Modélisation prédictive dans Business Analytics : analyse détaillée

Avec un nombre croissant de concurrents dans le secteur des affaires, les projections irrésolues font plus de mal que de bien. Deviner les idées et les tendances du marché dans l'espoir d'alimenter la croissance de l'entreprise est loin de ce que peuvent faire les rapports planifiés et étayés par des statistiques. Ces statistiques peuvent être générées grâce au flux important de données constamment exploitées par les entreprises pour servir leurs clients afin d'évaluer et de prévoir plus avant les activités pour un avenir meilleur pour l'entreprise. De la même manière, la modélisation prédictive aide les analystes commerciaux à tirer parti de l'analyse pour créer une modélisation prédictive appliquée .

Selon Google Trends, la modélisation prédictive est un concept émergent en Business Intelligence. Il est très avantageux d'utiliser des bases de données plus que de savoir où se trouve actuellement le marché, mais aussi de connaître les scénarios de marché probables et de prendre une longueur d'avance sur les autres. Le domaine de l'analyse commerciale vise à générer de meilleures opportunités, et les modèles prédictifs s'avèrent être un excellent outil pour cimenter des rapports précis.

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Mais comment ces deux-là fonctionnent-ils ensemble ? Quelles sont les étapes et les avantages de l'utilisation de la modélisation prédictive dans l'analyse commerciale ? Découvrons-le!

Qu'est-ce que la modélisation prédictive ?

La modélisation prédictive consiste à récupérer des informations précieuses à l'aide de l'intelligence artificielle d'apprentissage automatique et à appliquer les informations acquises dans des modèles mathématiques pour prévoir plusieurs aspects pour les entreprises. Les modèles d'analyse prédictive comprennent des ensembles d'algorithmes qui fonctionnent ensemble comme un processus d'exploration de données traitant des données historiques pour prédire les scénarios futurs et les hypothèses de toute pratique.

Le processus s'infiltre dans la vaste base de données, analyse, identifie les modèles, obtient les informations les plus précieuses et est ensuite utilisé par les analystes pour créer des rapports informatifs de manière exhaustive. Les entreprises s'appuient sur des modèles prédictifs pour ajouter un avantage concurrentiel à leurs activités en gardant une longueur d'avance grâce à des projections précieuses. La volatilité des entreprises peut être régulée avec des informations précises et étayées par des statistiques, et des modèles d'analyse prédictive fonctionnent pour créer la même chose.

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Types de modélisation prédictive

Différentes entreprises ont besoin de différents types de modèles prédictifs les mieux adaptés à leurs besoins et aux ressources disponibles. Par conséquent, les modèles prédictifs sont composés de différentes techniques pour faire des prédictions pertinentes. Voici quelques exemples de modèles prédictifs.

• Modèles de classification : modèle fréquemment utilisé dans de nombreux secteurs, les modèles de classification catégorisent les données en fonction des informations collectées via les données historiques. Les catégories de données fonctionnent avec des données plus récentes pour analyser les tendances et faire des projections.

• Modèles de prévision : Les modèles de prévision sont les modèles prédictifs les plus utilisés en raison de leur polyvalence. Les modèles de prévision fonctionnent avec des valeurs métriques pour faire des prédictions en analysant les modèles dans les données historiques. Par exemple, un magasin de vêtements prédit le nombre de produits dont il a besoin pour la prochaine vente à l'aide des données historiques de la vente précédente.

• Modèle de clustering : le modèle de clustering simplifie la gestion des données en triant les données en différentes catégories avec des caractéristiques communes. Ces ensembles de données sont simplifiés et faciles à utiliser à des fins diverses.

• Modèles de séries chronologiques : le modèle de séries chronologiques fait référence à un modèle prédictif qui fonctionne à travers des bases de données basées sur des périodes de temps et les catégorise pour les utiliser lorsque les tendances de variation temporelle sont utiles pour faire des prédictions.

• Modèles de valeurs aberrantes : Alors que d'autres modèles prédictifs fonctionnent avec des types de données homogènes ou ceux partageant un attribut commun, Outliers est un modèle prédictif utile créé pour fonctionner avec des types de données anormaux. Le modèle prédictif des valeurs aberrantes capture les informations qui ne correspondent pas à la norme.

