{"id":61835,"date":"2021-08-12T10:00:00","date_gmt":"2021-08-12T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deepki.com\/?p=61835"},"modified":"2023-05-19T14:56:40","modified_gmt":"2023-05-19T12:56:40","slug":"sector-inmobiliario-que-es-la-prediccion-de-datos-y-por-que-su-director-a-rsc-no-podra-dejar-de-probarla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deepki.com\/es\/blog\/sector-inmobiliario-que-es-la-prediccion-de-datos-y-por-que-su-director-a-rsc-no-podra-dejar-de-probarla\/","title":{"rendered":"Sector Inmobiliario \u2013 \u00bfQu\u00e9 es la predicci\u00f3n de datos y por qu\u00e9 su director\/a RSC no podr\u00e1 dejar de probarla?"},"content":{"rendered":"\n<p>El tratamiento de los datos que faltan es un tema fundamental en el\u00a0an\u00e1lisis de datos.\u00a0Quiz\u00e1 ya haya escuchado hablar de predicci\u00f3n de datos de la carga de datos que faltan. \u00bfC\u00f3mo se trata la ausencia o la ambig\u00fcedad de datos en el\u00a0<em>data-sciences<\/em>? Analizamos estas cuestiones fundamentales para obtener an\u00e1lisis previsibles fiables.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPor qu\u00e9 recurrir a la predicci\u00f3n de datos?<\/h2>\n\n\n\n<p>Pongamos un ejemplo sencillo: un director RSC encargado de redactar&nbsp;<strong>un informe sobre el consumo energ\u00e9tico de un total de 50 lugares<\/strong>&nbsp;no puede permitirse rechazar el an\u00e1lisis de algunos de esos lugares sobre los que&nbsp;<strong>faltan ciertos datos.<\/strong>&nbsp;Ocurre lo mismo cuando los gestores de un parque inmobiliario disponen de&nbsp;<strong>los consumos de las partes comunes pero no de las privadas.&nbsp;<\/strong>La predicci\u00f3n de datos es, de alguna manera, un compromiso para evitar la&nbsp;<strong>p\u00e9rdida de informaci\u00f3n masiva.<\/strong>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Cargar datos que faltan permite obtener\u00a0<strong>una visi\u00f3n macro m\u00e1s fiable<\/strong>\u00a0y\u00a0<strong>conseguir predicciones m\u00e1s justas.<\/strong>\u00a0Hay muchos algoritmos que no funcionan si faltan datos: se trata, por tanto, de hacer un equilibrio entre los valores y las variables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right\">Lea tambi\u00e9n: <a href=\"https:\/\/www.deepki.com\/es\/blog\/sector-inmobiliario-por-que-recurrir-a-la-recogida-automatica-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Sector inmobiliario: \u00bfpor qu\u00e9 recurrir a la recogida autom\u00e1tica de datos?<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Entonces,\u00bfpredicci\u00f3n? \u00bfPara qu\u00e9 casos?<\/h2>\n\n\n\n<p>Dicho de forma sencilla, la predicci\u00f3n de datos consiste en&nbsp;<strong>suplir la falta de informaci\u00f3n en una base de datos<\/strong>. En alg\u00fan caso concreto, puede ser necesario cargar datos que faltan:&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>El dato existe pero no lo conocemos:<\/strong>&nbsp;si quiero hacer un an\u00e1lisis anual de mi consumo el\u00e9ctrico antes de recibir mi factura del mes de diciembre, voy a tener que, por ejemplo, cargar temporalmente un valor a la espera de conocer el dato que nos falta.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>La ausencia de datos en la base es ambigua:<\/strong>&nbsp;a la pregunta \u00ab&nbsp;<em>Un&nbsp; equipo, est\u00e1 presente en el lugar<\/em>&nbsp;\u00bb, una casilla vac\u00eda podr\u00e1 interpretarse de distintas maneras. Podemos pensar que el lugar no dispone del equipo pero tambi\u00e9n que no disponemos de la informaci\u00f3n. El dato que nos falta nos supone un problema ya que es origina m\u00faltiples interpretaciones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>La falta del dato tiene l\u00f3gica,<\/strong>&nbsp;especialmente, en algunos casos interrelacionados. Por ejemplo, si un inmueble no tiene climatizaci\u00f3n, se da por hecho que no se responder\u00e1 a la pregunta \u201c<em>\u00bfQu\u00e9 tipo de sistema de climatizaci\u00f3n tiene?