Modellazione predittiva in Business Analytics

La modellazione predittiva è una tecnica utilizzata da aziende e organizzazioni sui risultati disponibili per la creazione, l'elaborazione e la convalida di un modello da utilizzare in futuro nelle previsioni aziendali. Questo strumento è parte integrante dell'analisi predittiva, una tecnica di data mining per comprendere i possibili risultati futuri.

La modellazione predittiva è ampiamente utilizzata in più settori per mitigare i rischi e le possibili perdite. Le aziende utilizzano ampiamente la modellazione predittiva per prevedere eventi, comportamento dei consumatori e rischi relativi a finanze, economia e mercato.

Perché la modellazione predittiva applicata è importante nell'analisi aziendale

La modellazione predittiva include l'analisi degli eventi storici. Pertanto, svolge un ruolo fondamentale nell'analisi aziendale attraverso la quale le aziende hanno la capacità di prevedere eventi, comportamento dei clienti e possibili rischi.

Con l'avvento della tecnologia, i prodotti digitali come telefoni cellulari e computer sono diventati una necessità fondamentale. Ciò ha comportato l'enorme quantità di dati in tempo reale recuperati dai social media, dalle cronologie di navigazione, dalle piattaforme di cloud computing, ecc. Questi dati sono disponibili per l'utilizzo da parte delle aziende. Questa grande quantità di dati rientra nella categoria dei big data. La modellazione predittiva svolge un ruolo fondamentale nell'analisi dei Big Data, che vengono ulteriormente utilizzati dalle aziende per migliorare le loro operazioni e le relazioni con la base di consumatori.

Esplora i nostri programmi di analisi aziendale negli Stati Uniti dalle migliori università del mondo

Gli strumenti di modellazione predittiva possono gestire vaste proporzioni di dati non strutturati e complessi difficili da analizzare manualmente. La modellazione predittiva viene invece utilizzata per analizzare i dati in un breve periodo con l'aiuto di programmi software per computer. Questi programmi vengono utilizzati per elaborare set di dati di grandi dimensioni da dati storici per valutare e identificare modelli di dati che aiutano nella previsione. Pertanto, le aziende possono utilizzare modelli predittivi per prevedere il comportamento dei consumatori o le tendenze del mercato.

Dai un'occhiata ai nostri corsi di analisi aziendale per migliorare le tue competenze

Come funziona la modellazione predittiva?

La modellazione predittiva non è fissa. Viene rivisto e convalidato regolarmente per l'aggiornamento e la modifica dei dati. I modelli predittivi funzionano principalmente sulla base delle ipotesi di eventi precedenti e attuali. Se i dati di nuova acquisizione mostrano al momento variazioni significative, anche il suo impatto sul futuro viene ricalcolato di conseguenza. I modelli predittivi sono progettati per funzionare velocemente e gestire enormi set di dati per eseguire calcoli in una frazione di tempo. Tuttavia, l'elaborazione di modelli predittivi complessi come quelli della biologia computazionale e degli output quantistici richiede più tempo.

Cinque tipi di modelli di analisi predittiva

Non è necessario creare modelli predittivi fin dall'inizio per ogni applicazione. Questi strumenti vengono utilizzati per molti modelli e algoritmi critici per l'applicazione in numerosi casi d'uso. I progressi tecnologici hanno anche portato a progressi nell'analisi, attraverso i quali l'uso di questi modelli si è espanso in modo esponenziale. I cinque importanti modelli di analisi predittiva sono i seguenti:-:

• Modello di classificazione: questo è il modello più semplice, progettato per classificare i dati per risposte alle query dirette e semplici.
• Modello di clustering: questo modello è progettato per impilare i dati insieme tramite attributi comuni. Raggruppa cose o persone con attributi o comportamenti comuni e crea ulteriori piani e strategie per ciascun gruppo.
• Modello di previsione: questo è il più popolare tra i modelli predittivi. È progettato per lavorare sul valore numerico e imparare dai dati storici.
• Modello a valori anomali: questo modello analizza punti dati anomali o periferici.
• Modello di serie temporali: questo modello è progettato per valutare una serie di punti dati in base al tempo.

