L'utilisation de données historiques et de méthodes analytiques telles que l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive peut aider votre entreprise à prévoir les résultats potentiels. Afin de prévoir les résultats potentiels, l'analyse prédictive utilise des outils et des logiciels statistiques de pointe en tandem avec l'IA. De plus, l'objectif de l'analyse prédictive est de faire des prédictions sur l'avenir en examinant le passé. Généralement, les données historiques sont utilisées pour construire des modèles mathématiques qui capturent les modèles essentiels. Par la suite, le modèle est appliqué à de nouvelles informations afin de faire des prédictions sur des événements futurs ou de suggérer des pistes d'action susceptibles de fournir des résultats souhaitables. En raison des progrès des technologies habilitantes, en particulier dans les domaines du Big Data et de l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive a reçu beaucoup d'attention ces dernières années. Lisez la suite pour voir et comprendre les exemples d'analyse prédictive et leur importance dans cet article.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
L'analyse prédictive est la méthode permettant de faire des spéculations sur ce qui pourrait se passer dans le futur en s'appuyant sur des données du passé et du présent. Les chercheurs peuvent faire des prédictions sur ce qui pourrait arriver à l'avenir en examinant ce qui se passe maintenant et ce qui s'est passé dans le passé, puis en utilisant des techniques d'analyse statistique sur les données.
En outre, l'analyse prédictive est utilisée dans un large éventail de contextes commerciaux, tels que les programmes de gestion de l'expérience, pour prédire comment les actions futures pourraient affecter une entreprise. L'analyse prédictive peut aider les entreprises à prendre des décisions en « voyant » les résultats de leurs actions.
L'analyse prédictive n'est pas parfaite, mais elle peut être très utile. Même si les prédictions ne sont pas toujours justes, c'est toujours une meilleure façon de deviner que de simplement deviner aveuglément.
La connaissance de l'analyse prédictive
L'analyse prédictive est un type de technologie utilisée pour spéculer sur les résultats d'événements futurs. L'IA, l'exploration de données, l'apprentissage automatique, la modélisation et les statistiques ne sont que quelques-unes des nombreuses méthodes utilisées pour obtenir ces résultats.
L'exploration de données, par exemple, utilise cette méthode pour examiner de grandes quantités d'informations à la recherche de connexions et de tendances cachées. La seule différence est que l'analyse de texte est utilisée pour des passages de texte beaucoup plus longs.
De plus, les prévisions météorologiques, la conception de jeux, la traduction voix-texte, le service client et même les méthodes de portefeuille d'investissement ne sont que quelques-uns des nombreux domaines qui bénéficient des modèles prédictifs. Des modèles statistiques descriptifs sont utilisés dans tous ces programmes pour prédire de nouvelles données.
En outre, les entreprises peuvent bénéficier de l'analyse prédictive de plusieurs manières, notamment une meilleure gestion des stocks, une meilleure création de stratégies pour les campagnes marketing et des projections plus précises des revenus futurs.
C'est crucial pour le succès des entreprises, en particulier dans les secteurs de la santé et de la vente au détail, où la concurrence est féroce. Afin de construire des portefeuilles d'investissement sûrs, les investisseurs et les experts financiers pourraient consulter cette technologie.
Les relations, les modèles et les structures des données sont identifiés à l'aide de ces modèles, ce qui permet de tirer des conclusions sur les effets de la modification des procédures utilisées pour obtenir les données. L'analyse prédictive étend ces outils descriptifs en examinant les données historiques pour prédire la probabilité d'un certain ensemble de résultats futurs compte tenu de l'état actuel des choses ou d'un scénario futur spécifié.
Quels sont les trois types d'analyse prédictive ?
L'analyse prédictive est une méthode qui tente de prédire l'avenir en tirant des conclusions du présent et du passé. Les modèles de classification, de regroupement et de séries chronologiques sont fréquemment utilisés dans l'analyse prédictive. En savoir plus sur chacun d'entre eux ci-dessous.
