Analyses prédictives

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

Le terme analyse prédictive fait référence à l'utilisation de statistiques et de techniques de modélisation pour faire des prédictions sur les résultats et les performances futurs. L'analyse prédictive examine les modèles de données actuels et historiques pour déterminer si ces modèles sont susceptibles d'émerger à nouveau. Cela permet aux entreprises et aux investisseurs d'ajuster où ils utilisent leurs ressources pour tirer parti d'éventuels événements futurs. L'analyse prédictive peut également être utilisée pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les risques.

Comprendre l'analyse prédictive

L'analyse prédictive est une forme de technologie qui fait des prédictions sur certaines inconnues dans le futur. Il s'appuie sur une série de techniques pour effectuer ces déterminations, notamment l'intelligence artificielle (IA), l'exploration de données,. l'apprentissage automatique, la modélisation et les statistiques. Par exemple, l'exploration de données implique l'analyse de grands ensembles de données pour en détecter des modèles. L'analyse de texte fait la même chose, sauf pour les gros blocs de texte.

Les modèles prédictifs sont utilisés pour toutes sortes d'applications, notamment :

• Prévisions météo

• Création de jeux vidéo

• Traduire la voix en texte pour la messagerie mobile

• Service Clients

• Développement du portefeuille d'investissement

Toutes ces applications utilisent des modèles statistiques descriptifs des données existantes pour faire des prédictions sur les données futures.

Ils sont également utiles aux entreprises pour les aider à gérer les stocks, à développer des stratégies marketing et à prévoir les ventes. Cela aide également les entreprises à survivre, en particulier celles des secteurs hautement concurrentiels,. tels que les soins de santé et la vente au détail. Les investisseurs et les professionnels de la finance peuvent s'appuyer sur cette technologie pour créer des portefeuilles d'investissement et réduire le potentiel de risque.

Ces modèles déterminent les relations, les modèles et les structures des données qui peuvent être utilisés pour tirer des conclusions sur la façon dont les changements dans les processus sous-jacents qui génèrent les données modifieront les résultats. Les modèles prédictifs s'appuient sur ces modèles descriptifs et examinent les données passées pour déterminer la probabilité de certains résultats futurs, compte tenu des conditions actuelles ou d'un ensemble de conditions futures attendues.

Utilisations de l'analyse prédictive

L'analyse prédictive est un outil d'aide à la décision dans une variété d'industries.

Prévision

La prévision est essentielle dans le secteur manufacturier car elle garantit l'utilisation optimale des ressources dans une chaîne d'approvisionnement. Les rayons critiques de la chaîne d'approvisionnement, qu'il s'agisse de la gestion des stocks ou de l'atelier, nécessitent des prévisions précises pour fonctionner.

La modélisation prédictive est souvent utilisée pour nettoyer et optimiser la qualité des données utilisées pour ces prévisions. La modélisation garantit que davantage de données peuvent être ingérées par le système, y compris à partir des opérations en contact avec les clients, pour garantir une prévision plus précise.

Le crédit

La notation de crédit utilise largement l'analyse prédictive. Lorsqu'un consommateur ou une entreprise demande un crédit, les données sur l'historique de crédit du demandeur et le dossier de crédit des emprunteurs présentant des caractéristiques similaires sont utilisées pour prédire le risque que le demandeur puisse échouer sur tout crédit accordé.

Souscription

Les données et l'analyse prédictive jouent un rôle important dans la souscription. Les compagnies d'assurance examinent les demandeurs de police pour déterminer la probabilité d'avoir à payer pour une réclamation future en fonction du pool de risques actuel d'assurés similaires, ainsi que des événements passés qui ont entraîné des paiements. Les modèles prédictifs qui tiennent compte des caractéristiques par rapport aux données sur les anciens titulaires de polices et les réclamations sont couramment utilisés par les actuaires.