Algoritmi predittivi comuni nella modellazione predittiva

Gli algoritmi predittivi utilizzano i dati storici per prevedere eventi futuri che aiutano a costruire modelli matematici per acquisire tendenze importanti. Gli algoritmi predittivi dipendono dall'apprendimento automatico o dal deep learning, che sono sottotipi di intelligenza artificiale (AI). Alcuni degli algoritmi predittivi più importanti e comunemente usati sono: -

• Foreste casuali: questo algoritmo è stato preso da un gruppo di alberi decisionali che non sono correlati e possono utilizzare la regressione e la classificazione per classificare grandi set di dati.
• Modello lineare generalizzato (GLM) per due valori: questo algoritmo riduce l'elenco di variabili per cercare ciò che si adatta meglio. È progettato per calcolare i punti critici e alterare l'acquisizione dei dati e altre influenze, come i predittori categoriali, per determinare il risultato che funziona meglio. Questo algoritmo aiuta a superare gli svantaggi in vari altri modelli, come la regressione lineare regolare.
• Gradient Boosted Model: questo algoritmo utilizza alberi decisionali combinati. Tuttavia, questi alberi sono correlati, a differenza di Random Forest. Costruisce gli alberi uno alla volta, aiutando così l'albero successivo a correggere i difetti nell'albero precedente. Questo algoritmo viene spesso utilizzato nelle classifiche, come negli output dei motori di ricerca.
• K-Means: questo algoritmo è abbastanza popolare perché è veloce. È progettato per raggruppare i punti dati in base alle loro somiglianze ed è comunemente usato per il modello di clustering. Può rendere le cose rapidamente.
• Profeta: questo algoritmo è ampiamente utilizzato nei modelli di previsione e nelle serie temporali in quanto è progettato per la pianificazione della capacità, come l'inventario, l'allocazione delle risorse, le quote di vendita e simili. È preferito per la sua elevata flessibilità e perché può facilmente ospitare euristiche e una serie di buone ipotesi.

Leggi i nostri altri articoli statunitensi relativi all'analisi aziendale

Limiti della modellazione predittiva

Nonostante sia ampiamente utilizzato per l'analisi aziendale, la modellazione predittiva non è estranea a limitazioni e sfide. Di seguito, abbiamo elencato alcune delle sfide e le loro soluzioni:-

• Errori nell'etichettatura dei dati: possono essere facilmente corretti attraverso l'apprendimento per rinforzo o le reti generative contraddittorio (GAN).
• Scarsità di enormi set di dati necessari per addestrare l'apprendimento automatico: questo può essere facilmente superato con "apprendimento unico".
• L'incapacità di una macchina di spiegare lo scopo dietro le sue azioni: le macchine non possono funzionare come esseri umani. Alcuni dei loro calcoli possono essere eccezionalmente complessi da trovare e dare un senso agli esseri umani. Questo può essere facilmente superato con l'aiuto della trasparenza del modello necessaria per la sicurezza umana, potenziali soluzioni, tecniche di attenzione e spiegazioni agnostiche del modello interpretabile locale (LIME).
• Capacità o mancanza di apprendimento generalizzato: le macchine non possono portare avanti ciò che hanno appreso e hanno difficoltà ad applicare le loro conoscenze a nuove circostanze perché si applicano a un caso d'uso particolare. È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico. La modellazione predittiva dipende in gran parte dall'apprendimento automatico per essere riutilizzabile e per l'applicazione in più casi d'uso.
• Bias negli algoritmi e nei dati: questa è l'unica limitazione che non ha ancora una soluzione. Nessuna rappresentazione può alterare i risultati con conseguente maltrattamento di grandi gruppi di persone.

Conclusione

Inutile dire che gli strumenti di analisi predittiva sono ampiamente utilizzati dagli analisti di dati per ridurre tempi e costi e aumentare l'efficienza. Ha aiutato notevolmente le organizzazioni a prevedere i risultati di business prendendo in considerazione variabili come l'intelligenza competitiva, i fattori ambientali, le condizioni di mercato e le modifiche normative.

Conoscere gli strumenti di analisi predittiva può tornare molto utile se stai cercando di aggiornare il tuo CV e aumentare le tue possibilità di ottenere opportunità di lavoro redditizie. Il programma di certificazione di Business Analytics di upGrad è un'opzione eccellente per il miglioramento delle competenze.

Per saperne di più sul corso, parla oggi stesso con i nostri esperti!