Les meilleures techniques d’analyse prédictive

À notre époque, les clients peuvent facilement passer d’une marque à une autre, laissant peu de place aux erreurs aux entreprises. Dans ce contexte, les entreprises doivent s’efforcer d’assurer une expérience client exemplaire à chaque interaction. De plus, parce que les données commerciales sont si facilement disponibles et que la concurrence est si féroce, les entreprises font face à une pression énorme pour rationaliser leurs opérations ou risquer de disparaître.

Comment les entreprises développent-elles une compréhension de l’impact des actions et des comportements passés sur les résultats futurs? Avec le domaine de l’analyse prédictive, il est plus facile que jamais pour les entreprises d’anticiper les attentes des clients.

Cela leur permet non seulement de préserver l’expérience client, mais également de réduire les coûts, d’augmenter l’efficacité et d’améliorer les conditions de travail, parmi une myriade d’autres avantages. Dans cet esprit, examinons de plus près l’analyse prédictive.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est la pratique qui consiste à prédire les tendances futures en analysant les données recueillies. Avec un aperçu des modèles passés, les organisations peuvent adapter leurs stratégies marketing et opérationnelles pour mieux servir leurs clients. En plus des améliorations opérationnelles, les entreprises bénéficient d’un avantage dans des domaines clés tels que la détection des fraudes et la gestion des stocks.

L’analyse prédictive est étroitement liée à l’apprentissage automatique. Quelle que soit la technique spécifique qu’une organisation peut employer, le processus général commence par un algorithme qui s’entraîne lui-même en ayant accès à un résultat compris (tel qu’un achat client).

Les algorithmes de formation utilisent ces informations pour apprendre à prédire les résultats futurs, pour finalement se transformer en un modèle prêt à l’emploi capable de saisir des variables d’entrée supplémentaires, telles que l’heure de la journée et la météo.

Les organisations qui utilisent l’analyse prédictive deviennent nettement plus productives, rentables et flexibles. Examinons de plus près les avantages de l’analyse prédictive.

Avantages de l’analyse prédictive

Au fur et à mesure que les entreprises sont en mesure de prédire la demande des clients avec une plus grande précision, elles sont en mesure de réduire les coûts en optimisant à la fois leurs stocks et leurs campagnes marketing.

Ils peuvent également tirer parti des techniques d’analyse prédictive pour accroître l’efficacité de l’entreprise. Par exemple, une compagnie aérienne peut optimiser les prix des billets en fonction de la demande anticipée par des algorithmes prédictifs. En analysant les données historiques et en tenant compte des conditions actuelles (p. ex., une pandémie), les compagnies aériennes ont un aperçu des variables telles que les temps d’attente, les heures d’arrivée et le trafic saisonnier.

Big Data et analyse prédictive

Étant donné que l’analyse prédictive repose sur des données, un grand nombre de données disponibles ne signifierait-il pas une analyse prédictive solide? Étonnamment, ce ne serait pas le cas.Bien que de nombreuses entreprises manifestent de l’intérêt pour les techniques d’analyse prédictive, très peu sont en mesure de donner un sens à toutes les données qu’elles collectent.

En fait, de nombreuses entreprises s’engagent dans l’analyse descriptive: l’analyse des données passées. Alors que l’analyse prédictive examine les résultats passés, elle vise à prédire les tendances et les tendances futures, puis à prendre des décisions intelligentes en fonction de ces résultats.

Par conséquent, l’analyse prédictive n’inclut pas nécessairement l’analyse de toutes les données volumineuses. Dans cet esprit, examinons des techniques d’analyse prédictive spécifiques qui non seulement analysent les données, mais constituent la base d’une prédiction précise.

Techniques d’analyse prédictive

L’analyse prédictive combine plusieurs techniques d’analyse de données, telles que l’apprentissage automatique, l’exploration de données et les statistiques. Étant donné que l’apprentissage automatique est au cœur de l’analyse prédictive, nous nous concentrerons sur la façon dont nous pouvons utiliser des approches spécifiques basées sur les prévisions dans le domaine de l’apprentissage automatique pour mieux comprendre les événements et les tendances futurs.

Modèle de classification

La plupart des algorithmes d’apprentissage automatique appartiennent à l’une des deux catégories suivantes : classification basée sur la régression. Les deux types ont des applications d’analyse prédictive différentes, tandis que les algorithmes de classification sont utiles pour trier les données en classes.

Ils peuvent aider les entreprises à prédire, par exemple, si un visiteur particulier du site Web est un « acheteur” ou un « navigateur”, ou si un abonné est un client de type « mensuel” ou « annuel”.

Les modèles de classification peuvent aider les organisations à allouer plus efficacement les ressources, humaines ou autres. Par exemple, les entreprises sont mieux en mesure de maintenir les stocks à des niveaux appropriés et d’éviter le sureffectif d’un magasin à certaines heures.

Modèle de régression

Un algorithme de régression est utile lorsqu’une organisation souhaite prédire une valeur numérique, telle que le temps qu’un client potentiel prendra pour retourner à une réservation de compagnie aérienne avant l’achat, ou combien d’argent quelqu’un dépensera en paiements de voiture sur une certaine période de temps.