\u201d<\/em>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2 m\u00e9todos importantes de predicci\u00f3n de datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Para cargar los datos que faltan, utilizamos principalmente 2 m\u00e9todos que se basan en la puesta en marcha de un<strong>&nbsp;sistema de reglas<\/strong>&nbsp;o la aplicaci\u00f3n de&nbsp;<strong>algoritmos de m\u00e1quina learning:&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Un sistema de reglas l\u00f3gicas permite suplir las ausencias o ambig\u00fcedades<\/strong>&nbsp;yendo a buscar la informaci\u00f3n fuera (por ejemplo, en los listados de consumo anteriores) o identificando un motivo por el que no se ha respondido a la pregunta. Por ejemplo, podemos suponer que si no tengo informaci\u00f3n sobre el tipo de calefacci\u00f3n es porque uso calefacci\u00f3n el\u00e9ctrica.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00e9cnicas m\u00e1s complejas de m\u00e1quina learning pueden actuar por deducci\u00f3n&nbsp;<\/strong>frente a otras situaciones conocidas y parecidas. Si los lugares del mismo tama\u00f1o y situaci\u00f3n geogr\u00e1fica que el estudiado est\u00e1n equipados con una caldera, se va a cargar el dato \u201ccaldera\u201d en el campo \u201ctipo de calefacci\u00f3n\u201d por deducci\u00f3n.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>En caso de cargar datos que faltan, la elecci\u00f3n de un m\u00e9todo de predicci\u00f3n de los datos va a depender del contexto, de la l\u00f3gica, del tipo de dato, etc.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right\">Lea tambi\u00e9n: <a href=\"https:\/\/www.deepki.com\/es\/blog\/facilite-la-gestion-de-tu-estrategia-rsc-mediante-la-recogida-de-sus-datos-esg\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Facilite la gesti\u00f3n de su estrategia RSC mediante la recogida de sus datos ESG<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Si no se tratan, los datos que faltan van a plantear problemas en el an\u00e1lisis de datos: pueden distorsionar la visi\u00f3n global que se puede extraer del an\u00e1lisis, o incluso impedir el buen funcionamiento de los algoritmos de predicci\u00f3n. La predicci\u00f3n de datos permite as\u00ed entender mejor lo existente y extraer las conclusiones gracias al an\u00e1lisis de los datos. Como resultado: la identificaci\u00f3n de buenas decisiones en materia de gesti\u00f3n energ\u00e9tica.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/content.deepki.com\/es_deepki_livre_blanc_rse?utm_medium=organic&amp;utm_source=blog_cta&amp;utm_campaign=OTHER&amp;utm_content=landing_page\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.deepki.com\/web\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/ES_CTA_DATA_RSC.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-70197\" srcset=\"https:\/\/www.deepki.com\/web\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/ES_CTA_DATA_RSC.png 960w, https:\/\/www.deepki.com\/web\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/ES_CTA_DATA_RSC-300x169.png 300w, https:\/\/www.deepki.com\/web\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/ES_CTA_DATA_RSC-768x432.png 768w, https:\/\/www.deepki.com\/web\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/ES_CTA_DATA_RSC-80x45.png 80w, https:\/\/www.deepki.com\/web\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/ES_CTA_DATA_RSC-260x146.png 260w\" sizes=\"(max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El tratamiento de los datos que faltan es un tema fundamental en el\u00a0an\u00e1lisis de datos.\u00a0Quiz\u00e1 ya haya escuchado hablar de predicci\u00f3n de datos de la carga de datos que faltan. \u00bfC\u00f3mo se trata la ausencia o la ambig\u00fcedad de datos en el\u00a0data-sciences? 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