Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
Utiliser des algorithmes statistiques, des techniques d'apprentissage automatique et des modèles de données historiques pour prévoir les résultats, les tendances et les comportements futurs afin de prendre des décisions fondées sur les données.
Summary
- Analyse les tendances des données historiques à l'aide de la régression, des arbres de décision, des réseaux neuronaux et des modèles de séries temporelles afin de prédire le taux d'attrition client, les pannes d'équipement, les tendances des ventes et les risques financiers.
- Permet une prise de décision proactive en prévoyant les résultats avant qu'ils ne surviennent, permettant ainsi aux entreprises d'optimiser leurs stocks, de personnaliser leur marketing et de prévenir les problèmes coûteux.
- Se distingue de l'analyse descriptive (que s'est-il passé ?) et de l'analyse diagnostique (pourquoi s'est-il passé ?) par son orientation prospective et son soutien à l'analyse prescriptive pour la formulation de recommandations.
Qu'est-ce que l'analytique prédictive ?
L'analytique prédictive est une forme d'analytique avancée qui s'appuie sur des données à la fois nouvelles et historiques. L'objectif est de reconnaître des modèles et prédire des tendances et des résultats.
Comment fonctionne l'analytique prédictive ?
L'analytique prédictive utilise de nombreuses techniques : analyse statistique, requêtes analytiques, exploration de données, modélisation prédictive et algorithmes de machine learning automatisés. Le but est de créer des modèles prédictifs attribuant une valeur numérique à la probabilité d'un événement spécifique, en incluant des scénarios « et si » et des évaluations des risques. Avec l'analytique prédictive, les organisations peuvent identifier et exploiter les modèles présents dans les données afin de mettre au jour des risques et opportunités. L'analytique prédictive est généralement associée au big data. Les données d'ingénierie, par exemple, proviennent des capteurs, des instruments de mesure et d'autres systèmes connectés. D'autres part, les données des systèmes métier d'une organisation peuvent englober des données transactionnelles, des chiffres de ventes, des plaintes de client et des informations marketing. Pour extraire de la valeur des big data, les entreprises appliquent des algorithmes à de vastes datasets à l'aide d'outils comme Hadoop et Spark. Ces outils sont capables de capturer, stocker et traiter de grands volumes de données structurées ou non, provenant d'un large éventail de sources, dont les capteurs et les dispositifs connectés qui mesurent l'activité de votre entreprise.
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Les différentes étapes du cycle de vie de l'analytique prédictive
L'analytique prédictive possède son propre cycle de vie, qui commence par la définition du problème et s'achève avec son remplacement par un autre modèle. Voici les étapes de l'analytique prédictive : 
l'analytique prédictive peut vous aider à émettre en temps réel des recommandations fiables qui vous aideront à réduire les coûts, à renforcer la sécurité et à documenter les investissements.