Durante la conduzione analisi predittiva, che spesso aiuta le aziende a prendere decisioni aziendali sagge, le organizzazioni possono utilizzare modelli predittivi. Questi modelli aiutano le aziende a scoprire ulteriori informazioni sulla loro clientela, potenziali prospettive commerciali o avvisi di sicurezza relativi all'account. Potresti trarre profitto dallo studio di queste strategie se sei interessato a capire come garantire il successo o una maggiore funzionalità della tua attività. In questo articolo, spieghiamo la modellazione predittiva, delineiamo i vantaggi di questi metodi ed elenchiamo 10 diversi tipi di modellazione predittiva che possono essere utilizzati in una varietà di scenari aziendali.
Modellazione predittiva
Lo sviluppo di modelli in grado di prevedere occorrenze, tendenze o modelli futuri in base a dati storici è noto come modellazione predittiva. Le aziende utilizzano questi modelli per pianificare con precisione le loro operazioni future.
Uno strumento di analisi predittiva è la modellazione predittiva. Le aziende lo usano spesso per valutare la fattibilità economica di un nuovo progetto, impresa o idea. Si avvale di statistiche e strumenti analitici per esaminare i dati recenti e storici e prevedere gli esiti.
Un'ampia gamma di aziende e settori utilizza la modellazione predittiva e l'analisi per gestire in modo efficace i propri servizi e clienti. I modelli predittivi sono spesso utilizzati nel settore sanitario per migliorare le procedure diagnostiche e trattare efficacemente i malati terminali o cronici, mentre le istituzioni possono anche utilizzare questi modelli per individuare le frodi. Possono essere utilizzati dai responsabili delle assunzioni nei dipartimenti delle risorse umane e nelle imprese.
Tecniche di modellazione predittiva
I metodi tecnici elencati di seguito sono impiegati nella modellazione predittiva:
- Regressione lineare: una regressione lineare può essere utilizzata per calcolare il valore della variabile dipendente in base alla variabile indipendente quando esiste una relazione lineare tra due variabili continue.
- Simile alla regressione lineare, la regressione multipla determina il valore della variabile dipendente esaminando una serie di fattori indipendenti.
- Quando il set di dati è grande ed è necessaria la categorizzazione, viene utilizzata la regressione logistica per identificare le variabili dipendenti.
- Albero decisionale: il data mining utilizza spesso questa tecnica. Viene creato un diagramma di flusso per illustrare un albero invertito. Qui, il nodo interno si divide in rami che elencano due o più opzioni, e ciascuna opzione viene poi suddivisa ulteriormente per mostrare le possibilità alternative che potrebbero derivare dalla selezione. L'utilizzo di questo metodo semplifica la scelta dell'opzione migliore.
- Un modello di regressione e classificazione molto apprezzato è Random Forest. Gli algoritmi per l'apprendimento automatico vengono risolti utilizzandoli. Consiste in diversi alberi decisionali che non sono correlati tra loro. Insieme, questi alberi decisionali semplificano l'analisi.
- Boosting: come suggerisce il nome, questa tecnica semplifica l'apprendimento dai risultati di altri modelli, tra cui macchine vettoriali di supporto, alberi decisionali, regressione logistica e reti neurali.
- Le reti neurali sono un tipo di strumento per la risoluzione dei problemi utilizzato nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico. Crea una raccolta di algoritmi per un sistema di apprendimento computazionale. Input, elaborazione e output sono i tre livelli che compongono questi algoritmi.
Tipi di modellazione predittiva
Ogni tipo di modello serve un determinato obiettivo e utilizza un tipo specifico di dati per farlo. Inoltre, utilizzano una varietà di metodologie, tra cui analisi descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive. Di seguito sono elencati dieci tipi popolari di modellazione predittiva, insieme a brevi descrizioni delle loro applicazioni nel mondo degli affari:
#1. Modello per la classificazione
Questo modello predittivo è il più basilare e si applica alla risposta a domande sì/no. I modelli di classificazione analizzano le query utilizzando dati cronologici. Raccoglie e classifica rapidamente i dati per rispondere a domande come "È probabile che questo richiedente sia insolvente?" La vendita al dettaglio e le banche lo utilizzano. Poiché può utilizzare i dati correnti, altre aziende utilizzano questo metodo.
#2. Modello di previsione
Grazie alla loro adattabilità, modelli previsionali sono anche uno dei tipi di modello predittivo più comunemente utilizzati. Questi modelli analizzano i dati storici e stimano le informazioni da tali dati per produrre risultati numerici. Un'azienda, come un rivenditore online, può utilizzare il modello di previsione per prevedere quanti ordini potrebbe ricevere nella prossima settimana. Questi modelli sono anche in grado di controllare con successo numerosi parametri contemporaneamente. Ad esempio, quando si determina il numero di forniture da ordinare, un ristorante può utilizzare questo modello per includere informazioni sugli eventi vicini e sulle festività imminenti.
