1.2 ¿Qué es un modelo analítico?
Un modelo es resumen simple, de baja dimensión, de un conjunto de datos (Garrett Grolemund 2017).
Algunas de las afirmaciones tradicionalmente aceptadas sobre un modelo analítico son:
- Un modelo es una representación simplificada de la realidad.
- Un modelo es una forma matemática de describir la relación entre una variable de respuesta y un conjunto de variables independientes.
- Un modelo se puede ver como: (a) Una teoría sobre cómo se generaron los datos y (b) Una forma útil de resumir los datos.
- A un modelo no se le exige que sea verdadero, sino que sea útil, de acuerdo a los objetivos para los cuales fue creado.
- Todos los modelos son errados, pero algunos son útiles.
De manera general, un modelo es una representación del mecanismo generador de los datos. Por ello, un modelo puede verse como un resumen de la información disponible y en consecuencia permite compactar los datos existentes. Los modelos se utilizan principalmente para entender dinámicas del mercado, prever el futuro, simular consecuencias ante cambios, evaluar acciones pasadas, etc.
Cuando se quiere hacer uso de un modelo, se suele identificar:
- output : variable dependiente, variable respuesta, variable objetivo.
- input(s) : variable(s) independiente(s), predictor(es), o simplemente feature(s).
References
Garrett Grolemund, Hadley Wickham. 2017. R for Data Science. O Reilly. http://r4ds.had.co.nz/index.html.
Los modelos son el elemento central de la creación de inteligencia corporativa. Condesan y operacionalizan la información existente. Son almacenes y fábricas de conocimiento.