L’analyse prédictive est une branche de l’analytique avancée qui utilise des techniques de modélisation, d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle et de statistiques pour analyser les données et faire des prédictions sur des événements futurs. Elle repose sur l’idée que les modèles mathématiques peuvent identifier des tendances et des modèles dans les données pour prévoir des résultats futurs.
Les principales étapes de l’analyse prédictive comptent la collecte des données, leur préparation, la modélisation, l’évaluation et la mise en production.
La collecte de données implique de rassembler des informations intéressantes provenant de différentes sources, comme des bases de données, des fichiers CSV, etc. La préparation des données consiste à nettoyer et transformer les données pour qu’elles soient utilisables par les algorithmes de modélisation.
La modélisation est le cœur de l’analyse prédictive : pour y parvenir, cela implique l’utilisation de techniques statistiques et d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) pour construire des modèles capables de faire des prédictions.
Généralement, on considère trois algorithmes prédictifs :
- Classification : un exemple d’algorithme de classification est l’arbre de décision. Par exemple, pour prédire si un e-mail est un spam ou non, on peut utiliser un arbre de décision qui examine les mots-clés et les caractéristiques du texte pour classer les e-mails dans les catégories “spam” ou “non-spam”.
- Régression : c’est un exemple d’algorithme de prédiction de valeurs grâce à des corrélations de données historiques et actuelles. Par exemple, pour prédire le prix d’une maison, on peut utiliser la régression linéaire qui établit une relation entre le prix de la maison et des variables indépendantes comme la superficie, le nombre de chambres, et la localisation.
- Clustering : cela consiste en la classification d’éléments selon des caractéristiques similaires. Par exemple, pour segmenter les clients d’une entreprise en différents groupes basés sur leur comportement d’achat, on peut utiliser le clustering qui regroupe les clients en groupes homogènes selon des caractéristiques similaires comme la fréquence d’achat, le montant dépensé, et les produits préférés.
Les enquêtes auprès des publics ciblés sont aussi des outils pour alimenter les analyses prédictives. Des logiciels comme Voxco ou Survey Monkey sont utilisés par les entreprises pour organiser ces enquêtes.
L’évaluation des modèles est une étape critique pour s’assurer que les prédictions sont précises et fiables pour les entreprises. Les analystes utilisent diverses métriques pour évaluer les performances des modèles. Une fois que le modèle est évalué et optimisé, il peut être déployé en production pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
Un des défis de l’analyse prédictive est de gérer efficacement la qualité et la quantité de la data pour comprendre au mieux les clients et les sujets des analyses les plus précises possibles pour éviter tous risques d’erreurs.
L’analyse prédictive est utilisée dans de nombreux domaines dans les entreprises. Par exemple, dans le marketing, elle permet de prévoir les comportements du client et de personnaliser les campagnes publicitaires. L’analyse prédictive est indispensable pour les entreprises souhaitant évoluer au plus proche de leur réalité de terrain.