#3. Modello di clustering
Sulla base di qualità comparabili, un modello di clustering divide i dati in molte categorie. I risultati per ciascun cluster vengono quindi determinati su vasta scala utilizzando i dati di ciascun gruppo. Questo modello funziona utilizzando due diversi tipi di clustering. Verificando se ogni punto appartiene completamente a un determinato cluster, l'hard clustering classifica i dati. Le aziende possono utilizzare un modello di clustering per selezionare strategie di marketing per particolari gruppi di consumatori.
#4. Il modello anomalo
Le informazioni dispari o anomale di un set di dati vengono trovate utilizzando il modello di valori anomali. Può esaminare istanze specifiche di dati dispari o relazioni con altri gruppi e quantità. Le istituzioni finanziarie utilizzano spesso questa tecnica per individuare le frodi. UN modello anomalo, ad esempio, può individuare transazioni strane nel conto di un cliente, come una spesa significativa per gioielli in un luogo in cui il cliente non ha mai effettuato altri acquisti. Il modello può stabilire se una terza parte ha effettuato l'accesso all'account di un consumatore identificando l'importo, il luogo, l'ora e il tipo di acquisto.
#5. Modello di serie temporali
Le sequenze temporali sono utilizzate come variabili di ingresso in un modello di serie temporali. Per prevedere modelli o eventi durante un altro periodo di tempo definito, tiene conto delle tendenze storiche e dei punti dati da una determinata sequenza temporale. Questo modello può prevedere più tendenze e progetti contemporaneamente o concentrarsi su uno solo. Può anche esaminare elementi esterni come stagioni o variazioni cicliche che potrebbero avere un impatto sui modelli futuri. Un'azienda di produzione elettronica, ad esempio, potrebbe utilizzare questo modello per esaminare i tempi di elaborazione negli ultimi 12 mesi. Il modello può quindi prevedere la velocità di elaborazione media mensile.
#6. Albero decisionale
Un albero decisionale è un algoritmo che visualizza i potenziali risultati di varie opzioni rappresentando graficamente i dati provenienti da diverse fonti in una struttura ad albero. Questo paradigma divide le varie scelte in rami e quindi elenca i potenziali risultati sotto ogni scelta. Le aziende lo utilizzano spesso per identificare le variabili importanti in un determinato set di dati. Potrebbero anche trarne vantaggio perché il modello può generare potenziali risultati da set di dati incompleti. Poiché gli alberi decisionali sono semplici da comprendere, diverse aziende li utilizzano per mantenere la chiarezza dipartimentale durante la presentazione dei dati.
#7. Rete neurale
Un modello sofisticato che assomiglia al cervello umano è chiamato rete neurale. Incorpora numerosi algoritmi che lavorano insieme per trovare modelli, raggruppare dati e stabilire categorie per vari set di dati. Le reti neurali hanno spesso tre livelli. Il livello di input invia informazioni al livello di occultamento, il livello sottostante. Il livello invisibile contiene metodi per la creazione di predittori. Il livello di output raccoglie le informazioni da questi predittori e genera il risultato finale completo. Le organizzazioni possono utilizzare queste reti con altri modelli predittivi, come le serie temporali o il clustering, per prendere decisioni.
#8. Modello lineare generale
Una tecnica analitica per confrontare gli effetti di diverse variabili su variabili continue è il modello lineare generale. Questo strumento serve spesso come base per ulteriori test statistici come l'analisi di regressione. Durante la generazione e l'analisi dei dati per fornire una previsione, le aziende che utilizzano la modellazione predittiva utilizzano spesso l'analisi di regressione. Il modello lineare generale determina se le medie di due caratteristiche dipendenti variano in una previsione. Un modello lineare generalizzato, in cui una singola persona rappresenta graficamente numerosi modelli correlati, è una raccolta di questi modelli.
#9. Modello potenziato con gradiente
Un modello potenziato dal gradiente crea classifiche combinando diversi alberi decisionali collegati. Costruisce un albero alla volta, correggendo gli errori nel primo albero per costruire un secondo albero migliorato. A seconda dell'azienda che lo sviluppa, questa procedura potrebbe coinvolgere più alberi. Alcune aziende utilizzano questi modelli per scegliere i potenziali risultati dei motori di ricerca.
#10. Modello Profeta
Un individuo può combinare un modello profetico con serie temporali o modelli di previsione per fare piani per un particolare evento. Un'azienda potrebbe utilizzare il modello Profeta, ad esempio, per calcolare gli obiettivi di vendita o le esigenze di inventario. Questa soluzione ospitata da Facebook è adattabile e funziona bene con modelli di serie temporali che incorporano molte stagioni o festività.