Commercialisation

Les personnes qui travaillent dans ce domaine examinent comment les consommateurs ont réagi à l'économie globale lors de la planification d'une nouvelle campagne. Ils peuvent utiliser ces changements démographiques pour déterminer si la gamme actuelle de produits incitera les consommateurs à effectuer un achat.

Les traders actifs, quant à eux, examinent une variété de mesures basées sur des événements passés lorsqu'ils décident d'acheter ou de vendre un titre. Les moyennes mobiles, les bandes et les points de rupture sont basés sur des données historiques et sont utilisés pour prévoir les mouvements de prix futurs.

Analyse prédictive vs Machine Learning

Une idée fausse commune est que l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique sont les mêmes choses. L'analyse prédictive nous aide à comprendre les événements futurs possibles en analysant le passé. À la base, l'analyse prédictive comprend une série de techniques statistiques (y compris l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l'exploration de données) et utilise des statistiques (historiques et actuelles) pour estimer ou prédire les résultats futurs.

L'apprentissage automatique, quant à lui, est un sous-domaine de l'informatique qui, selon la définition de 1959 d'Arthur Samuel (un pionnier américain dans le domaine des jeux informatiques et de l'intelligence artificielle), signifie "la programmation d'un ordinateur numérique pour qu'il se comporte de manière manière qui, si elle était effectuée par des êtres humains ou des animaux, serait décrite comme impliquant le processus d'apprentissage."

Les modèles prédictifs les plus courants comprennent les arbres de décision, les régressions (linéaires et logistiques) et les réseaux de neurones, qui constituent le domaine émergent des méthodes et technologies d'apprentissage en profondeur.

Types de modèles analytiques prédictifs

Il existe trois techniques courantes utilisées dans l'analyse prédictive : les arbres de décision, les réseaux de neurones et la régression. En savoir plus sur chacun d'entre eux ci-dessous.

Arbres de décision

Si vous voulez comprendre ce qui conduit aux décisions de quelqu'un, les arbres de décision peuvent vous être utiles. Ce type de modèle place les données dans différentes sections en fonction de certaines variables, telles que le prix ou la capitalisation boursière. Comme son nom l'indique, il ressemble à un arbre avec des branches et des feuilles individuelles. Les branches indiquent les choix disponibles tandis que les congés individuels représentent une décision particulière.

Les arbres de décision sont les modèles les plus simples car ils sont faciles à comprendre et à disséquer. Ils sont également très utiles lorsque vous devez prendre une décision dans un court laps de temps.

Régression

C'est le modèle le plus utilisé en analyse statistique. Utilisez-le lorsque vous souhaitez déterminer des modèles dans de grands ensembles de données et lorsqu'il existe une relation linéaire entre les entrées. Cette méthode fonctionne en trouvant une formule, qui représente la relation entre toutes les entrées trouvées dans l'ensemble de données. Par exemple, vous pouvez utiliser la régression pour déterminer comment le prix et d'autres facteurs clés peuvent façonner les performances d'un titre.

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones ont été développés comme une forme d'analyse prédictive en imitant le fonctionnement du cerveau humain. Ce modèle peut traiter des relations de données complexes en utilisant l'intelligence artificielle et la reconnaissance de formes. Utilisez-le si vous avez plusieurs obstacles que vous devez surmonter, comme lorsque vous avez trop de données sous la main, lorsque vous n'avez pas la formule dont vous avez besoin pour vous aider à trouver une relation entre les entrées et les sorties dans votre ensemble de données, ou lorsque vous besoin de faire des prédictions plutôt que de trouver des explications.

Si vous avez déjà utilisé des arbres de décision et la régression comme modèles, vous pouvez confirmer vos résultats avec des réseaux de neurones.

Comment les entreprises peuvent utiliser l'analyse prédictive

Comme indiqué ci-dessus, l'analyse prédictive peut être utilisée dans un certain nombre d'applications différentes. Les entreprises peuvent capitaliser sur des modèles pour faire avancer leurs intérêts et améliorer leurs opérations. Les modèles prédictifs sont fréquemment utilisés par les entreprises pour améliorer leur service client et leur portée.

