Analyses prédictives
L'analyse prédictive décrit l'utilisation des statistiques et de la modélisation pour déterminer les performances futures en fonction des données actuelles et historiques. L'analyse prédictive examine les modèles de données afin de déterminer s'ils sont susceptibles de se reproduire, ce qui permet aux entreprises et aux investisseurs de s'ajuster là où ils utilisent leurs ressources pour tirer parti d'événements futurs.
Points clés à retenir
- L'analyse prédictive consiste à utiliser des statistiques et des techniques de modélisation pour déterminer les performances futures.
- Il est utilisé comme outil de prise de décision dans divers secteurs et disciplines, tels que l’assurance et le marketing.
- L'analyse prédictive et l'apprentissage automatique sont souvent confondus, mais ce sont des disciplines différentes.
Comprendre l'analyse prédictive
Il existe plusieurs types de méthodes d'analyse prédictive disponibles. Par exemple, l'exploration de données implique l'analyse de grandes tranches de données pour en détecter les tendances. L'analyse de texte fait la même chose, sauf pour les gros blocs de texte.
Les modèles prédictifs examinent les données passées pour déterminer la probabilité de certains résultats futurs, tandis que les modèles descriptifs analysent les données passées pour déterminer comment un groupe peut réagir à un ensemble de variables.
L'analyse prédictive est un outil d'aide à la décision dans divers secteurs. Par exemple, les compagnies d’assurance examinent les demandeurs d’assurance afin de déterminer la probabilité de devoir payer une réclamation future en fonction du groupe de risque actuel d’assurés similaires, ainsi que des événements passés ayant entraîné des paiements. Les spécialistes du marketing examinent la réaction des consommateurs à l’ensemble de l’économie lorsqu’ils planifient une nouvelle campagne et peuvent utiliser les changements démographiques pour déterminer si la combinaison actuelle de produits incitera les consommateurs à faire des achats.
Les traders actifs examinent divers paramètres en fonction d'événements passés lorsqu'ils décident d'acheter ou de vendre un titre. Les moyennes mobiles, les bandes et les points de rupture sont basés sur des données historiques et sont utilisés pour prévoir les mouvements de prix futurs.
Idées fausses courantes sur l'analyse prédictive
Une idée fausse commune est que l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique sont les mêmes choses. L’analyse prédictive comprend essentiellement une série de techniques statistiques (notamment l’apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l’exploration de données) et utilise des statistiques (historiques et actuelles) pour estimer ou prévoir les résultats futurs. L'analyse prédictive nous aide à comprendre les événements futurs possibles en analysant le passé. Alors que l’apprentissage automatique, en revanche, est un sous-domaine de l’informatique qui, selon la définition donnée en 1959 par Arthur Samuel - un pionnier américain dans le domaine des jeux électroniques et de l’intelligence artificielle, qui donne aux "ordinateurs la possibilité d’apprendre sans être explicitement programmés "
Les modèles prédictifs les plus courants comprennent les arbres de décision, les régressions (linéaires et logistiques) et les réseaux de neurones, qui constituent le domaine émergent des méthodes et technologies d'apprentissage en profondeur.
Exemple d'analyse prédictive
La prévision est une tâche essentielle dans la fabrication car elle garantit une utilisation optimale des ressources dans une chaîne d'approvisionnement. Les rayons critiques de la roue de la chaîne d'approvisionnement, qu'il s'agisse de la gestion des stocks ou de l'atelier, nécessitent des prévisions précises pour fonctionner. La modélisation prédictive est souvent utilisée pour nettoyer et optimiser la qualité des données utilisées pour de telles prévisions. La modélisation garantit que davantage de données peuvent être ingérées par le système, y compris à partir d'opérations centrées sur le client, afin de garantir des prévisions plus précises.
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