Modèles prédictifs: Vos données sont-elles prêtes?

l'augmentation de Big Data et l'apprentissage automatique ont ouvert des opportunités uniques pour que l'analyse de données s'impose comme une activité clé dans l'environnement commercial. Actuellement, les entreprises s'efforcent d'obtenir un avantage analytique qui les place en avance sur la concurrence lorsqu'il s'agit de servir les clients et les utilisateurs.

Ce qui leur permet d'obtenir cet avantage? D'un côté, mieux personnaliser vos propositions et offrir des expériences plus satisfaisantes à votre clientèle; Oui, autre, optimiser vos propres processus commerciaux et opérationnels. En réalité, Ce sont les bonnes raisons qui poussent de nombreuses entreprises à essayer de devenir une organisation. axé sur les données.

Maintenant bien, les technologies perturbatrices qui prennent en charge les tâches d'analyse sont très attrayantes et ajoutent beaucoup de valeur, mais qu'est-ce qui constitue réellement la matière première clé de tous ces processus, c'est-à-dire, or brut, fils Les données. Oui, pour effectuer des analyses prédictives, il faut les préparer: cette instance est la clé pour obtenir des résultats précieux en termes de recommandations, des idées ou des prédictions.

Comment cette tâche est-elle exécutée avec succès?

Revenons un instant à une perspective plus générale: Quels sont les modèles prédictifs? La modélisation prédictive est un processus qui utilise des données et des statistiques pour prédire les résultats avec des modèles de données. Les données historiques sont généralement utilisées pour créer un modèle mathématique qui capture les tendances importantes. Alors, ce modèle prédictif est utilisé avec les données actuelles pour prédire ce qui se passera ensuite ou pour suggérer des actions qui aident à obtenir des résultats optimaux.

Analyses prédictives: qu'est-ce que c'est et comment l'utiliser

Les modèles permettent une analyse prédictive en créant des prévisions à partir de données existantes. Dans la mesure où ils donnent une idée de ce qui pourrait arriver dans le futur, offrir un avantage concurrentiel important. Ces techniques ne prédisent pas ce qui va se passer, ils identifient plutôt des modèles dans de grandes quantités de données et, donc, peut déterminer la probabilité de certains événements futurs.

Quelques cas d'utilisation de l'analyse prédictive:

• Aider à prévoir la demande.
• Anticiper les taux de rotation du personnel.
• Planifier les problèmes de maintenance des équipements, machines et flotte.
• Faire des provisions au niveau du risque de crédit.
• Collaborer à la détection des fraudes.
• Il permet de prévoir le mouvement des stocks ou d'autres types de ressources.
• Efficacité opérationnelle: prévoir la demande d'énergie dans le réseau électrique.
• Contribuer à une meilleure expérience client, par exemple, dans les outils de CRM et d'automatisation du marketing.
• Gestion de la sécurité physique et numérique.
• Planification urbaine.

Pour apporter toutes ces contributions, l'analyse prédictive utilise des techniques telles que l'apprentissage automatique et l'exploration de données.

ça peut t'intéresser: Le Big Data peut-il aider à contenir la pandémie de coronavirus?

Optimisation des données

Le fait que de plus en plus d'entreprises cherchent à avoir un avantage analytique a rendu le scientifiques des données commencera à occuper un rôle plus pertinent dans les organisations. Ces experts sont chargés de préparer et d'analyser les données en profondeur pour obtenir des informations exploitables et fournir les connaissances nécessaires pour extraire du sens et interpréter les données..

Les scientifiques des données utilisent des données provenant d'une grande variété de sources pour faire leur travail: transactions, CRM, Service Clients, trafic vers votre site web, les sondages, marketing et publicité numériques; Ils utilisent également des données géographiques, démographique et économique, données du capteur, audio, vidéos, images, etc. Avant de concevoir les modèles et algorithmes prédictifs qui passeront ensuite à l'étape d'analyse plus approfondie, ces spécialistes doivent s'attaquer à d'autres tâches clés: identifier les données dont vous aurez besoin (selon les besoins de l'entreprise), le collecter puis le nettoyer et le valider pour assurer la cohérence, intégrité et précision.

Préparez les données et assurez-vous qualité des données C’est une partie essentielle du travail des data scientists, qui doit s'assurer d'avoir des ensembles suffisamment grands et complets, organisé et propre; et ils doivent également garantir la confidentialité et la sécurité de ces données.

D'un autre côté, la préparation et l'optimisation des données ne sont jamais une tâche linéaire, mais un processus de raffinement itératif. D'où la valeur clé du travail de gestion des données. L'acquisition des données correctes pour entraîner l'algorithme est une tâche centrale.

Dans les années récentes, il y a eu une automatisation croissante de divers emplois en science des données, qui à un moment donné a conduit au nouveau paradigme de l'analyse augmentée, qui pourrait rendre l'analyse avancée accessible à tous.

Pendant, à mesure que vous avancez dans l'analyse des données, Il est important de préciser qu'il ne s'agit pas uniquement de trouver les bonnes solutions de Big Data et d'apprentissage automatique..

Avant de vous poser une question fondamentale: Les données, ils sont prêts?