Et si quelqu'un vous disait qu'il existe un moyen de prédire ce qui pourrait arriver à votre entreprise à l'avenir ? Voudriez-vous le découvrir ? Grâce à l'analyse prédictive, c'est désormais possible !
Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
L'analyse prédictive est une catégorie d'analyse de données qui vise à faire des prédictions sur les résultats futurs sur la base de données historiques et de techniques d'analyse telles que la modélisation statistique et l'apprentissage automatique. Avec l'aide d'outils et de modèles avancés d'analyse prédictive, toute organisation peut désormais utiliser les données passées et actuelles pour prévoir les tendances et les comportements quelques millisecondes, quelques jours ou quelques années à l'avance. Ces outils sont utilisés dans différents domaines. Par exemple, les détaillants utilisent souvent des modèles prédictifs pour prévoir les besoins en stocks, fixer les horaires de livraison et configurer l'agencement des magasins afin de maximiser les ventes. Les hôtels, les restaurants et les autres acteurs du secteur de l'hôtellerie peuvent utiliser la technologie pour prévoir le nombre de clients un soir donné afin de maximiser le taux d'occupation et les recettes. En utilisant l'analyse prédictive pour étudier le comportement et les actions des utilisateurs, une organisation peut détecter des activités inhabituelles, allant de la fraude à la carte de crédit à l'espionnage d'entreprise, en passant par les cyberattaques.
Modèle d'analyse prédictive
Les modèles sont la base de l'analyse prédictive. Ce sont des modèles qui permettent aux utilisateurs de transformer des données passées et actuelles en informations exploitables. Parmi les types de modèles prédictifs les plus courants, on peut citer
Modèle de classification : Généralement considéré comme le modèle le plus simple, il catégorise les données pour répondre à des requêtes simples et directes.
Modèle de regroupement : Ce modèle regroupe les données qui ont des attributs similaires, tels que des caractéristiques, des comportements ou des stratégies de planification communs.
Modèles de prévision : Ces modèles fonctionnent avec des éléments basés sur des valeurs numériques et s'appuient généralement sur des données historiques. Par exemple, les entreprises peuvent s'appuyer sur des données historiques pour déterminer le nombre d'appels que le service clientèle peut traiter en une semaine.
Modèles de valeurs aberrantes : Ce modèle utilise l'analyse de points de données anormaux ou aberrants.
Modèle de séries chronologiques : Ce modèle examine une séquence de points de données en fonction du temps. Les utilisateurs de modèles ont accès à une gamme presque illimitée de techniques de modélisation prédictive. De nombreuses méthodes sont propres à des produits et services spécifiques, mais un noyau de techniques génériques est désormais largement pris en charge par les plateformes d'analyse prédictive. Les arbres de décision, l'une des techniques les plus populaires, s'appuient sur des diagrammes schématiques en forme d'arbre utilisés pour définir une action ou pour montrer des probabilités statistiques. Les méthodes de ramification peuvent également montrer tous les résultats possibles d'une décision particulière et comment un choix peut conduire au suivant. Les techniques de régression sont souvent utilisées dans les modèles bancaires, d'investissement et autres modèles financiers pour prévoir la valeur des actifs et aider les utilisateurs à comprendre les relations entre les variables, telles que les prix des matières premières et des actions. Les réseaux neuronaux sont à la pointe des techniques d'analyse prédictive. Les réseaux neuronaux sont des algorithmes conçus pour identifier les relations sous-jacentes dans les ensembles de données en imitant le fonctionnement de l'esprit humain. S'il n'est pas facile de se lancer dans l'analyse prédictive, c'est une tâche à laquelle presque toutes les entreprises peuvent s'atteler si elles s'engagent dans cette démarche et sont prêtes à investir le temps et les fonds nécessaires.
Quelles sont les mesures à prendre ?
Étape 1 : Définir le problème à résoudre. Identifiez les différents aspects de ce problème : ce qui doit être résolu, ce que vous voulez changer par rapport au passé, ce que vous voulez qu'il se produise à l'avenir.
Étape 2 : Des données sont nécessaires pour procéder. Ces données peuvent provenir de n'importe quel stockage ou système et doivent être préparées pour l'analyse. N'oubliez pas que la préparation des données peut être l'une des parties les plus fastidieuses de l'ensemble du processus.
Étape 3 : Troisièmement, la modélisation prédictive sera effectuée. Vous pouvez le faire à l'aide d'un logiciel facile à utiliser ou même travailler avec vos propres professionnels pour vous aider à générer le modèle qui vous convient le mieux. Ici, vous appliquerez également le modèle aux données que vous avez analysées à l'étape précédente.
Étape 4 : L'analyse prédictive peut parfois être un projet de longue haleine, d'où la nécessité d'une approche d'équipe. Différentes personnes doivent travailler sur différentes parties. Quelqu'un qui comprend le problème et la manière de le résoudre doit être là pour vous guider.
Si vous êtes propriétaire d'une entreprise, profitez de cette occasion pour mieux la comprendre ! N'attendez pas et ayez plus de contrôle sur l'avenir de votre entreprise en engageant des professionnels !
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