantes.
• Plataforma en tiempo real que permite generar y analizar predicciones al instante.
• Permite subir tus propios datos para crear modelos personalizados.

Contras

• Requiere conocimientos básicos de SQL para entender y utilizar el cuaderno predictivo.
• Es necesario tener datos limpios y bien estructurados para obtener resultados precisos.

Destacados

• Pecan es una plataforma de analítica predictiva con capacidades en tiempo real.
• El proceso de creación de modelos de aprendizaje automático con Pecan es sencillo y accesible para usuarios de todos los niveles de experiencia.
• Pecan te guía a través de una serie de pasos para definir tu pregunta predictiva, subir tus datos, generar el cuaderno predictivo, crear las tablas necesarias y entrenar el modelo.
• Los resultados obtenidos con Pecan pueden ayudarte a tomar decisiones accionables basadas en predicciones precisas.

Preguntas frecuentes

P: ¿Puedo utilizar Pecan con datos desordenados? R: Sí, Pecan está diseñado para ayudarte a convertir incluso los datos más desordenados en predicciones accionables. El cuaderno predictivo generado por Pecan organizará automáticamente tus datos en tablas listas para el entrenamiento del modelo.

P: ¿Necesito conocimientos previos de programación para utilizar Pecan? R: Aunque tener conocimientos básicos de SQL puede ser útil para comprender el cuaderno predictivo, Pecan está diseñado para ser accesible para usuarios de todos los niveles de experiencia. El chat de predicciones y las explicaciones en el cuaderno te guiarán a través del proceso paso a paso.

P: ¿Puedo agregar atributos adicionales a mi modelo? R: Sí, Pecan te permite agregar tantos atributos adicionales como desees a tu modelo. Esto te permite enriquecer el modelo con información relevante y obtener resultados más precisos.

P: ¿Cuánto tiempo lleva entrenar un modelo en Pecan? R: El tiempo necesario para entrenar un modelo en Pecan puede variar dependiendo del tamaño de tus datos y la complejidad de tu pregunta predictiva. Sin embargo, en promedio, el proceso de entrenamiento suele demorar entre 20 y 30 minutos.

P: ¿Cómo puedo acceder a los resultados de mi modelo una vez que esté entrenado? R: Una vez que tu modelo esté entrenado, recibirás una notificación por correo electrónico. Podrás acceder a los resultados a través del panel de control de Pecan, donde encontrarás información detallada sobre las predicciones y podrás tomar decisiones basadas en los resultados obtenidos.

Recursos adicionales

• Página web oficial de Pecan: www.pecan.com