Modélisation prédictive dans l'analyse commerciale

La modélisation prédictive est une technique utilisée par les entreprises et les organisations sur les résultats disponibles pour créer, traiter et valider un modèle pour une utilisation future dans les prévisions commerciales. Cet outil fait partie intégrante de l'analyse prédictive, une technique d'exploration de données permettant de comprendre les résultats futurs possibles.

La modélisation prédictive est largement utilisée dans de nombreux secteurs pour atténuer les risques et les pertes éventuelles. Les entreprises utilisent largement la modélisation prédictive pour prévoir les événements, le comportement des consommateurs et les risques liés aux finances, à l'économie et au marché.

Pourquoi la modélisation prédictive appliquée est importante dans l'analyse commerciale

La modélisation prédictive comprend l'analyse d'événements historiques. Par conséquent, il joue un rôle essentiel dans l'analyse commerciale grâce à laquelle les entreprises ont la possibilité de prévoir les événements, le comportement des clients et les risques éventuels.

Avec l'avènement de la technologie, les produits numériques tels que les téléphones portables et les ordinateurs sont devenus une nécessité fondamentale. Cela a entraîné des quantités écrasantes de données en temps réel extraites des médias sociaux, des historiques de navigation, des plates-formes de cloud computing, etc. Ces données sont disponibles pour les entreprises. Cette grande quantité de données entre dans la catégorie des mégadonnées. La modélisation prédictive joue un rôle essentiel dans l'analyse du Big Data qui est ensuite utilisé par les entreprises pour améliorer leurs opérations et leurs relations avec la base de consommateurs.

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Les outils de modélisation prédictive peuvent gérer de vastes proportions de données non structurées et complexes difficiles à analyser manuellement. La modélisation prédictive est plutôt utilisée pour analyser des données sur une courte période à l'aide de logiciels informatiques. Ces programmes sont utilisés pour traiter de grands ensembles de données à partir de données historiques afin d'évaluer et d'identifier des modèles de données qui aident à la prévision. Par conséquent, les entreprises peuvent utiliser des modèles prédictifs pour prédire le comportement des consommateurs ou les tendances du marché.

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Comment fonctionne la modélisation prédictive ?

La modélisation prédictive n'est pas figée. Il est révisé et validé régulièrement pour mise à jour et modification des données. Les modèles prédictifs fonctionnent principalement sur la base des hypothèses d'événements antérieurs et d'événements actuels. Si les données nouvellement acquises montrent des changements significatifs à l'heure actuelle, leur impact sur l'avenir est également recalculé en conséquence. Les modèles prédictifs sont conçus pour fonctionner rapidement et gérer des ensembles de données volumineux afin d'effectuer des calculs en une fraction de temps. Cependant, les modèles prédictifs complexes comme dans la biologie computationnelle et les sorties quantiques prennent plus de temps à traiter.

Cinq types de modèles d'analyse prédictive

Il n'est pas nécessaire de créer des modèles prédictifs dès le départ pour chaque application. Ces outils sont utilisés pour de nombreux modèles et algorithmes critiques pour l'application dans de nombreux cas d'utilisation. Les avancées technologiques ont également conduit à des avancées dans l'analyse, grâce auxquelles l'utilisation de ces modèles s'est développée de manière exponentielle. Les cinq modèles d'analyse prédictive importants sont les suivants :- :

• Modèle de classification : il s'agit du modèle le plus simple, conçu pour catégoriser les données pour des réponses directes et simples aux requêtes.
• Modèle de clustering : ce modèle est conçu pour empiler des données via des attributs communs. Il regroupe des choses ou des personnes ayant des attributs ou des comportements communs et élabore d'autres plans et stratégies pour chaque groupe.
• Modèle de prévision : C'est le plus populaire parmi les modèles prédictifs. Il est conçu pour travailler sur la valeur numérique et apprendre des données historiques.
• Modèle des valeurs aberrantes : ce modèle analyse les points de données anormaux ou aberrants.
• Modèle de série chronologique : ce modèle est conçu pour évaluer une série de points de données en fonction du temps.