#1. Arbres de décision
Les arbres de décision sont un type de modèle de catégorisation qui utilise un ensemble de critères pour affecter des données à l'un des nombreux compartiments possibles. Cette technique brille lorsqu'elle est appliquée à l'étude du choix humain. Le modèle est un arbre avec chaque branche représentant un choix et chaque feuille signifiant le résultat. Lorsqu'un ensemble de données comporte plusieurs variables manquantes, les arbres de décision sont efficaces et simples à utiliser.
#2. Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont un type d'apprentissage automatique capable de modéliser des interactions extrêmement complexes, ce qui les rend précieux pour l'analyse prédictive. Ce sont essentiellement des moteurs de reconnaissance de formes extrêmement robustes. Les réseaux de neurones sont les meilleurs pour trouver des relations non linéaires dans des ensembles de données s'il n'existe aucune méthode mathématique. Il est possible de valider les résultats des arbres de décision et des modèles de régression avec des réseaux de neurones.
#3. Régression
La plupart des travaux statistiques sont effectués avec ce paradigme. Il est utile pour repérer les tendances dans de grands ensembles de données où les entrées ont une relation linéaire les unes avec les autres. Déduire une équation qui représente la relation entre chaque entrée dans l'ensemble de données rend cette technique efficace. L'analyse de régression peut être utilisée, par exemple, pour savoir comment les variations du prix des titres et d'autres facteurs importants affectent les rendements.
Quelles sont les 4 étapes de l'analyse prédictive ?
De grands mots à la mode comme l'apprentissage automatique, les mégadonnées, l'intelligence artificielle et des concepts similaires viennent à l'esprit lorsque nous examinons les tendances des données. Pourtant, l'objectif principal des données est de faciliter une meilleure prise de décision.
À quoi servent des outils tels que les mégadonnées et les algorithmes de prédiction s'ils n'aident pas les entreprises à faire des choix plus judicieux et plus éclairés ? Mais ce n'est pas seulement l'accès aux données qui est important ; c'est plutôt la façon dont ces données sont analysées qui vous permet de porter de meilleurs jugements. Voici les 4 étapes de l'analyse prédictive.
#1. Fournir une raison pour la prédiction
Savoir qui participe et pourquoi est le premier ordre du jour. Une prévision au niveau de l'article pour la planification opérationnelle peut être générée sur une base mensuelle dans le cadre d'un cycle de planification de la demande de routine, ou elle peut être demandée au besoin afin d'évaluer la viabilité d'un lancement de nouveau produit. Connaître le client interne, évaluer la demande et déterminer les données nécessaires sont des préalables à toute étude. Lorsque vous disposez de ces informations, vous pouvez faire une prédiction et une analyse précises.
Ensuite, vous calculez le temps, les efforts et les bénéfices d'une étude aussi approfondie. Cela pourrait conduire à un diagnostic rapide ou critique dans un cas ou à une analyse de probabilité approfondie dans un autre. Des critères d'examen, tels que des produits ou des clients, peuvent être établis au cours de cette étape. À cet égard, la réalisation d'une segmentation client-produit avant la mise en œuvre de la planification de la demande est extrêmement utile.
#2. Analyse de la demande
La collecte et le nettoyage des données constituent la prochaine étape. Nous devons choisir les bonnes données pour le travail, les nettoyer, les construire pour obtenir des informations utilisables, puis les intégrer toutes. La plupart du temps, il s'agit simplement d'une mise à jour mensuelle de l'historique de la demande et de la suppression de toute valeur aberrante ou demande promotionnelle. En outre, cela peut nécessiter l'accumulation de nouveaux ensembles de données pour compléter ou remplacer ceux qui existent déjà. Que vous mettiez à jour ou collectiez de nouvelles données, vous devez les évaluer, les formater et les nettoyer.
De plus, gardez toujours ces éléments à l'esprit lorsque vous collectez et triez vos données :
- Créez une représentation visuelle de vos données chaque fois que cela est possible.
- Prenez des notes en utilisant la même terminologie que la prévision.
- Tout d'abord, vous devez vérifier si des données pertinentes existent déjà dans des bases de données ou d'autres sources facilement disponibles.
