Descripción: El decaimiento temporal es un concepto fundamental en el análisis predictivo que se refiere a la disminución de la relevancia de los datos a medida que se vuelven más antiguos. Este fenómeno se basa en la premisa de que la información reciente suele ser más representativa de las tendencias actuales y, por lo tanto, tiene un mayor peso en la toma de decisiones. En el contexto del modelado predictivo, el decaimiento temporal permite ajustar los modelos para que consideren esta variabilidad en la importancia de los datos a lo largo del tiempo. Esto se traduce en una mayor precisión en las predicciones, ya que los modelos pueden adaptarse a cambios en el comportamiento del sistema o del entorno. Las características principales del decaimiento temporal incluyen la capacidad de asignar diferentes pesos a los datos según su antigüedad y la implementación de técnicas estadísticas que permiten modelar esta relación. Este enfoque es especialmente relevante en campos donde las condiciones cambian rápidamente, como en el análisis de mercado, la predicción de demanda y la detección de fraudes. Al integrar el decaimiento temporal en los modelos, las organizaciones pueden mejorar su capacidad para anticipar eventos futuros y responder de manera más efectiva a las dinámicas del entorno.