Creazione di modelli di algoritmi predittivi
Sebbene la creazione di un modello di analisi predittiva non sia un'impresa facile, siamo stati in grado di restringere il processo a sei passaggi cruciali.
- Determinare il processo che utilizzerà i modelli di analisi predittiva e quali saranno i risultati aziendali previsti definendo l'ambito e la scala.
- Dati del profilo: l'analisi predittiva richiede molti dati. L'indagine sui dati necessari per l'analisi è nella fase successiva. Le organizzazioni devono scegliere quanto saranno accessibili, dove verranno archiviati i dati e come sono attualmente configurati.
- I dati devono prima essere trovati, poi raccolti, puliti e integrati. È un passaggio cruciale poiché i buoni modelli di analisi predittiva richiedono una solida base.
- Integra l'analisi nel processo aziendale: il modello può essere utilizzato solo per ottenere i migliori risultati integrando l'analisi nel processo aziendale.
Esempio di modellazione predittiva
Per comprendere meglio la modellazione predittiva, diamo un'occhiata ad alcuni esempi.
#1. Settore assicurativo
Al fine di valutare i valori dei premi, ottimizzare i profitti, individuare le frodi e migliorare le procedure di liquidazione dei sinistri, le compagnie assicurative impiegano una varietà di tecniche predittive. Ad esempio, per determinare l'importo del premio appropriato, un'impresa di assicurazioni sui veicoli esamina le condizioni dei veicoli e applica numerosi algoritmi.
#2. Settore Finanziario e Bancario
Le banche utilizzano modelli di previsione per analizzare i punteggi di credito dei potenziali mutuatari al fine di confermare la loro affidabilità, background e cronologia delle inadempienze. Aiuta a prevedere la probabilità di frode, false dichiarazioni e pericoli associati a un cliente specifico.
#3. Settore Retail e Marketing
Le aziende prevedono l'efficacia delle campagne di marketing utilizzando tecniche di modellazione predittiva. L'analisi predittiva serve inoltre a proiettare il pubblico target e le entrate future. Nel settore della vendita al dettaglio, vengono impiegati studi predittivi per generare previsioni che aiutano le aziende a determinare la quantità necessaria di inventario per ciascun prodotto unico. Le proiezioni determinano la quantità di scorte necessarie per soddisfare la domanda prevista per un prodotto specifico.
#4. Prognosi meteorologica
Gli alberi decisionali e la regressione lineare sono esempi di tecniche di modellazione predittiva che prevedono variazioni meteorologiche e disastri naturali, inclusi cicloni, tsunami e tempeste. Questi modelli sono in grado di determinare la velocità e la direzione del vento della tempesta. Di conseguenza, questi modelli vengono utilizzati per avvertire la gente del posto.
Vantaggi della modellazione predittiva
La possibilità di sviluppare piani di marketing, vendite e servizio clienti più efficaci è uno dei principali vantaggi dell'adozione della modellazione predittiva. Ulteriori vantaggi che le aziende possono trarre dall'utilizzo della modellazione predittiva sono elencati di seguito:
- Migliorare la propria conoscenza della concorrenza
- Utilizzo di tecniche per acquisire un vantaggio competitivo
- Valorizzare beni o servizi correnti
- Riconoscere le esigenze del cliente
- Riconoscere il mercato di riferimento di un settore o di un'azienda
- Riduzione dei costi, degli sforzi e del tempo spesi per la stima dei risultati
- Prevedere elementi esterni che possono avere un impatto sull'output o sul processo
- Riconoscere i rischi monetari
- Metodi di gestione dell'inventario o delle risorse per la previsione
- Riconoscere le tendenze imminenti
- Preparazione di analisi del tasso di abbandono o della forza lavoro
Qual è l'obiettivo principale della modellazione predittiva?
Donncha Carroll, partner del gruppo di crescita dei ricavi di Axiom Consulting Partners, ha descritto la modellazione predittiva come un tipo di data mining che analizza i dati precedenti con l'obiettivo di rilevare tendenze o modelli e quindi utilizzare tali informazioni per anticipare eventi futuri.
Qual è la differenza tra analisi predittiva e modellazione predittiva?
La modellazione predittiva e l'analisi predittiva non sono la stessa cosa. Fare previsioni basate su dati precedenti è un processo noto come modellazione predittiva. L'utilizzo di modelli predittivi per affrontare i problemi aziendali fa parte del processo di analisi predittiva.
La regressione lineare è un modello predittivo?
La tecnica di analisi predittiva più comunemente usata è la regressione lineare. Fa previsioni sul futuro dell'obiettivo utilizzando relazioni lineari tra l'obiettivo, che è il variabile dipendentee uno o più predittori.
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