- Tenez un journal de chaque élément d'information recueilli, y compris l'heure et la date, ainsi que toutes les notes qui semblent pertinentes.
#3. L'analyse exploratoire des données
Une fois que vous avez réuni les données, vous pouvez commencer à développer votre modèle. Comprendre les caractéristiques de vos données est un préalable à la procédure. Pour construire un modèle approprié, il faut connaître les origines, les caractéristiques et la relation des données avec la variable cible. Pour le dire simplement, l'objectif principal d'EDA est la compréhension des données.
Il peut y avoir des cas de duplication d'informations dans les données collectées. En d'autres termes, il y a de fortes chances que le modèle génère des prédictions inexactes si de telles données sont utilisées en entrée. Ainsi, l'EDA doit être effectuée sur les données pour détecter et éliminer toutes les anomalies, valeurs manquantes et autres distractions. La reconnaissance des modèles de données facilite la sélection des paramètres du modèle. Lors de l'utilisation de l'EDA, nous pouvons augmenter la précision du modèle avant même qu'il ne soit produit.
Les calculs numériques et les représentations graphiques des données sont deux éléments de base de l'EDA. Le calcul de l'écart type, du score Z, de la plage interquartile, de la moyenne, de la médiane et du mode et la reconnaissance de l'asymétrie des données aident à expliquer la dispersion. Pour l'image globale d'un jeu de données, les cartes thermiques, les nuages de points, les graphiques à barres et les boîtes à moustaches sont utiles.
#4. Contrôler les productions
Si personne ne voit, n'utilise ou n'analyse votre analyse prédictive et vos prévisions, peu importe leur qualité. Vérifiez que la prédiction a été utilisée comme prévu et améliorez la technique jusqu'à ce que la prédiction soit aussi précise que possible. La première étape consiste à développer les compétences nécessaires pour transmettre efficacement les prévisions dans le format souhaité par votre public. Je l'ai déjà dit, mais les planificateurs de la demande efficaces sont comme des conteurs qui parlent en chiffres.
De plus, le timing, l'utilité, la cohérence et la formalité sont les caractéristiques d'une communication efficace. À la fin de chaque mois, votre équipe doit effectuer une revue de la demande, qui peut être une activité indépendante ou un composant du processus formel S&OP, FP&A ou d'efficacité commerciale (BEP) de votre organisation. Vous pouvez discuter des intrants, des extrants et des doutes sur les données lors de ces conférences et évaluer le succès ou l'échec du projet.
Enfin, les bons processus doivent être mesurés et suivis pour s'assurer qu'ils sont efficaces et pour améliorer les prévisions futures. Les prévisions et les autres formes d'analyse prédictive doivent être considérées comme une méthode de développement continu.
Exemples d'analyse prédictive
Améliorez votre prise de décision et élaborez davantage de plans d'information à l'aide des prévisions. Afin de vous encourager à mettre en place l'analyse prédictive dans votre propre entreprise, nous avons rassemblé quelques exemples.
#1. Projection des flux de trésorerie en finance
Toutes les entreprises doivent tenir des registres financiers, et l'analyse prédictive peut aider à déterminer leur survie à long terme. La projection des ventes, des revenus et des dépenses vous permet de créer une image de l'avenir et de prendre des décisions en fonction des données historiques des états financiers antérieurs et des données de l'industrie au sens large.
De plus, la comptabilité financière est enseignée à HBS par le professeur VG Narayanan et est requise pour le programme de base.
Narayanan soutient que « les managers doivent regarder vers l'avenir » pour assurer l'amélioration continue de l'entreprise. De plus, "il y a toujours beaucoup d'incertitude dans ce processus, quel que soit le secteur dans lequel vous opérez".
#2. Établir les besoins en personnel pour le divertissement et l'accueil
Business Analytics explore la manière dont Caesars Entertainment, un exploitant de casinos et d'hôtels, utilise l'analyse prédictive pour équiper les sites de manière optimale pendant les périodes de pointe.
