Categoría: Infografía

Predicción cuantitativa analítica: cuándo usarla y cómo elegir modelo

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En el post anterior vimos que la predicción no siempre empieza con datos y modelos: a veces lo más razonable es recurrir a estrategias cualitativas. Pero cuando el fenómeno es lo bastante estable, repetible y medible, la predicción cuantitativa ofrece algo muy valioso: un lenguaje común para comparar, evaluar y mejorar.

Ahora bien, dentro de la predicción cuantitativa conviene hacer una distinción fundamental porque no todos los modelos numéricos funcionan igual.

  • Algunos resuelven una estructura matemática estimada a partir de los datos y producen una predicción directa.
  • Otros, en cambio, recrean el sistema múltiples veces mediante simulación, generando dinámicas posibles y distribuciones emergentes.

Este post se centra en la primera familia: la predicción cuantitativa analítica.

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Predicciones cualitativas: cómo predecir antes de cuantificar

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Cuando se habla de predicción, la conversación suele girar rápidamente hacia modelos cuantitativos, datos y algoritmos. Sin embargo, en muchos contextos reales, la mejor estrategia predictiva no es cuantitativa, ni tampoco una simulación formal.

Antes de números, a menudo solo hay experiencia, analogías, narrativas plausibles y/o juicios informados.

A eso lo llamamos predicción cualitativa y lejos de ser un recurso “menor”, es una estrategia legítima y, en muchos casos, necesaria.

1. ¿Cuándo conviene usar predicción cualitativa?

La predicción cualitativa es especialmente útil cuando forzar una predicción cuantitativa sería artificial o engañoso. No siempre faltan datos; a veces lo que falta es estructura, comparabilidad o estabilidad.

Hay cuatro situaciones típicas:

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Los cuatro cuadrantes de Taleb: una brújula para saber cuándo no debemos predecir

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Este post forma parte de la serie dedicada a explorar las ideas esenciales de El Cisne Negro, de Nassim Taleb, cuyo objetivo es mejorar nuestra capacidad predictiva entendiendo, precisamente, cuándo la predicción funciona… y cuándo no.*

Cuando intentamos anticipar el futuro, solemos asumir que las herramientas estadísticas funcionan igual en todas partes. Pero Taleb nos recuerda que no vivimos en un único tipo de mundo. Hay entornos donde los datos se comportan de manera estable y predecible, y otros donde un solo suceso extremo puede cambiarlo todo. Para orientarnos entre estos dos mundos propone un mapa simple pero poderoso: los cuatro cuadrantes de la incertidumbre.

Este mapa cruza dos ejes fundamentales:

  1. el tipo de decisión que queremos tomar (simple o compleja), y
  2. la naturaleza del entorno (Mediocristán o Extremistán).

A continuación, exploramos cada uno de estos cuadrantes de forma clara y práctica.

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Mediocristán vs Extremistán: dos mundos que deciden si tu modelo predictivo acierta o falla

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Este post inaugura una nueva serie del blog dedicada a explorar ideas esenciales de El Cisne Negro de Nassim Taleb. Igual que hicimos con otros libros clave, iremos desgranando conceptos y reflexionando sobre ideas que nos ayudarán a aprender a predecir mejor.

Y no hay mejor punto de partida que uno de los pilares del pensamiento de Taleb: la diferencia radical entre Mediocristán y Extremistán.

Dos mundos, dos tipos de aleatoriedad

Taleb distingue entre dos “países probabilísticos” que se parecen tanto entre sí como un estanque tranquilo respecto a un tsunami.

  • Mediocristán, donde reina la aleatoriedad suave, “domesticada”, con variaciones pequeñas.
  • Extremistán, donde domina la aleatoriedad salvaje, con eventos capaces de romper cualquier estadística.

La idea es simple: algunos fenómenos del mundo real no pueden crecer más allá de ciertos límites físicos (por ejemplo, cuánto mide una persona). Otros, en cambio, pueden escalar sin límite conocido (por ejemplo, cuánto dinero puede generar un libro o un software).

Y esa diferencia lo cambia TODO: cómo modelamos, cómo interpretamos los datos, qué tan seguros podemos estar… y cuán vulnerables somos a un Cisne Negro.

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Infografía y el arte de comunicar con imágenes (II)

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La semana pasada vimos en qué consistía una infografía, las clases que nos podemos encontrar y algunas de las ventajas que tiene respecto a otras técnicas de visualización de la información. En este post veremos cómo se estructura y los elementos que la componen. También veremos los pasos que debemos seguir para crear nuestra primera infografía.

Cómo se estructura

La inmensa mayoría de infografías comparten una misma estructura. Esta se divide en 3 secciones: Seguir leyendo «Infografía y el arte de comunicar con imágenes (II)»

Infografía y el arte de comunicar con imágenes (I)

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En anteriores entradas hemos podido comprobar como la herramienta por excelencia para visualizar la información de un sistema de Business Intelligence es el dashboard. Mediante los dashboards se agrupan visualizaciones de datos para narrar una historia. Sin embargo, existe otra herramienta más tradicional, pero no por ello menos destacable, para visualizar nuestra información. Estamos hablando de las infografías.

En este post veremos en que consiste una infografía y algunos de los estilos más utilizados. También compararemos las infografías con los dashboards y veremos algunas de las razones por las que podríamos decantarnos por ella. Seguir leyendo «Infografía y el arte de comunicar con imágenes (I)»