¿En qué debería centrarse si su interés principal en Data Science es el pronóstico y la predicción?

Si bien existen varias herramientas predictivas en el análisis de datos, un buen comienzo es el análisis de causalidad de Granger (GCA).

Esencialmente, el método asume el viejo adagio “donde hay humo, hay fuego”. Se toma una línea de tendencia para las ocurrencias de humo y se compara con una línea de tendencia para las ocurrencias de fuego para ver si hay fuego en algún momento de algún valor ( t) que sería negativo si el fuego causa el humo o positivo si el humo causa el fuego.

Si bien GCA no es el método más perfecto para hacer predicciones, proporciona una buena base para comprender cómo los estadísticos crean modelos predictivos, al examinar los residuos, calcular el error estándar, etc. También es bastante fácil obtener datos relacionados con este tipo de preguntas.

Solo para señalar que la “causalidad” es un nombre poco apropiado, ayuda pensar en las tarjetas de Navidad. Por ejemplo, podemos sugerir que un aumento en la compra de tarjetas de San Valentín “Granger causa” el Día de San Valentín en América del Norte y gran parte de Europa. No es como la experimentación controlada.

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