Qu'est-ce que l'analyse prédictive ? Pourquoi c'est important?

L'applicabilité de Data Analytics a transformé la façon dont les entreprises mènent leurs opérations et a augmenté la rentabilité dans tous les secteurs. L'analyse des données stockées permet de mieux comprendre les performances d'une entreprise et affecte positivement les capacités de prise de décision de toute entreprise. Différents domaines d'analyse de données visent à accroître l'efficacité en éliminant le travail humain indésirable, qui peut autrement être canalisé vers de nouveaux travaux axés sur la recherche.

Vous pouvez étudier l'analyse de données sous quatre branches détaillées :

• Analyse descriptive
• Analyse diagnostique
• Analyse prédictive
• Analyse prescriptive

Cet article se concentre principalement sur l'analyse prédictive. Nous couvrirons le fonctionnement de l'analyse prédictive et explorerons ses applications dans différentes industries.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est une branche de l'analyse de données qui prédit les résultats futurs d'événements en fonction de données et d'informations passées. Les résultats sont calculés à l'aide d'un large éventail de technologies modernes qui incluent divers processus mathématiques, la modélisation statistique, l'apprentissage automatique, l'exploration de données, le big data et bien plus encore.

Grâce à l'analyse prédictive, des prédictions très précises sont faites à travers plusieurs cycles d'essais et d'erreurs. Cette technique est utilisée par les entreprises pour obtenir un aperçu approfondi des événements futurs afin d'améliorer la prise de décision et de maximiser les ventes.

Acquérir une connaissance détaillée de l'analyse prédictive n'est possible qu'avec une solide expérience en recherche descriptive, diagnostique et prescriptive.

Comprendre le fonctionnement de l'analyse prédictive

L'analyse prédictive fonctionne sur le modèle de l'exploitation des données historiques pour découvrir des informations en temps réel. Il repose sur la répétition de plusieurs étapes dans un ordre cyclique pour augmenter la précision et la viabilité de chaque modèle prédictif.

Voici les étapes impliquées dans l'analyse prédictive :

1. Comprendre une entreprise
2. Analyser les données de l'entreprise
3. Préparation des données pour le modèle
4. Préparation du modèle
5. Évaluation
6. Travailler sur les défauts et répéter tout le cycle pour plus de précision
7. Déploiement du produit final

1. Comprendre une entreprise

Comprendre la demande avant d'apporter une solution à son approvisionnement est essentiel. Par conséquent, la première étape consiste à rassembler des connaissances et des informations relatives pour tracer un plan d'action. Ensuite, vous devez collecter suffisamment de données pour former correctement le modèle prédictif et identifier les modèles prédictifs.

2. Analyse et préparation des données

Vous devez analyser les données requises pour former le modèle. Cela signifie éliminer toutes les informations ou bruits indésirables et garantir suffisamment d'informations pour le fonctionnement sans faille du modèle.

3. Préparation du modèle

C'est l'étape la plus cruciale. Ici, vous devez préparer le produit en fonction des résultats de vos recherches. La modélisation est réalisée à l'aide de techniques d'analyse prédictive telles que l'apprentissage automatique, le big data, l'exploration de données, l'analyse statistique, etc. À la fin de la formation, le modèle apprendra des données historiques et identifiera les tendances en conséquence.

4. Évaluation du modèle

En travaillant avec des analystes commerciaux et en exécutant des essais, vous pouvez comprendre si le modèle est logique et répond aux besoins de l'entreprise. Cette étape est indispensable car des algorithmes compliqués peuvent conduire à de fausses prédictions, affectant négativement l'entreprise.

5. Vérification de la précision

Vous pouvez évaluer la précision en réentraînant le modèle avec des ensembles de données. Il s'agit d'un processus continu qui augmentera progressivement l'efficacité du modèle en fonction des commentaires reçus.

6. Déploiement

Après un certain temps, lorsque le modèle atteint un niveau d'efficacité spécifique, il peut être déployé pour une utilisation pratique dans des situations réelles afin de résoudre des problèmes en temps réel.

Analyse prédictive : modèles prototypes

Les modèles d'analyse prédictive constituent la base de l'analyse des données. De plus, les modèles de modèles et de prototypes permettent aux utilisateurs de convertir plus facilement les données actuelles et passées en prédictions mathématiquement prouvées qui fournissent des informations futures. Les différents types de modèles utilisés dans l'analyse prédictive comprennent :

• Modèle de maintenance prédictive : il prédit les chances que les équipements de l'entreprise atteignent leurs points de rupture.
• Modèle d'assurance qualité : Ce modèle est habile à prédire et à prévenir les éventuels défauts d'un produit, maintenant ainsi la qualité et la satisfaction du client.
• Customer Lifetime Value Model : Il présélectionne les clients les plus susceptibles de réinvestir dans les services et produits proposés par une entreprise.
• Modèle de segmentation client : Ce modèle vise à séparer les clients en segments basés sur des caractéristiques et des comportements d'achat similaires.

