Le terme “analyse prédictive” désigne, dans le monde des données, une approche qui a pour but d’explorer et de prédire des résultats futurs à partir de données antérieures. Cette technique est largement utilisée dans plusieurs secteurs, notamment la finance, la médecine et la recherche scientifique.
Plusieurs techniques d’analyse prédictive permettent de modéliser les données et de réaliser des prévisions fiables et pertinentes. Ces techniques incluent les analyses de régression, les algorithmes de décision, la modélisation des séries temporelles, et beaucoup d’autres.
Dans le présent article, nous explorerons les différentes techniques d’analyse prédictive, et nous verrons également des exemples de chaque technique pour répondre à vos besoins spécifiques en matière d’analyse de données.
L’analyse prédictive :
L’analyse prédictive permet de prédire ce qui peut se passer dans le futur en se basant sur des données actuelles et anciennes.
Elle fait appel à des algorithmes sophistiqués pour repérer des schémas et des relations dans les données et les exploiter pour prédire des résultats futurs.
En effet, elle peut aussi servir à anticiper les tendances futures, à prévoir les résultats financiers, à déterminer les clients insolvable , à prédire le comportement des consommateurs, à prévoir les risques de sécurité, les résultats médicaux et bien d’autres aspects encore.
NB: Si vous voulez cerner la différence entre l’analyse prédictive, descriptive et inférentiel on vous invite à jeter un coup d’œil sur l’article précédant : La différence entre analyse prédictive, descriptive et inférentiel
Les différents techniques d’analyse prédictive :
1-L’analyse de régression
Cette technique est appliquée afin de modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle est très utilisée pour prévoir des résultats permanents comme les ventes, les coûts et les revenus.
Exemple : La prédiction des ventes mensuelles dans une entreprise qui a une activité saisonnière, l’utilisation de l’analyse de régression va permettre de modéliser la relation entre les ventes et les différents facteurs qui influent l’activité de l’entreprise.
2-Les arbres de décision :
Ce type de technique consiste à utiliser un arbre de décision permettant de représenter les diverses options envisageables et les conséquences qui en découlent. Elle sert généralement à prendre des décisions basées sur des données antérieures.
Exemple : Dans le cas d’une entreprise qui veut savoir si un client litigieux va être solvable ou pas, elle peut se baser sur les arbres de décision pour créer un arbre de décision basé sur des données historiques pour pouvoir prendre une décision précise à l’égard de ce client.
3- La modélisation de séries chronologiques :
En effet, on utilise cette technique pour analyser les données de séries chronologiques comme les données de vente, les données de production ou les données de météorologie. Cela permet de déterminer les tendances et les schémas saisonniers afin d’établir des prévisions précises dans le cas de la météo.
Exemple : Le cas d’une entreprise dont l’activité est la production des glaces, et qui veut prevoir la demande pour le prochain été, elle doit donc utiliser la modélisation de séries chronologiques pour analyser les données de ventes passées et prévoir la demande pour la saison prochaine en fonction de des ventes de l’étéprécèdent.
4-Les algorithmes d’apprentissage automatique :
La technique de l’apprentissage automatique utilise des algorithmes permettant d’apprendre à partir de données de référence et de faire des prédictions précises pour le futur. Elle sert largement à recommander des produits et à des applications marketing.
Exemple :C’est le cas de ChatGPT qui constitue un modèle de traitement automatique du langage naturel développé à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, en effet, ChatGPT se base sur des données historiques pour prédire le mot qui suit, il peut même générer des textes, des tableaux et des réponses à différentes questions.
Finalement, chacune de ces techniques a ses propres atouts et défauts et peut servir à répondre à des besoins spécifiques en matière d’analyse de données.
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