Lors de la conduite analyse prédictive, qui aide fréquemment les entreprises à prendre des décisions commerciales judicieuses, les organisations peuvent utiliser la modélisation prédictive. Ces modèles aident les entreprises à découvrir des informations supplémentaires sur leur clientèle, les perspectives commerciales potentielles ou les alertes de sécurité liées au compte. Vous pourriez tirer profit de l'étude de ces stratégies si vous souhaitez déterminer comment garantir le succès ou l'amélioration des fonctionnalités de votre entreprise. Dans cet article, nous expliquons la modélisation prédictive, décrivons les avantages de ces méthodes et répertorions 10 types différents de modélisation prédictive pouvant être utilisés dans une variété de scénarios commerciaux.
Modélisation prédictive
Le développement de modèles capables de prédire les occurrences, les tendances ou les modèles futurs en fonction des données historiques est appelé modélisation prédictive. Les entreprises utilisent ces modèles pour planifier avec précision leurs opérations futures.
Un outil d'analyse prédictive est la modélisation prédictive. Les entreprises l'utilisent fréquemment pour évaluer la viabilité économique d'un nouveau projet, d'une nouvelle entreprise ou d'une nouvelle idée. Il utilise des statistiques et outils analytiques pour examiner les données récentes et historiques et les résultats prévisionnels.
Un large éventail d'entreprises et d'industries utilisent la modélisation et l'analyse prédictives pour gérer efficacement leurs services et leurs clients. Les modèles prédictifs sont fréquemment utilisés dans le secteur de la santé pour améliorer les procédures de diagnostic et traiter efficacement les patients en phase terminale ou chronique, tandis que les institutions peuvent également utiliser ces modèles pour détecter les fraudes. Ils peuvent être utilisés par les responsables du recrutement dans les départements des ressources humaines et les entreprises.
Techniques de modélisation prédictive
Les méthodes techniques énumérées ci-dessous sont utilisées dans la modélisation prédictive :
- Régression linéaire : Une régression linéaire peut être utilisée pour calculer la valeur de la variable dépendante en fonction de la variable indépendante lorsqu'il existe une relation linéaire entre deux variables continues.
- Semblable à la régression linéaire, la régression multiple détermine la valeur de la variable dépendante en examinant un certain nombre de facteurs indépendants.
- Lorsque l'ensemble de données est volumineux et qu'une catégorisation est nécessaire, la régression logistique est utilisée pour identifier les variables dépendantes.
- Arbre de décision : L'exploration de données utilise fréquemment cette technique. Un organigramme est créé pour illustrer un arbre inversé. Ici, le nœud interne se divise en branches qui répertorient deux options ou plus, et chaque option est ensuite divisée davantage pour montrer les possibilités alternatives qui pourraient résulter de la sélection. L'utilisation de cette méthode facilite le choix de la meilleure option.
- Un modèle de régression et de classification très apprécié est Random Forest. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont résolus en les utilisant. Il se compose de différents arbres de décision qui ne sont pas liés les uns aux autres. Ensemble, ces arbres de décision facilitent l'analyse.
- Boosting : comme son nom l'indique, cette technique facilite l'apprentissage des résultats d'autres modèles, notamment les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, la régression logistique et les réseaux de neurones.
- Les réseaux de neurones sont un type d'outil de résolution de problèmes utilisé dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Il crée une collection d'algorithmes pour un système d'apprentissage informatique. L'entrée, le traitement et la sortie sont les trois niveaux qui composent ces algorithmes.
Types de modélisation prédictive
Chaque type de modèle sert un certain objectif et utilise un type spécifique de données pour le faire. De plus, ils utilisent une variété de méthodologies, y compris des analyses descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives. Dix types populaires de modélisation prédictive sont répertoriés ci-dessous, ainsi qu'une brève description de leurs applications en entreprise :
#1. Modèle de classification
Cette modélisation prédictive est la plus basique et s'applique à répondre aux questions oui/non. Les modèles de classification analysent les requêtes à l'aide de données historiques. Il collecte et catégorise rapidement les données pour répondre à des questions telles que « Ce candidat est-il susceptible de faire défaut ? » Le commerce de détail et la banque l'utilisent. Parce qu'il peut utiliser des données actuelles, d'autres entreprises utilisent cette méthode.
#2. Modèle de prédiction
En raison de leur capacité d'adaptation, modèles de prévision sont également l'un des types de modèles prédictifs les plus couramment utilisés. Ces modèles analysent les données historiques et estiment les informations à partir de ces données pour produire des résultats numériques. Une entreprise, comme un détaillant en ligne, peut utiliser la modélisation des prévisions pour prédire le nombre de commandes qu'elle pourrait recevoir au cours de la semaine à venir. Ces modèles sont également capables de contrôler avec succès de nombreux paramètres à la fois. Par exemple, pour déterminer le nombre de fournitures à commander, un restaurant peut utiliser ce modèle pour inclure des informations sur les événements voisins et les vacances qui approchent.