Par exemple, la régression linéaire est une technique de régression largement utilisée qui recherche une relation entre deux variables. Ces types d’algorithmes de régression trouvent des modèles qui prédisent les relations entre les variables, telles que les dépenses des clients par rapport au temps passé à naviguer dans une boutique en ligne.

Si vous souhaitez mieux comprendre la régression linéaire en analyse prédictive, consultez cet article de blog de Machine Learning Mastery.

Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des techniques de traitement de données d’inspiration biologique qui absorbent les données passées et actuelles pour estimer les valeurs futures. Leur conception leur permet de trouver des corrélations complexes enfouies dans les données, de manière à simuler les mécanismes de détection des modèles du cerveau humain.

Largement utilisés pour des applications telles que la reconnaissance d’images et le diagnostic des patients, ils se composent de plusieurs couches qui prennent l’entrée (couche d’entrée), calculent les prédictions (couche cachée) et offrent une sortie (couche de sortie) sous la forme d’une seule prédiction.

Pour une analyse plus détaillée de la façon dont la modélisation des réseaux neuronaux peut prédire les événements en simulant les mécanismes du cerveau humain, consultez cet article IThappens.

Arbres de décision

Un arbre de décision est un graphique visuel qui ressemble à un arbre à l’envers: à partir des « racines”, on descend à travers une gamme d’options qui se rétrécit continuellement, chacune décrivant un résultat potentiel d’une décision. Alors que les arbres de décision résolvent toutes sortes de problèmes de classification, ils peuvent répondre à des questions beaucoup plus complexes lorsqu’ils sont utilisés dans l’analyse prédictive.

Par exemple, une compagnie aérienne peut vouloir connaître le meilleur moment pour se rendre à une nouvelle destination qu’elle envisage de desservir sur une base hebdomadaire. Il pourrait également vouloir savoir quel prix fixer pour un tel vol, ainsi que les segments de clientèle à cibler.

Compte tenu de ces facteurs, la compagnie aérienne peut utiliser un arbre de décision pour mieux comprendre les conséquences de la vente de billets vers x destination au prix y ciblant le public z. Cet article détaillé sur Medium explique plus en détail le fonctionnement des arbres de décision.

Cas d’utilisation de l’analyse prédictive

Dans notre exploration des techniques d’analyse prédictive, nous avons abordé certaines utilisations de l’analyse prédictive. Explorons quelques applications plus importantes qui vont de la rétention des clients à des mesures potentiellement vitales, comme le diagnostic de maladies.

Systèmes de recommandation

Si une entreprise sait quels biens ou services ses clients veulent, elle est mieux préparée à les fournir en temps opportun. Par exemple, le système de recommandation basé sur l’analyse prédictive de Spotify fournit un contenu basé sur les intérêts passés des utilisateurs, ce qui permet aux clients de passer peu de temps à chercher de la nouvelle musique. Parce que les utilisateurs ont ce qu’ils veulent quand ils le veulent, ils sont plus susceptibles de s’en tenir à Spotify.

Le calcul des cotes de crédit

La cote de crédit d’un individu repose fortement sur des calculs d’analyse prédictive. Les algorithmes prennent en compte les facteurs associés à l’historique de crédit de cette personne, tels que l’historique de paiement et le nombre de cartes de crédit détenues, et produisent un nombre représentant la probabilité d’un remboursement futur de la dette.

Heure d’arrivée estimée

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi le système de navigation de votre smartphone était si précis? Ou comment votre vol international fournit une estimation très précise du moment où votre avion atterrira1 12 heures avant l’arrivée?

Les systèmes GPS utilisent des données de capteurs en temps réel, y compris la vitesse, la météo et les conditions de circulation, pour déterminer quand vous arriverez à destination.

Précision du diagnostic

Grâce à des algorithmes de classification, les professionnels de la santé peuvent facilement identifier les tumeurs et d’autres indicateurs de la maladie. Ils peuvent également utiliser d’autres mesures de santé – pensez à la glycémie, à la fréquence cardiaque, etc. – pour déterminer comment ceux-ci sont liés à des maladies spécifiques. En utilisant toutes ces informations, les fournisseurs de soins de santé peuvent ensuite prédire quels patients risquent de développer quelles conditions. Au-delà de la capacité d’attraper les conditions dès les premiers stades, les professionnels de la santé et les patients peuvent agir conjointement pour prévenir le développement de maladies.

Résumé

Dans cet article, nous avons abordé le domaine de l’analyse prédictive, y compris ses avantages et applications associés. Nous avons examiné en détail des techniques d’analyse spécifiques permettant la prédiction, notamment des algorithmes de classification, des réseaux de neurones, des algorithmes de régression et des arbres de décision.

L’analyse prédictive est un domaine en pleine croissance qui confère des avantages évidents aux entreprises qui la pratiquent avec soin. Si vous êtes intéressé par une carrière en analyse prédictive, nous vous recommandons ce Nanodegree d’analyse prédictive proposé par Udacity.

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