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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
- Réduction des coûts : Vous pouvez calculer le bon moment et les moyens efficaces d'actions commerciales avec la modélisation offerte par les techniques d'analyse prédictive pour minimiser les dépenses globales.
- Détection de la fraude : Elle vous aide à lutter contre la fraude en examinant les données historiques et en identifiant les schémas d'activité inhabituels. Utiliser un logiciel d'analyse prédictive sera un bon début pour ce travail.
- Mitigation des risques : Parfois, il n'est pas clair quand et où un risque se présentera pour une entreprise. Cependant, cela s'applique généralement aux entreprises qui ne se sont pas préparées à de telles situations à l'avance avec une méthode telle que l'analyse prédictive. Si elles avaient effectué cette analyse à temps, elles auraient pu atténuer le risque.
- Score et notation de crédit : Vous pouvez analyser le scoring et la notation de crédit avec des données historiques non seulement en termes bancaires, mais aussi pour calculer le crédit d'une autre entreprise. De cette façon, vous avez une prédiction que vous pouvez utiliser lors de la prise de décision concernant les emprunteurs et les partenaires commerciaux potentiels.
- Prévision des demandes des clients : Vous avez peut-être entendu parler d'un type d'analyse, tel que l'analyse narrative, utilisé pour analyser les demandes des clients. Mais l'analyse narrative est un type d'analyse qualitative et ne vous donnera pas de statistiques numériques comme le fait l'analyse prédictive. Par conséquent, vous pouvez résoudre plus facilement la relation offre-demande avec l'analyse prédictive.
- Efficacité opérationnelle : Les entreprises peuvent bénéficier d'outils d'analyse prédictive pour diriger correctement et efficacement le travail et les ressources. Par exemple, si vous effectuez une analyse détaillée de la chaîne d'approvisionnement, vous pouvez faciliter la gestion de votre inventaire.
- Compréhension globale de la prise de décision:Bien sûr, toutes ces analyses de données visent à permettre aux entreprises d'avoir un meilleur processus de prise de décision. Vous pouvez utiliser de nombreux types d'analyses différents pour cela, mais finalement, vous utiliserez l'un des principaux types d'analyses: l'analyse descriptive, prédictive et prescriptive. Et parmi ceux-ci, l'analyse prédictive vous donne des informations de manière quantitative.
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.
Définir l'objectif, collecter les données, utiliser des algorithmes et des techniques pour analyser les données et, enfin, déployer le modèle prédictif.
Les outils les plus courants dans l'analyse prédictive sont les algorithmes d'apprentissage automatique et les langages de programmation tels que Python et R. En outre, de nombreux outils différents tels que RapidMiner, MonkeyLearn et Rattle peuvent être utilisés pour collecter des données. MC Power Bl, Tableau et SAS Bl peuvent également être utilisés comme outils de veille stratégique.
Tout d'abord, vous devez définir clairement vos objectifs et commencer à collecter des données pertinentes pour votre analyse. Ensuite, identifiez les modèles dans les données et choisissez les méthodes de modélisation appropriées. Enfin, vous devez évaluer le modèle et l'utiliser dans votre processus de prise de décision.
Bien qu'elles se ressemblent dans la mesure où elles sont utilisées pour estimer les résultats futurs sur la base de données historiques, l'analyse prédictive a un champ d'application plus large. Dans le même temps, les prévisions se concentrent sur un résultat plus étroit. L'analyse prédictive utilise des données pour modéliser différents domaines, alors que la prévision ne dispose pas d'une spécialisation aussi complète.
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.
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