Le nombre d'employés requis à un moment donné dans les industries du divertissement et de l'hôtellerie dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment le taux d'entrée et de sortie des clients. Une dotation en personnel inadéquate peut entraîner des clients mécontents, des travailleurs mal à l'aise et des erreurs coûteuses, tandis que le sureffectif gaspille de l'argent.
De plus, un groupe de chercheurs a créé un modèle de régression multiple qui utilise un certain nombre de variables pour prévoir le nombre de clients s'enregistrant dans un hôtel un jour donné. Caesars a été en mesure de doter en personnel de manière appropriée ses hôtels et casinos sans embaucher trop de personnes en utilisant cette méthode.
#3. Ciblage comportemental en marketing
Les spécialistes du marketing peuvent profiter d'une mine d'informations sur les consommateurs pour adapter leurs communications aux habitudes et aux préférences de leur public cible. L'analyse prédictive est une méthode de prévision des événements futurs en analysant les modèles de comportement du passé.
En marketing, l'analyse prédictive peut être utilisée pour prévoir les fluctuations saisonnières des ventes afin que les campagnes puissent être programmées et ciblées correctement.
En outre, la probabilité qu'un prospect passe de la notoriété à l'achat peut être prédite à partir de son comportement passé. Le nombre d'offres de contenu avec lesquelles un prospect interagit, par exemple, peut être utilisé dans un seul modèle de régression linéaire pour prévoir la probabilité future du prospect de se convertir en client avec un niveau de certitude statistiquement significatif. Avec ces informations, vous pouvez créer des publicités stratégiquement chronométrées en fonction de l'endroit où se trouve le client dans son parcours.
#4. Assurance qualité de la fabrication
Alors que les exemples ci-dessus d'analyse prédictive incluent la réponse à d'éventuels événements futurs, ce type d'analyse peut également être utilisé pour prévenir l'apparition d'événements désastreux ou indésirables. Dans l'industrie manufacturière, par exemple, les ordinateurs peuvent être formés sur des données passées pour prévoir de manière fiable le moment où certaines machines tomberaient en panne.
Une fois que l'algorithme détecte les conditions d'une défaillance imminente, il enverra un signal à un opérateur humain, qui pourra alors arrêter la machine, ce qui permettra à l'entreprise d'économiser des milliers, voire des millions de dollars en produits endommagés et en frais de réparation. L'approche fait des prédictions immédiates, plutôt qu'à distance, sur les états de défaillance potentiels.
Économiser du temps, de l'argent et de l'énergie est l'objectif de nombreux algorithmes, et certains de ces programmes suggéreront même des améliorations et des corrections pour s'assurer que des problèmes ne se posent pas à l'avenir. Il s'agit d'une application de l'analyse prescriptive ; en pratique, il n'est pas rare que plusieurs formes d'analyse travaillent ensemble pour trouver une solution.
Outils d'analyse prédictive
Les spécialistes du marketing peuvent utiliser des outils ou des logiciels d'analyse prédictive pour mieux comprendre le comportement des clients, prédire l'avenir et élaborer des plans stratégiques basés sur une mine d'informations du passé.
Les analystes estiment que les budgets marketing représentent en moyenne 9.5 % des ventes totales de l'entreprise. Le chiffre de 2020 était supérieur de 11 %, il s'agit donc d'une diminution. Il n'y a pas plus de pression que jamais sur les responsables marketing pour tirer le meilleur parti de leurs budgets.
L'avènement des outils et logiciels d'analyse prédictive a été une aubaine pour le service marketing en aidant ses dirigeants à repérer des prospects lucratifs et à fonder leurs décisions stratégiques sur des faits concrets. Nous examinerons les meilleurs outils ou logiciels d'analyse prédictive qui vous aideront à démarrer ou à faire progresser vos efforts d'analyse.
#1. Improvisé
Les spécialistes du marketing peuvent utiliser Improvado, une plate-forme de données sur les revenus, pour générer des rapports et des tableaux de bord automatisés et combiner des données en temps réel à partir de diverses sources.
Plus de 500 sources de données (y compris les systèmes de gestion de la relation client, les serveurs publicitaires et les plateformes de messagerie) peuvent être extraites par la plateforme, transformées en formats consommables, puis chargées sur un entrepôt de données ou un outil de visualisation de votre choix.