#3. Modèle de clustering
Sur la base de qualités comparables, un modèle de clustering divise les données en plusieurs catégories. Les résultats pour chaque cluster sont ensuite déterminés à grande échelle en utilisant les données de chaque groupe. Ce modèle fonctionne en utilisant deux types de clustering différents. En vérifiant si chaque point appartient entièrement à un certain cluster, le clustering dur classe les données. Les entreprises peuvent utiliser un modèle de regroupement pour sélectionner des stratégies de marketing pour des groupes de consommateurs particuliers.
#4. Le modèle des valeurs aberrantes
Les informations impaires ou aberrantes d'un ensemble de données sont trouvées à l'aide du modèle de valeurs aberrantes. Il peut examiner des instances spécifiques de données impaires ou des relations avec d'autres groupes et quantités. Les institutions financières utilisent fréquemment cette technique pour repérer les fraudes. Un modèle aberrant, par exemple, peut repérer des transactions étranges sur le compte d'un client, comme une dépense importante en bijoux dans un endroit où le client n'a jamais effectué d'autres achats. Le modèle peut établir si un tiers a accédé au compte d'un consommateur en identifiant le montant, le lieu, l'heure et le type d'achat.
#5. Modèle de série chronologique
Les séquences temporelles sont utilisées comme variable d'entrée dans un modèle de série chronologique. Afin de prévoir des modèles ou des événements sur une autre période définie, il prend en compte les tendances historiques et les points de données d'une séquence temporelle donnée. Ce modèle peut prévoir plusieurs tendances et projets à la fois ou se concentrer sur un seul. Il peut également examiner des éléments externes comme les saisons ou les variations cycliques qui pourraient avoir un impact sur les modèles futurs. Une entreprise de fabrication électronique, par exemple, pourrait utiliser ce modèle pour examiner les délais de traitement au cours des 12 derniers mois. Le modèle peut alors prédire la vitesse de traitement moyenne mensuelle.
#6. Arbre de décision
Un arbre de décision est un algorithme qui affiche les résultats potentiels de diverses options en représentant graphiquement les données de plusieurs sources dans une structure arborescente. Ce paradigme divise divers choix en branches, puis répertorie les résultats potentiels sous chaque choix. Les entreprises l'utilisent fréquemment pour identifier les variables importantes dans un ensemble de données donné. Ils pourraient également en tirer parti car le modèle peut générer des résultats potentiels à partir d'ensembles de données incomplets. Étant donné que les arbres de décision sont simples à comprendre, plusieurs entreprises les utilisent pour maintenir la clarté du service lors de la présentation des données.
#7. Réseau neuronal
Un modèle sophistiqué qui ressemble au cerveau humain s'appelle un réseau de neurones. Il intègre de nombreux algorithmes travaillant ensemble pour trouver des modèles, regrouper des données et établir des catégories pour divers ensembles de données. Les réseaux de neurones ont souvent trois couches. La couche d'entrée envoie des informations à la couche de masquage, la couche en dessous. La couche invisible contient des méthodes pour créer des prédicteurs. La couche de sortie rassemble les informations de ces prédicteurs et génère le résultat final complet. Les organisations peuvent utiliser ces réseaux avec d'autres modèles prédictifs, comme les séries chronologiques ou le clustering, pour prendre des décisions.
#8. Modèle linéaire général
Une technique analytique pour comparer les effets de différentes variables sur des variables continues est le modèle linéaire général. Cet instrument sert souvent de base à des tests statistiques supplémentaires comme l'analyse de régression. Lors de la génération et de l'analyse de données pour fournir une prédiction, les entreprises utilisant la modélisation prédictive utilisent fréquemment l'analyse de régression. Le modèle linéaire général détermine si les moyennes de deux caractéristiques dépendantes varient dans une prévision. Un modèle linéaire généralisé, dans lequel une seule personne représente graphiquement de nombreux modèles liés, est une collection de ces modèles.
#9. Modèle boosté en dégradé
Un modèle boosté par le gradient crée des classements en combinant plusieurs arbres de décision connectés. Il construit un arbre à la fois, corrigeant les erreurs dans le premier arbre pour construire un deuxième arbre amélioré. Selon l'entreprise qui le développe, cette procédure peut impliquer plusieurs arbres. Certaines entreprises utilisent ces modèles pour choisir les résultats potentiels des moteurs de recherche.
#dix. Modèle de prophète
Un individu peut combiner un modèle prophétique avec des séries chronologiques ou des modèles de prévision pour faire des plans pour un événement particulier. Une entreprise peut utiliser le modèle Prophet, par exemple, pour calculer des objectifs de vente ou des besoins en stocks. Cette solution hébergée sur Facebook est adaptable et fonctionne bien avec les modèles de séries chronologiques qui intègrent de nombreuses saisons ou vacances.
Création de modèles d'algorithmes prédictifs
Bien que la création d'un modèle d'analyse prédictive ne soit pas une entreprise facile, nous avons pu réduire le processus à six étapes cruciales.