Algorithmes prédictifs courants dans la modélisation prédictive

Les algorithmes prédictifs utilisent des données historiques pour prédire les événements futurs qui aident à construire des modèles mathématiques pour capturer les tendances importantes. Les algorithmes prédictifs dépendent soit de l'apprentissage automatique, soit de l'apprentissage en profondeur, qui sont des sous-types de l'intelligence artificielle (IA). Certains des algorithmes prédictifs les plus importants et les plus couramment utilisés sont : -

• Forêts aléatoires : cet algorithme a été extrait d'un groupe d'arbres de décision qui ne sont pas liés et peut utiliser la régression et la classification pour classer de grands ensembles de données.
• Modèle linéaire généralisé (GLM) pour deux valeurs : cet algorithme réduit la liste des variables pour rechercher ce qui convient le mieux. Il est conçu pour calculer les points de basculement et modifier la saisie des données et d'autres influences, comme les prédicteurs catégoriels, pour déterminer le résultat qui fonctionne le mieux. Cet algorithme aide à surmonter les inconvénients de divers autres modèles, comme la régression linéaire régulière.
• Gradient Boosted Model : Cet algorithme utilise des arbres de décision combinés. Cependant, ces arbres sont liés, contrairement à Random Forest. Il construit les arbres un par un, aidant ainsi l'arbre suivant à corriger les défauts de l'arbre précédent. Cet algorithme est souvent utilisé dans les classements, comme sur les résultats des moteurs de recherche.
• K-Means : Cet algorithme est assez populaire car il est rapide. Il est conçu pour regrouper les points de données en fonction de leurs similitudes et est couramment utilisé pour le modèle de clustering. Il peut rendre les choses rapidement.
• Prophète : Cet algorithme est largement utilisé dans les modèles de prévision et les séries chronologiques car il est conçu pour la planification des capacités, comme l'inventaire, les allocations de ressources, les quotas de vente, etc. Il est préféré en raison de sa grande flexibilité et parce qu'il peut facilement s'adapter aux heuristiques et à un éventail de bonnes hypothèses.

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Limites de la modélisation prédictive

Bien qu'elle soit largement utilisée pour l'analyse commerciale, la modélisation prédictive n'est pas étrangère aux limites et aux défis. Ci-dessous, nous avons répertorié certains des défis et leurs solutions : -

• Erreurs dans l'étiquetage des données : cela peut être facilement corrigé par l'apprentissage par renforcement ou les réseaux antagonistes génératifs (GAN).
• Rareté des ensembles de données volumineux nécessaires pour former l'apprentissage automatique : cela peut être facilement surmonté avec « l'apprentissage ponctuel ».
• L'incapacité d'une machine à expliquer le but de ses actions : les machines ne peuvent pas fonctionner comme des humains. Certains de leurs calculs peuvent être exceptionnellement complexes à trouver et à comprendre pour les humains. Cela peut être facilement surmonté à l'aide de la transparence du modèle nécessaire à la sécurité humaine, des correctifs potentiels, des techniques d'attention et des explications locales interprétables et indépendantes du modèle (LIME).
• Capacité ou manque de généralisation de l'apprentissage : les machines ne peuvent pas poursuivre ce qu'elles ont appris et ont du mal à appliquer leurs connaissances à de nouvelles circonstances parce qu'elles s'appliquent à un cas d'utilisation particulier. C'est là qu'intervient l'apprentissage automatique. La modélisation prédictive dépend en grande partie de l'apprentissage automatique pour être réutilisable et pour une application dans de multiples cas d'utilisation.
• Biais dans les algorithmes et les données : c'est la seule limitation qui n'a toujours pas de solution. Aucune représentation ne peut modifier les résultats résultant de la maltraitance de grands groupes de personnes.

Conclusion

Inutile de dire que les outils d'analyse prédictive sont largement utilisés par les analystes de données pour réduire le temps et les coûts et augmenter l'efficacité. Il a considérablement aidé les organisations à prévoir les résultats commerciaux en tenant compte de variables telles que la veille concurrentielle, les facteurs environnementaux, les conditions du marché et les changements de réglementation.

Connaître les outils d'analyse prédictive peut s'avérer très utile si vous cherchez à mettre à jour votre CV et à augmenter vos chances d'obtenir des opportunités d'emploi lucratives. Le programme de certification Business Analytics de upGrad est une excellente option pour se perfectionner.

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