La consolidation de vos données marketing vous permet d'avoir une vue d'ensemble du succès de votre campagne marketing, de comprendre comment les prospects passent par l'entonnoir de conversion et de faire des suppositions éclairées sur les résultats probables de vos efforts marketing. Cependant, si vous souhaitez étendre les façons dont vos données sont utilisées et augmenter l'efficacité de vos campagnes marketing, vous pouvez utiliser les services professionnels de l'entreprise.
#2. Outil d'analyse KNIME
Gratuit et open-source, KNIME est un outil d'analyse de données qui utilise une approche "Building Blocks of Analysis" pour intégrer de nombreux composants d'apprentissage automatique et d'exploration de données. Si vous ne savez pas grand-chose sur le codage, mais que vous souhaitez créer et exécuter des flux de travail efficaces, c'est la plateforme qu'il vous faut.
Avec le flux de travail décrit comme un réseau de nœuds, chaque étape individuelle peut être facilement surveillée, isolée et dépannée. De plus, avec KNIME, les utilisateurs peuvent se connecter à diverses sources de données, gérer des ensembles de données volumineux et construire des modèles d'apprentissage automatique pour des tâches telles que la classification, la régression, la réduction de dimension, le regroupement, etc. en utilisant des techniques de pointe. De plus, KNIME fournit des résumés graphiques et des graphiques pour aider les utilisateurs à affiner et à vérifier leurs modèles.
Des versions gratuites et premium de KNIME sont disponibles. Une licence de serveur peut cependant être requise si vous devez exécuter une requête particulièrement importante. Par exemple, un grand serveur pouvant prendre en charge cinq utilisateurs et quatre cœurs de traitement vous coûtera au moins 52,000 XNUMX $.
#3. Altéryx
Pour aider les entreprises à trouver des informations auparavant cachées et à faire des prévisions précises, Alteryx fournit une suite complète d'outils d'analyse automatisée, d'apprentissage automatique et de science des données.
La plate-forme fournit un emplacement centralisé pour stocker et partager les informations recueillies auprès de nombreuses sources au sein d'une entreprise, permettant une image plus complète des mesures opérationnelles, des prévisions plus précises et une formulation de stratégie plus cohérente.
La finance, les ressources humaines, les technologies de l'information, la chaîne d'approvisionnement, le marketing et les ventes ne sont que quelques-uns des nombreux secteurs desservis par Alteryx.
#4. Studio RapidMiner
Les outils d'analyse prédictive de RapidMiner sont construits autour des principales compétences de l'entreprise en matière d'exploration de données et d'exploration de texte. L'extraction de données à partir de plusieurs sources, leur nettoyage et leur combinaison dans différentes procédures de modélisation prédictive sont tous facilités par ces fonctionnalités fondamentales. Tous les nouveaux arrivants peuvent se familiariser avec les produits clés de l'entreprise, car ils sont disponibles sous des formes payantes et non payantes. Les Notebooks RapidMiner aident les utilisateurs de tous niveaux à créer rapidement et facilement des modèles d'analyse prédictive.
En outre, l'entreprise propose également des outils supplémentaires pour la création de modèles (Auto Model) et le déploiement (Model Deployment), et la préparation des données (Turbo Prep) (Model Ops). Les modèles prédictifs peuvent désormais être facilement partagés au sein de l'entreprise grâce à une nouvelle bibliothèque de fonctionnalités partagées. Si nécessaire, la plateforme dispose également d'un certain nombre d'options pour expliquer les choses et se gouverner.
#5. Statistiques TIBCO
L'interface intuitive click-and-go de TIBCO Statistica, une plateforme de science des données et d'apprentissage automatique, ouvre la voie à une utilisation généralisée de la science des données. De plus, TIBCO Statistica met également l'accent sur la convivialité et la coopération, car il permet à de nombreux utilisateurs de travailler simultanément sur le même projet et simplifie le partage des données pertinentes au sein d'un groupe.
