Analyse prédictive : Définition, techniques et exemples

L'analyse prédictive est largement utilisée dans les entreprises en tant qu'outil pour prédire l'avenir. Elle est préférée notamment parce qu'elle produit des résultats plus réussis avec le nombre croissant de modèles d'analyse ces dernières années. Les petites et grandes entreprises utilisent toutes deux ce type d'analyse en toute tranquillité d'esprit. En effet, comme il sera expliqué, la logique de fonctionnement est assez simple et les résultats sont très efficaces.

Dans cet article, nous vous expliquerons ce que signifie l'analyse prédictive, ses avantages et ses méthodes. Et ils seront soutenus par des exemples. À la fin de l'article, vous deviendrez compétent en analyse prédictive et vous pourrez commencer à l'utiliser pour votre entreprise.

Premièrement : Qu'est-ce que l'analyse prédictive?

L'analyse prédictive est une technique d'analyse de données utilisant des données historiques pour prévoir les tendances futures. En d'autres termes, pour que l'analyse prédictive ait lieu, il est nécessaire de la nourrir avec des exemples de scénarios réels historiques. Mais en dehors de cela, l'analyse prédictive utilise des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour obtenir des informations exploitables. Par conséquent, c'est un type d'analyse précieux dont les entreprises bénéficient avant de prendre les mesures nécessaires.

Outre les entreprises, elle peut également être utilisée dans les prévisions météorologiques, les investissements, les transactions bancaires, la qualification de crédit et même la création de jeux vidéo. Cependant, il convient de noter que tous ces domaines contiennent des valeurs pouvant être mesurées avec des données numériques. En d'autres termes, il s'agit d'un type d'analyse quantitative et non d'une analyse de données qualitatives. Cependant, le fait qu'elle soit utile dans autant de domaines différents montre à quel point les données qu'elle fournit sont précieuses.

Avantages de l'utilisation de l'analyse prédictive

L'analyse de données prédictive est l'un des principes fondamentaux de la planification future pour les entreprises. Pour donner un exemple comparatif, l'analyse situationnelle utilise principalement des données en temps réel, tandis que l'analyse prédictive utilise des données historiques. C'est un outil puissant car il révèle statistiquement les risques auxquels l'entreprise peut être confrontée à l'avenir, les tendances futures des clients et la situation économique et sociale à long terme. Mais cela ne se limite pas à cela ; vous pouvez vérifier les avantages généraux énumérés ici :

Avantages de l'analyse prédictive

Ce sont là quelques-uns des avantages de l'analyse prédictive. C'est une méthode très utile qui fournit des données fiables car elle peut être utilisée dans de nombreux domaines différents de votre entreprise. Cependant, comme la manière dont elle est réalisée ici n'est pas expliquée, les techniques d'analyse prédictive seront expliquées dans le prochain titre.

Techniques et méthodes d'analyse prédictive

Il existe une large gamme de techniques d'analyse prédictive que vous pouvez utiliser pour transformer vos données volumineuses en informations exploitables. Ces différentes méthodes sont généralement intégrées à des logiciels et à des modèles d'intelligence artificielle. De cette manière, elles peuvent réaliser une modélisation statistique efficace, exempte d'erreurs que les humains peuvent commettre manuellement. 

Sans plus tarder, vous pouvez lire les techniques courantes d'analyse prédictive avec des exemples dans les articles suivants:

Analyse de régression

L'analyse de régression est utilisée comme méthode d'analyse prédictive pour explorer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle fournit une valeur de prédiction numérique en résultat du calcul de ces variables.

Exemple: Vous prévoyez de vendre un produit (variable dépendante). Par conséquent, vous souhaitez estimer les dépenses de publicité à la télévision et les dépenses d'affichage (variables indépendantes) pour cette vente. Si vous appliquez le modèle de régression, vous pouvez évaluer l'impact de chacun de ces facteurs avec des valeurs quantitatives. En conséquence de ce modèle, si une corrélation positive est trouvée entre les variables indépendantes et dépendantes, vous pouvez dépenser les dépenses nécessaires pour la publicité de votre entreprise.

Arbres de décision

Les arbres de décision montrent visuellement les processus de prise de décision avec un diagramme en arbre en utilisant des algorithmes de fouille de données. Les branches de l'arbre représentent une idée, et les feuilles de ces branches deviennent un segment de résultat. Par conséquent, c'est une méthode appropriée pour les prédictions basées sur la classification.

Exemple : Lorsque vous créez un arbre de décision pour les ventes, il aura des branches comme ceci : marketing, satisfaction client, vente en gros, vente au détail, etc. En évaluant ces branches, vous pouvez voir des prédictions possibles sur la situation des ventes pour votre entreprise à un moment ou un endroit spécifique.

Regroupement

Le regroupement est une méthode utilisée pour regrouper les motifs inhérents ou les caractéristiques typiques des données. C'est un élément qui aide à examiner naturellement les données et à les diviser en segments pour une analyse plus détaillée.

Exemple : Votre entreprise a une application de commerce électronique. Vous pouvez diviser vos clients en segments et les regrouper en fonction de leurs points communs. De cette manière, vous pouvez mieux répondre aux préférences des clients et leur offrir plus facilement des opportunités adaptées.

Modèles de classification

Les modèles de classification suivent en fait une méthode similaire au regroupement. Ils classifient essentiellement les données en fonction de motifs définis ou de classes spécifiées. Bien qu'il soit généralement binaire, il peut également être multiclasse. S'il est binaire, il peut montrer des résultats tels que oui-non, tandis que dans le multiclasse, il peut montrer des résultats tels que petit, moyen ou grand.

Exemple : Il peut être utilisé dans la prédiction de la rétention des clients. Lorsque vous créez des modèles de classification avec des données appropriées, vous pouvez révéler les motifs de rétention de vos clients. Cela vous aidera à prendre des stratégies appropriées pour réduire les risques de rétention potentiels à l'avenir.

Prévision de séries chronologiques

La prévision de séries chronologiques est une méthode de modélisation utilisée pour révéler les connexions et les schémas entre les données collectées à différents intervalles de temps. Il est important d'examiner une situation à différents intervalles de temps, car les résultats obtenus en évaluant les données seules à partir d'un certain temps peuvent être trompeurs.

Exemple: Vous pouvez utiliser cela pour prédire les différences dans vos ventes entre lesannées, les saisons et les mois. Ou pour analyser quand vos ventes sont en demande et quand elles sont en déclin.

Questions fréquemment posées sur l'analyse prédictive

Si vous avez des questions en tête parce que vous vous demandez mais avez besoin d'aide pour trouver la réponse ou êtes simplement confus sur certaines parties, vous pouvez consulter la FAQ. Ici, vous pouvez trouver une réponse courte et concise sur les informations que vous recherchez sans entrer dans trop de détails.

Conclusion

Dans l'ensemble, on peut dire que l'analyse prédictive est une base importante pour les entreprises. Et c'est aussi un excellent moyen de suivre les changements. Bien sûr, elle y parvient avec des données historiques précises en utilisant des algorithmes avancés et l'intelligence artificielle. Ainsi, une entreprise continue d'exister sur le marché concurrentiel. Et elle résout, au moins en partie, la complexité inconnue de l'avenir. En raison de ces avantages, il est très nécessaire pour les entreprises qui veulent croître et renforcer constamment leur place sur le marché. Dans cet article, ce qu'est l'analyse prédictive, ses avantages et ses méthodes sont expliqués sous des titres séparés afin que vous puissiez en bénéficier. À partir de maintenant, c'est à votre initiative de décider si vous souhaitez l'utiliser pour vous développer davantage.