La modélisation prédictive applique des arbres de décision, des régressions et des méthodes d'apprentissage profond de l'intelligence artificielle (IA) aux données historiques pour prévoir les valeurs futures afin de permettre une prise de décision plus éclairée.
Pourquoi la modélisation prédictive est-elle importante ?
La modélisation prédictive permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en analysant les données historiques afin d'identifier des modèles. Il est ainsi plus facile d'anticiper les tendances du marché, les préférences des clients et les risques potentiels.
Ces modèles prédictifs minimisent les compromis entre la précision et le contrôle d'une part, et le temps de compréhension d'autre part, ce qui permet à un plus grand nombre de personnes au sein d'une organisation d'obtenir des réponses rapides et précises à des questions cruciales pour l'entreprise.
Modèles analytiques prédictifs
Plusieurs méthodes de modélisation prédictive sont utilisées par les scientifiques des données, en fonction du type de données dont ils disposent et de la nature de la question à laquelle ils tentent de répondre.
La section suivante décrit une sélection de types de modèles analytiques prédictifs.
Modèle de prévision
Le modèle de prévision utilise les données historiques comme données d'entrée pour faire des estimations éclairées qui permettent de prédire les tendances futures. Si les prévisions passées sont inexactes, des écarts peuvent être appliqués.
Séries chronologiques
Une série temporelle se compose de plusieurs événements ordonnés par des données horodatées. Les valeurs passées sont utilisées pour prédire les valeurs futures.
Régression
Les modèles de régression évaluent la force d'une relation entre des variables. Un modèle prédictif prévoit comment des actions, appelées variables indépendantes, auront un impact sur les relations futures.
Arbres de décision
Les arbres de décision sont plus simplistes que la plupart des modèles, mais ils sont utiles pour les tâches de classification telles que les recommandations et la détection d'anomalie . Ils utilisent une structure arborescente pour représenter les décisions et leurs résultats possibles, et des branches sont créées jusqu'à ce qu'elles atteignent un résultat final.
Modèles de réseaux neuronaux
Un réseau neuronal imite la façon dont les humains pensent en utilisant des nœuds dans une structure en couches. Le réseau se compose d'unités connectées ou de nœuds, qui modélisent grossièrement les neurones du cerveau. Un réseau neuronal peut être formé à partir de données historiques et ajusté en modifiant itérativement les poids afin de minimiser la différence entre les résultats prédictifs et les résultats réels.
Modèle de régression logistique
Le modèle de régression logistique vise à obtenir une réponse par oui ou par non, ce qui permet de prédire le comportement des clients ou d'anticiper leur départ.
Modèle des valeurs aberrantes
Le modèle des valeurs aberrantes détecte les entrées de données anormales dans un jeu de données. Il est utilisé pour identifier des valeurs inhabituelles lors de l'identification de transactions frauduleuses ; le modèle peut évaluer non seulement le montant, mais aussi le lieu, l'heure, l'historique des achats et la nature d'un achat pour signaler des transactions potentiellement frauduleuses.
Modèle Naive Bayes
Naive Bayes est utile pour les tâches qui impliquent la détection et l'analyse des commentaires des clients et la catégorisation des courriels.
Modèle du plus proche voisin (K-Nearest Neighbor)
La modélisation prédictive est utile pour découvrir des relations cachées. Le modèle des K plus proches voisins repose sur l'hypothèse que les informations similaires se regroupent. Il s'agit d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé (ML).
Applications des modèles prédictifs
Vente
Décider de la bonne approche d'une relation commerciale peut s'avérer difficile. En fonction des actions entreprises par le client potentiel pour être prêt à recevoir un appel, le choix du bon e-mail, du bon message vocal ou de la bonne tactique de vente est crucial. analyse prédictive peut utiliser tous les points de données recueillis sur cette personne et les comparer aux taux de réussite des différentes tactiques qui ont fonctionné avec des personnes similaires à ce stade. Elle conseille l'équipe de vente sur l'approche la plus susceptible de fonctionner.
Marketing
Les systèmes d'automatisation du marketing permettent à une organisation de définir le parcours de l'acheteur souhaité pour un prospect. Les techniques analyse prédictive d'analyse prédictive qui ont étudié les interactions passées peuvent fournir des conseils sur la séquence ou les actifs numériques spécifiques à intégrer dans les campagnes futures.
Jeu vidéo
Les jeux de paris sportifs utilisent l'analyse prédictive pour fixer dynamiquement les prix des paris en fonction de l'évolution des cotes, afin de maintenir leurs marges bénéficiaires. Le comportement individuel des joueurs peut être analysé pour présenter des offres optimales dans le jeu.
Vente au détail en ligne
L'analyse prédictive peut accroître l'engagement des clients, ce qui se traduit par un plus grand nombre d'achats de produits. Les habitudes d'achat passées peuvent être analysées pour trouver des correspondances, et les promotions actuelles peuvent être proposées aux acheteurs en temps réel pendant qu'ils font leurs achats.
Négociation d'actions
Les systèmes d'information commerciale peuvent étudier le prix des actions ou des matières premières afin de suggérer des opportunités d'achat ou de vente. Bien que l'on dise souvent que les performances passées ne sont pas un indicateur de la réussite future, des indices peuvent être utiles.
Gestion des risques et de la fraude
La modélisation prédictive est utilisée pour évaluer les transactions de cartes de crédit, d'assurance et de banque afin de détecter les fraudes.
Actian gestion des données pour analyse prédictive
Les modèles d'IA dépendent de données de qualité pour fournir des analyse prédictive précises. La plateforme de données Actian complète parfaitement les projets d'analyse en offrant une expérience unifiée pour l'ingestion, la transformation, l'analyse et le stockage des données. La plateforme de données Actian offre des performances de requête ultra-rapides, même pour les charges de travail complexes, sans réglage grâce à l'utilisation de requêtes parallèles renforcées par le traitement vectoriel au niveau du cœur du processeur . DataConnect, la technologie d'intégration de données intégrée, prépare les données pour l'analyse et l'apprentissage en supprimant les valeurs aberrantes, en structurant les données et en transformant les valeurs pour améliorer la performance des requête .
La plateforme de données Actian est disponible sur site et sur plusieurs plateformes cloud public.