Cet outil peut traiter et nettoyer des ensembles de données massifs à partir d'une grande variété de sources, et il fournit une grande variété de méthodes statistiques et une interface intuitive pour développer rapidement des modèles statistiques et d'apprentissage automatique avec des algorithmes et des fonctionnalités intégrés. Si vous recherchez un outil d'analyse commerciale qui privilégie la convivialité et le travail d'équipe, TIBCO Statistica est un excellent choix.
Logiciel d'analyse prédictive
L'analyse prédictive peut être très utile dans votre travail quotidien, que vous soyez analyste de données, ingénieur ou propriétaire d'entreprise. Cela pourrait aider votre entreprise à devenir plus productive, plus sûre et plus réactive aux demandes des consommateurs, ce qui vous donnerait une longueur d'avance sur la concurrence. Des programmes de premier plan pour l'aide à l'analyse prédictive dans les tâches ci-dessus. Néanmoins, tout le monde n'a pas la même valeur. Voici quelques-uns des meilleurs logiciels d'analyse prédictive que vous pouvez essayer.
#1. Anaconda
Plusieurs éditions de produits d'Anaconda sont disponibles pour ceux qui s'intéressent aux fonctionnalités de science des données et d'apprentissage automatique de l'entreprise. Le principal produit open source de la société s'appelle Anaconda Enterprise et se concentre sur les langages de programmation Python et R. Le logiciel est multiplateforme, vous pouvez donc l'utiliser sous Linux, Windows ou Mac pour effectuer de la science des données et de l'apprentissage automatique. En utilisant Anaconda, les utilisateurs peuvent accéder à plus de 1,500 XNUMX packages de science des données Python et R, organiser leurs bibliothèques, dépendances et environnements, et effectuer des analyses de données avec Dask, NumPy, pandas et Numba. Une fois qu'Anaconda a généré des résultats, vous pouvez utiliser des outils tels que Matplotlib, Bokeh, Datashader et Holoviews pour les examiner.
#2. Noix de pécan
Pecan est une solution numérique, low-code et basée sur l'intelligence artificielle (IA) pour l'analyse prédictive et la science des données. Des outils d'intelligence d'affaires (BI) sont mis à la disposition des utilisateurs afin d'augmenter les ventes et d'améliorer les opérations. Cependant, les entreprises peuvent économiser de l'argent en n'engageant pas de data scientists en raison de la simplicité et de la simplicité de leur utilisation. Sans aucun codage, cela fonctionne aussi bien.
De plus, vous pouvez facilement ajuster la taille du produit et il est tout à fait adaptable. En raison de ses nombreux avantages, il est largement adopté par des organisations de toutes tailles et dans tous les domaines, des sciences médicales et biologiques à la programmation de jeux vidéo et de commerce électronique. De nombreuses grandes entreprises l'utilisent, notamment Johnson & Johnson, SciPlay et Phoenix.
AutoML, un créateur d'ensembles de données, la préparation, la modélisation et l'enrichissement automatisés des données, et l'analyse prédictive basée sur l'IA sont quelques-uns des aspects les plus importants. Ils permettent aux utilisateurs ayant peu ou pas d'expérience en codage de générer des informations exploitables alimentées par l'IA. Et tout comme les meilleures applications de BI, Pecan fournit des modèles prédictifs prêts à l'emploi et des tableaux de bord conviviaux.
Le logiciel fonctionne en douceur avec d'autres programmes d'entreprise. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot et d'autres plateformes de données et de marketing peuvent tous être intégrés sans aucune programmation supplémentaire. Enfin, la noix de pécan peut être à vous avec un plan d'abonnement sur mesure.