Techniques d'analyse prédictive

• Arbres de décision : en termes simples, ce modèle place les données dans différents segments appelés « branches », en fonction d'autres paramètres variables. Les arbres de décision peuvent être manipulés sans effort et facilement compréhensibles car les données sont extraites selon les besoins de l'utilisateur dans un court laps de temps.
• Régression : Ce système statistique facilite la détermination des modèles dans les ensembles de données et établit des relations basées sur des formules entre les variables.
• Réseaux de neurones : Développé en imitant le fonctionnement du système neuronal humain, ce modèle utilise l'intelligence artificielle pour reconnaître des modèles. Il est très efficace lorsque vous avez trop de données à gérer mais que vous ne pouvez pas formuler de relation entre les entrées et les sorties.

Différence entre les données de prévision et la prédiction des données

La prédiction et la prévision des données peuvent sembler similaires, mais il existe une différence infime entre les deux. La prévision des données peut être projetée comme un sous-ensemble de la modélisation prédictive. La prédiction est plus inclusive des théories statistiques, tandis que la prévision prend en compte les probabilités et l'analyse des séries chronologiques. Pour expliquer en une phrase, on peut dire que : « toutes les prédictions ne sont pas des prévisions, mais toutes les prévisions sont des prédictions ».

Analyse prédictive et apprentissage automatique

Vous vous demandez peut-être si l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive suivent la même procédure pour développer des modèles de précision quasi humains. Bien que l'idée originale derrière ces technologies soit similaire, une différence significative existe entre elles.

L'apprentissage automatique vise le fonctionnement indépendant complet d'un système et l'élimination de toute dépendance à l'interaction humaine. Il cherche à établir un écosystème fonctionnant de manière autonome sans intervention humaine.

Cependant, l'analyse prédictive est conçue pour être exploitée et modifiée avec des experts humains dans la boucle, selon les besoins d'une entreprise. Sans intervention humaine, l'analyse prédictive est une technologie stagnante et ne peut pas prospérer.

Analyse prédictive et Big Data

Les mégadonnées ont joué un rôle révolutionnaire en fournissant une structure et une forme à l'analyse prédictive. L'analyse de volumes gigantesques de données pour tirer parti des décisions stratégiques n'aurait pas été possible sans l'introduction du Big Data.

Applications de l'analyse prédictive

L'analyse prédictive a fait son chemin dans diverses industries dans plusieurs disciplines. Des sociétés de marketing et d'assurance aux chaînes de restaurants, tous les secteurs ont accepté cette technologie émergente à bras ouverts.

Certains secteurs où l'analyse prédictive a des facilités de développement majeures sont :

• Investissement : Les investisseurs tirent parti de cette méthode pour prévoir les mouvements de marché à venir afin d'améliorer leurs portefeuilles et de se protéger des pertes potentielles.
• Banque et finance : Les organismes financiers comme les banques utilisent l'analyse prédictive pour assurer la satisfaction et la sécurité des clients. Des modèles spécifiques aux banques sont utilisés pour l'identification des opportunités de ventes croisées et la détection des fraudes.
• Énergie et services publics : L'analyse prédictive joue un rôle essentiel dans le secteur de l'énergie. Des modèles complexes sont utilisés pour prédire l'impact des modèles de changement climatique. Cela aide à entreprendre des mesures préventives pour minimiser les pertes catastrophiques liées à l'énergie électrique par le biais de dommages au réseau électrique.
• Industrie manufacturière : La production de n'importe quelle unité peut être augmentée ou diminuée en fonction des résultats de modèles de travail spécifiques au produit. Ces modèles sont créés comme une combinaison de techniques d'analyse prédictive et d'analyse commerciale.
• Santé : Les organisations de santé ont fait preuve d'un enthousiasme zélé pour adopter l'analyse prédictive afin d'améliorer leurs opérations au cours des deux dernières années. Selon des enquêtes, les organisations de soins de santé qui tirent parti de l'analyse prédictive sont susceptibles d'économiser (au moins) 15 % du budget total au cours des cinq prochaines années, voire plus. En outre, 93 % des cadres du secteur de la santé ont convenu à l'unanimité que l'analyse prédictive jouerait un rôle crucial dans l'élaboration de leur avenir. Les domaines dans lesquels les organisations de santé mettent en œuvre l'analyse prédictive sont :

• Optimisation des plannings du personnel
• Acquisition et gestion des approvisionnements
• Allouer des ressources en période de saturation

Conclusion

L'analyse prédictive est un domaine émergent qui crée une demande généralisée pour lui-même. En fait, l'analyse des données dans son ensemble façonnera les industries à l'avenir. Non seulement il révolutionne les entreprises et les entreprises, mais il a également joué un rôle essentiel dans la création d'emplois de masse.

Avec le potentiel d'un boom exponentiel imminent, l'analyse de données et ses domaines d'étude connexes comme l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle auront un impact marginal sur les vies humaines au cours des cinq à dix prochaines années.

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