Méthodes de modélisation prédictive

Les analystes métier peuvent choisir des méthodes de modélisation prédictive pour analyser les structures de données. Voici quelques-uns de ces modèles fréquemment utilisés.

• Régression polynomiale

La méthode de régression polynomiale analyse la relation non linéaire entre les résidus et le prédicteur pour exécuter le processus.

• Régression linéaire simple

La méthode de régression linéaire simple utilise la relation entre deux variables continues.

• La régression linéaire multiple

La régression linéaire multiple utilise une méthode statistique pour mentionner la relation de plus d'une variable continue.

• Régression d'arbre de décision

La régression d'arbre de décision suit une structure arborescente pour créer des algorithmes de classification. La méthode de modélisation prédictive divise les données en plus petits morceaux à traiter.

• Prise en charge de la régression vectorielle

La régression vectorielle de support est une autre forme de méthode de régression qui utilise des caractéristiques de données clés pour caractériser les algorithmes.

• Bayes naïf

La méthode effectue des prédictions liées aux taux d'inventaire et de production en utilisant des données historiques. Il peut également identifier les défaillances par le biais d'incohérences, ce qui permet d'améliorer la gestion des risques.

Avantages de la modélisation prédictive dans l'analyse commerciale

Les modèles prédictifs présentent un ensemble diversifié d'avantages à étendre à la pratique de l'analyse commerciale. Voici quelques-uns des avantages que tout analyste commercial peut tirer de la création et de la mise en œuvre de modèles prédictifs.

La modélisation prédictive joue un rôle crucial dans la détection des fraudes commerciales externes et internes. Les algorithmes modèles fonctionnent pour identifier les écarts et les comportements incohérents afin de cartographier les possibilités de comportement criminel. Les modèles prédictifs attaquent toutes les vulnérabilités infiltrantes pour créer un système fiable avec la croissance des problèmes de cybersécurité.

Des campagnes de marketing efficaces peuvent être menées à l'aide de la modélisation prédictive, car le processus exploite les mesures et les statistiques liées au comportement des clients et aligne son programme de campagne autour de celui-ci. Les modèles analysent les tendances d'achat, les préférences et plus encore sur le client pour travailler davantage sur la modification de leurs stratégies de marketing et l'adapter à la demande du client.

La gestion des risques est le plus grand avantage des modèles prédictifs. Par exemple, des institutions telles que les banques utilisent le pointage de crédit d'un individu pour autoriser les services et les investissements, ce qui peut souvent prendre une tournure négative lorsque le système ne parvient pas à vérifier les antécédents de la personne. Heureusement, les modèles prédictifs traitent le problème en analysant les risques de fraude ou la solvabilité d'un individu grâce à des données historiques.

Application de la modélisation prédictive

Diverses industries appliquent des modèles prédictifs pour profiter de divers avantages. Voici quelques exemples d'applications de modélisation prédictive.

Le secteur de la vente au détail utilise la modélisation prédictive pour planifier les produits et les prix en conséquence. Ils analysent le comportement des clients, créent des événements promotionnels et déterminent les offres les plus susceptibles d'alimenter les ventes.

Le secteur bancaire utilise la modélisation prédictive pour effectuer des vérifications des antécédents sur l'obtention du statut d'éligibilité de tout individu afin de réduire le risque de crédit. Il conserve également les informations sur les clients pour étendre les avantages et les offres.

Le secteur manufacturier utilise des modèles prédictifs pour analyser les incohérences de performance de la chaîne d'approvisionnement et aide à optimiser la plupart des ressources limitées. L'industrie utilise fréquemment le modèle Business Analytics pour analyser chacune de ses sections et maintenir l'efficacité dans l'ensemble.

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Conclusion

La modélisation prédictive est un élément crucial de Business Analytics, utile pour que les entreprises atteignent leurs performances optimales. Les rapports obtenus à partir de ces modèles sont bien informés, étayés par des mesures et plus précis que toute autre méthode de prédiction pour aider à améliorer les performances actuelles et futures de l'organisation.