#3. Oracle boule de cristal
Pour modéliser, prévoir, simuler et optimiser les processus, de nombreuses entreprises se tournent vers Oracle Crystal Ball, une application logicielle. Ce système a été conçu pour répondre aux besoins des planificateurs stratégiques, des analystes financiers, des ingénieurs, des scientifiques, des propriétaires d'entreprise, des experts-comptables, des responsables marketing, des capital-risqueurs et des experts Six Sigma en offrant des outils d'optimisation et de calcul sophistiqués pour un large éventail de secteurs. En outre, il offre aux utilisateurs une mine de ressources pour faire des choix stratégiques qui leur donnent un avantage sur leurs concurrents. Un prix de licence unique de 995 $ par utilisateur d'application est disponible si vous décidez que cette plate-forme convient à votre entreprise. Il y a des frais de 218.90 $ évalués par le fournisseur pour la licence et le support des mises à niveau logicielles.
Importance de l'analyse prédictive
Plusieurs secteurs utilisent l'analyse prédictive dans le cadre de leurs processus décisionnels. Voici l'importance de l'analyse prédictive :
#1. Commercialisation
Les travailleurs de cette industrie considèrent les réponses des clients à l'économie dans son ensemble lors de la formulation de nouvelles stratégies. Ces changements démographiques peuvent les aider à évaluer si leur offre actuelle est susceptible de se vendre ou non à leur marché cible.
Pendant ce temps, les traders actifs considèrent un certain nombre d'indicateurs historiques avant de décider d'acheter ou de vendre ou non un titre. Nous pouvons prédire les changements de prix futurs à l'aide de moyennes mobiles, de bandes et de points de rupture en examinant le passé.
#2. Repérer les conspirations
L'analyse prédictive peut être utilisée dans le secteur financier pour analyser les modèles, les tendances et les transactions. Une banque ou une autre institution financière peut enquêter sur l'une de ces transactions qui semble suspecte d'une éventuelle fraude. Le calendrier des transactions particulières ou l'activité entre les différents comptes bancaires peuvent être examinés pour aider à cela.
#3. Ressources humaines
L'analyse prédictive est utilisée par les RH pour améliorer diverses activités, telles que la prévision des futurs besoins en main-d'œuvre et des compétences requises ou l'évaluation des données des employés pour déterminer les causes d'un taux de roulement élevé. En plus de prévoir les activités de diversité ou d'inclusion, l'analyse prédictive peut examiner les performances, les talents et les préférences d'un employé pour prédire sa progression de carrière et faciliter la planification du développement de carrière. Aussi, lisez HR ANALYTICS : Importance, Exemples, Cours, Métiers.
#4. Prévision
Dans le secteur manufacturier, la prévision est cruciale car elle garantit l'utilisation la plus efficace des ressources de la chaîne d'approvisionnement. Des prédictions précises sont essentielles au bon fonctionnement de parties cruciales de la chaîne d'approvisionnement, telles que la gestion des stocks et l'atelier de fabrication.
La qualité des données utilisées pour ces prévisions est souvent nettoyée et optimisée à l'aide de la modélisation prédictive. Une meilleure prévision est possible avec l'utilisation de la modélisation car elle permet au système de prendre plus de données, y compris des informations provenant des processus en contact avec le client.
Conclusion
Bien que les premières étapes vers l'utilisation de l'analyse prédictive puissent sembler décourageantes, toute entreprise qui se consacre au processus et aux ressources nécessaires pour lancer le processus peut réussir. Commencer par un petit projet pilote dans une partie cruciale de l'entreprise est une excellente approche pour contrôler l'investissement initial et raccourcir le temps qu'il faut pour voir un retour sur cet investissement. Une fois qu'un modèle est opérationnel, il nécessite généralement peu de maintenance pendant les années où il génère des informations utiles.
FAQ sur l'analyse prédictive
Où l'analyse prédictive est-elle utilisée ?
De nombreux secteurs, tels que la banque, la médecine, la publicité et la vente au détail, utilisent tous l'analyse prédictive. L'analyse prédictive utilise de nombreuses techniques, telles que l'analyse de régression, les arbres de décision et les réseaux de neurones. Analyse avec une perspective future maintenant.
Quels sont les trois types de prédiction ?
- Inductif
- Déductif
- Abductive
Quel est l'objectif de l'analyse prédictive ?
Il prédit les événements futurs à l'aide de méthodes statistiques telles que les algorithmes d'apprentissage automatique et la modélisation prédictive complexe.
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Référence
