Analyses prédictives

Qu’est-ce que l’analyse prédictive?

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 dans les données pour déterminer si ces modèles sont susceptibles de réapparaître, ce qui permet aux entreprises et aux investisseurs d’ajuster où ils utilisent leurs ressources pour tirer parti d’éventuels événements futurs.

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 des modèles. L’analyse de texte fait de même, 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 examinent les données passées pour déterminer comment un groupe peut répondre à un ensemble de variables.

L’analyse prédictive est un outil d’aide à la décision dans de nombreux secteurs. Par exemple, les compagnies d’assurance examinent les demandeurs de police pour déterminer la probabilité de devoir payer une réclamation future en fonction du pool de risques actuel de titulaires de police similaires, ainsi que des événements passés qui ont entraîné des paiements. Les spécialistes du marketing examinent comment les consommateurs ont réagi à l’économie globale lorsqu’ils planifient une nouvelle campagne et peuvent utiliser les changements démographiques pour déterminer si la combinaison actuelle de produits incitera les consommateurs à effectuer un achat.

Les traders actifs examinent une variété de mesures basées sur des événements passés pour décider 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 de l’analyse prédictive

Une idée fausse courante est que l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique sont les mêmes choses. À la base, l’analyse prédictive comprend une série de techniques statistiques (y compris l’apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l’exploration de données) et utilise des statistiques (historiques et actuelles) pour estimer ou prédire les résultats futurs. L’analyse prédictive nous aide à comprendre les événements futurs possibles en analysant le passé. Alors que l’apprentissage automatique, d’autre part, est un sous-domaine de l’informatique qui, selon la définition de 1959 par Arthur Samuel – un pionnier américain dans le domaine des jeux informatiques et de l’intelligence artificielle qui donne «aux ordinateurs la capacité 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 des opérations en contact avec le client, pour garantir une prévision plus précise.