- Déterminez le processus qui utilisera les modèles d'analyse prédictive et quels seront les résultats attendus de l'entreprise en définissant la portée et l'échelle.
- Données de profil : l'analyse prédictive nécessite beaucoup de données. L'investigation des données nécessaires à l'analyse en est à la phase suivante. Les organisations doivent choisir leur accessibilité, l'endroit où les données seront stockées et la manière dont elles sont actuellement configurées.
- Les données doivent d'abord être trouvées, puis rassemblées, nettoyées et intégrées. Il s'agit d'une étape cruciale car de bons modèles d'analyse prédictive nécessitent une base solide.
- Intégrer l'analytique dans le processus métier : Le modèle ne peut être utilisé pour obtenir les meilleurs résultats qu'en intégrant l'analytique dans le processus métier.
Exemple de modélisation prédictive
Pour mieux comprendre la modélisation prédictive, examinons quelques exemples.
#1. Secteur de l'assurance
Afin d'évaluer la valeur des primes, d'optimiser les profits, de repérer les fraudes et d'améliorer les procédures de règlement des sinistres, les compagnies d'assurance emploient une variété de techniques prédictives. Par exemple, pour déterminer le montant de la prime appropriée, une compagnie d'assurance automobile examine l'état des véhicules et applique de nombreux algorithmes.
#2. Secteur financier et bancaire
Les banques utilisent des modèles de prédiction pour analyser les cotes de crédit des emprunteurs potentiels afin de confirmer leur fiabilité, leurs antécédents et leur historique de défauts. Il aide à prévoir la probabilité de fraude, de fausse déclaration et de dangers associés à un client spécifique.
#3. Secteur de la vente au détail et du marketing
Les entreprises prévoient l'efficacité des campagnes marketing à l'aide de techniques de modélisation prédictive. L'analyse prédictive sert en outre à projeter les publics cibles et les revenus futurs. Dans le secteur de la vente au détail, des études prédictives sont utilisées pour générer des prévisions qui aident les entreprises à déterminer la quantité de stock nécessaire pour chaque produit unique. Les projections déterminent la quantité de stock nécessaire pour répondre à la demande anticipée d'un produit spécifique.
#4. Prévisions météorologiques
Les arbres de décision et la régression linéaire sont des exemples de techniques de modélisation prédictive qui prévoient les variations météorologiques et les catastrophes naturelles, notamment les cyclones, les tsunamis et les tempêtes. Ces modèles sont capables de déterminer la vitesse et la direction du vent de la tempête. En conséquence, ces modèles sont utilisés pour avertir les habitants.
Avantages de la modélisation prédictive
La possibilité de développer des plans de marketing, de vente et de service client plus efficaces est l'un des principaux avantages de l'adoption de la modélisation prédictive. Les avantages supplémentaires que les entreprises peuvent tirer de l'utilisation de la modélisation prédictive sont énumérés ci-dessous :
- Améliorer sa connaissance de la concurrence
- Utiliser des techniques pour acquérir un avantage concurrentiel
- Améliorer les biens ou services actuels
- Reconnaître les besoins des clients
- Reconnaître le marché cible d'une industrie ou d'une entreprise
- Réduire les coûts, les efforts et le temps consacrés à l'estimation des résultats
- Prédire les éléments externes qui peuvent avoir un impact sur le résultat ou le processus
- Reconnaître les aléas monétaires
- Méthodes de gestion des stocks ou des ressources pour la prévision
- Reconnaître les tendances à venir
- Préparer des analyses de roulement ou d'effectifs
Quel est l'objectif principal de la modélisation prédictive ?
Donncha Carroll, partenaire du groupe de croissance des revenus d'Axiom Consulting Partners, a décrit la modélisation prédictive comme un type d'exploration de données qui analyse les données précédentes dans le but de détecter des tendances ou des modèles, puis d'utiliser ces informations pour anticiper les événements futurs.
Quelle est la différence entre l'analyse prédictive et la modélisation prédictive ?
La modélisation prédictive et l'analyse prédictive ne sont pas la même chose. Faire des prédictions basées sur des données antérieures est un processus connu sous le nom de modélisation prédictive. L'utilisation de modèles prédictifs pour résoudre les problèmes commerciaux fait partie du processus d'analyse prédictive.
La régression linéaire est-elle un modèle prédictif ?
La technique d'analyse prédictive la plus couramment utilisée est la régression linéaire. Il fait des prédictions sur l'avenir de la cible en utilisant des relations linéaires entre la cible, qui est la variable dépendante, et un ou plusieurs prédicteurs.
Articles Relatifs
- MAINTENANCE PRÉDICTIVE : Signification, Techniques, Logiciel & Différence.
- ANALYSE PRÉDICTIVE : qu'est-ce que c'est, exemple, outils et importance
- Modélisation des risques : définition, exemples et meilleures solutions logicielles
Référence
