Les meilleures méthodes de science des données pour l’analyse prédictive

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L’élément prédictif se trouve entre les applications les plus populaires des objets de la data science. Permettez-nous de vous indiquer votre préférence pour votre prochaine visite, identifiez les possibilités de création et d’optimisation de votre entreprise. Aucun embargo, pas de fausse note pour le moment; Dépendances de l’objet, différentes méthodes de recherche des résultats.

¿Qu’est-ce que l’analyse prédictive?

L’analyse prédictive est le domaine de la science des données axée sur l’interprétation des données existantes afin de faire des prédictions informées sur les événements futurs. Il comprend une variété de techniques statistiques.

Data mining: recherche de modèles et de relations dans de grands magasins de données
Analyse de texte: dérivation de données structurées conviviales pour l’analyse à partir de texte non structuré
Modélisation prédictive: créer et ajuster un modèle statistique pour prévoir les résultats futurs

En bref: l’analyse prédictive met les données en action en tant qu’informations exploitables. C’est utile dans tous les domaines d’activité:

Marketing: l’analyse prédictive prédit les opportunités de campagne et aide à trouver de nouveaux marchés pour les produits et services.
Opérations: les systèmes d’analyse alimentent les systèmes intelligents de gestion des stocks, en prévoyant les niveaux d’offre et de demande en fonction de divers facteurs. Ils sont également utilisés pour optimiser les calendriers de réparation afin de minimiser les temps d’arrêt des équipements.
Ventes: Identifier les meilleurs clients d’une entreprise et prévoir le roulement de ses clients sont deux atouts de l’analyse prédictive.

Choisir le bon modèle pour le travail

L’analyse prédictive a un large éventail d’applications potentielles. Il s’ensuit logiquement que les modèles utilisés sont tout aussi variés. Ceux-ci peuvent être grossièrement regroupés en quelques types principaux:

Régression

Les modèles de régression déterminent la relation entre une variable dépendante ou cible et une variable indépendante ou un prédicteur. Cette relation permettait de prédire des variables cibles inconnues du même type en fonction de prédicteurs connus. C’est le modèle d’analyse prédictive le plus utilisé, avec plusieurs méthodes communes:

Régression linéaire / régression linéaire multivariée
Régression polynomiale
Régression logistique

La régression est utilisée dans l’optimisation des prix, en choisissant spécifiquement le meilleur prix cible pour une offre basée sur la façon dont les produits ont été vendus. Les analystes boursiers l’appliquent pour déterminer l’incidence de facteurs tels que le taux d’intérêt sur le cours des actions. C’est également un bon outil pour prédire l’apparence de la demande au cours des différentes saisons et pour adapter la chaîne logistique à la demande.

Classification

Cette forme d’analyse prédictive établit les caractéristiques communes d’un jeu de données et détermine la catégorie d’un nouvel élément de données en fonction de ses caractéristiques. Il prédit les futures classes de données, il faut donc définir ces classes. Certaines techniques de classification comprennent:

Arbres de décision
Forêts Aléatoires
Naive Bayes

Bien qu’il semble que la classification soit surtout utile pour l’analyse descriptive que prédictive, elle est appliquée de manière productive lors de la prévision de valeurs. La classification répond aux questions sur la valeur potentielle à vie du client ou sur la valeur d’un employé donné. Les membres de la haute direction tiennent compte de ces informations pour définir les priorités des clients ou pour décider des employés à investir et à promouvoir dans la formation.

Clustering

La mise en grappe implique le regroupement de données par similarités en «grappes» ou groupes de données étroitement apparentées. Lors de la mise en cluster, les facteurs les plus pertinents au sein d’un jeu de données sont isolés. Le processus mappe les relations entre les données qui peuvent ensuite être appliquées pour prédire le statut des données futures. La classification K-means est sans doute la forme la plus connue de classification, bien que d’autres techniques soient en place. La mise en grappes présente l’avantage de laisser les données déterminer les grappes, et donc les caractéristiques qui définissent la classe, plutôt que d’utiliser des classes prédéfinies. C’est extrêmement utile lorsque les données sont mal connues à l’avance. Les analystes utilisent fréquemment des modèles de cluster lors de la segmentation de la clientèle. Ici, il trouve les traits qui séparent les classes de clients les uns des autres plutôt que de s’appuyer sur des classes générées par l’homme telles que la démographie. Ces cours peuvent être poussés plus loin pour éclairer les stratégies de marketing ciblées.

Combinaison de modèles

Peu de problèmes sont si simples qu’ils peuvent être résolus avec une seule méthode d’analyse prédictive. En pratique, plusieurs techniques sont généralement appliquées ensemble ou successivement afin de produire la représentation la plus précise des données.

L’avenir de l’analyse prédictive

L’apprentissage automatique a rendu l’analyse prédictive plus efficace que jamais en permettant l’analyse de grandes quantités de données. Il est donc probable que l’analyse prédictive continuera d’être une application populaire et bien connue de la science des données.

Par: HUMBERTO FARIAS

De: conceptainc.com

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