Les dirigeants et les propriétaires d'entreprise peuvent profiter de ce type d'analyse statistique pour déterminer le comportement des clients. Par exemple, le propriétaire d'une entreprise peut utiliser des techniques prédictives pour identifier et cibler les clients réguliers qui pourraient faire défection et se tourner vers un concurrent.

L'analyse prédictive joue un rôle clé dans la publicité et le marketing. Les entreprises peuvent utiliser des modèles pour déterminer quels clients sont susceptibles de répondre positivement aux campagnes de marketing et de vente. Les propriétaires d'entreprise peuvent économiser de l'argent en ciblant les clients qui répondront positivement plutôt qu'en faisant des campagnes générales.

Avantages de l'analyse prédictive

L'utilisation de l'analyse prédictive présente de nombreux avantages. Comme mentionné ci-dessus, l'utilisation de ce type d'analyse peut aider les entités lorsque vous devez faire des prédictions sur les résultats lorsqu'il n'y a pas d'autres réponses (et évidentes) disponibles.

Les investisseurs,. les professionnels de la finance et les chefs d'entreprise peuvent utiliser des modèles pour aider à réduire les risques. Par exemple, un investisseur et son conseiller peuvent utiliser certains modèles pour créer un portefeuille d'investissement avec un risque minimal pour l'investisseur en tenant compte de certains facteurs, tels que l'âge, le capital et les objectifs.

Il y a un impact significatif sur la réduction des coûts lorsque des modèles sont utilisés. Les entreprises peuvent déterminer la probabilité de succès ou d'échec d'un produit avant son lancement. Ou ils peuvent mettre de côté des capitaux pour améliorer la production en utilisant des techniques prédictives avant le début du processus de fabrication.

Critique de l'analyse prédictive

L'utilisation de l'analyse prédictive a été critiquée et, dans certains cas, légalement restreinte en raison des inégalités perçues dans ses résultats. Le plus souvent, cela implique des modèles prédictifs qui entraînent une discrimination statistique contre les groupes raciaux ou ethniques dans des domaines tels que la notation du crédit, les prêts immobiliers, l'emploi ou le risque de comportement criminel.

Un exemple célèbre de ceci est la pratique (désormais illégale) de redlining dans les prêts immobiliers par les banques. Que les prédictions tirées de l'utilisation de ces analyses soient exactes ou non, leur utilisation est généralement mal vue et les données qui incluent explicitement des informations telles que la race d'une personne sont désormais souvent exclues de l'analyse prédictive.

FAQ sur l'analyse prédictive

Comment Netflix utilise-t-il l'analyse prédictive ?

La collecte de données est très importante pour une entreprise comme Netflix. Il collecte des données auprès de ses clients en fonction de leur comportement et de leurs habitudes de visionnage passées. Il utilise des informations et fait des prédictions pour faire des recommandations en fonction de leurs préférences. C'est la base des listes "Parce que vous avez regardé..." que vous trouverez sur votre abonnement.

Quels sont les trois piliers de l'analyse de données ?

L'analyse de données repose sur trois piliers. Ce sont les besoins de l'entité qui utilise les modèles, les données et la technologie utilisées pour l'étudier, ainsi que les actions et les idées qui découlent de l'utilisation de ce type d'analyse.

Points forts

• L'analyse prédictive utilise des statistiques et des techniques de modélisation pour déterminer les performances futures.

• Les modèles prédictifs aident à faire des prévisions météorologiques, à développer des jeux vidéo, à traduire des messages vocaux en texte, à prendre des décisions de service client et à développer des portefeuilles d'investissement.

• Les industries et disciplines, telles que l'assurance et le marketing, utilisent des techniques prédictives pour prendre des décisions importantes.

• Les gens confondent souvent l'analyse prédictive avec l'apprentissage automatique, même s'il s'agit de deux disciplines différentes.

• Les types de modèles prédictifs incluent les arbres de décision, la régression et les réseaux de neurones.