Anticipar tendencias y comportamientos para optimizar la toma de decisiones en distintos ámbitos de gestión y problemáticas sociales.

Métodos aplicables:

• Regresión lineal y logística
• Modelos ARIMA y SARIMA para series temporales
• Random Forest, Gradient Boosting, Redes Neuronales para predicciones
• Análisis de supervivencia (para rotación de empleados, abandono escolar, etc.)

Ejemplo de aplicación:

• Gestión empresarial: Predicción de ventas y demanda en función de variables económicas y de mercado.
• Problemáticas sociales en organizaciones: Modelos para identificar el riesgo de abandono laboral o "burnout" en empleados.
• Business Analytics: Forecasting de ingresos y optimización de precios basada en modelos de machine learning.
• HR Analytics: Modelos predictivos de rotación de empleados basados en desempeño, satisfacción y datos históricos.