Analisi predittiva: cos'è e come funziona

L'analisi predittiva è un ramo di scienza dei dati che utilizza vari metodi per analizzare i dati di un'azienda, al fine di trovare modelli o tendenze che aiuteranno l'azienda a prendere le giuste decisioni.

Ci sono molte attività coinvolte in questo processo e includono discipline come l'apprendimento automatico, l'analisi dei dati e intelligenza artificiale algoritmi che aiutano a fare tali previsioni.

È possibile utilizzare l'analisi predittiva in un'ampia gamma di applicazioni. Tutto ciò di cui hai bisogno è l'accesso ai dati storici che puoi utilizzare per addestrare il tuo sistema, oltre ai dati attuali su cui fare previsioni.

La sezione blog esamina tutti i diversi vantaggi derivanti dall'utilizzo dell'analisi predittiva nella tua azienda e ti mostra inoltre come iniziare.

Come funziona l'analisi predittiva

L’analisi predittiva è una parte delle diverse aree dell’analisi dei dati. Gli altri sono l’analisi descrittiva, l’analisi diagnostica e l’analisi prescrittiva.

Come suggeriscono anche i loro diversi nomi, l’analisi descrittiva è l’area che descrive tutto ciò che è accaduto in una situazione, mentre l’analisi diagnostica cerca di scoprire perché quella cosa è accaduta. L’analisi predittiva, d’altro canto, si concentra sulla scoperta di cose che potrebbero accadere in futuro, mentre la quarta, l’analisi prescrittiva, cerca i modi in cui è possibile far accadere cose specifiche.

Consideriamo ora i modi utilizzati dall’analisi predittiva per scoprire cosa potrebbe accadere in futuro. Li elencherò nei passaggi seguenti.

Passaggio 1: definizione dell'obiettivo

Innanzitutto, devi definire cosa stai cercando di ottenere e lo fai specificando i tuoi obiettivi per l'analisi predittiva e le variabili target che stai cercando di prevedere. Questi obiettivi potrebbero essere le vendite, l'acquisizione di nuovi clienti, la manutenzione delle apparecchiature e così via.

Passaggio 2: raccolta dei dati

Successivamente, è necessario raccogliere dati storici che è possibile utilizzare per addestrare il modello predittivo. Il set di dati dovrebbe essere quanto più completo possibile, con tutte le informazioni rilevanti e le variabili target.

Passaggio 3: preelaborazione dei dati e selezione delle funzionalità

Devi sempre preparare i tuoi dati prima di addestrare un modello rimuovendo i valori anomali e assicurandoti che tutte le variabili siano su una scala comparabile. Quindi, per semplificare il tuo lavoro e migliorare la precisione, devi selezionare le variabili o le caratteristiche più importanti per ottenere i risultati di cui hai bisogno.

Passaggio 4: selezione del modello

Diversi modelli di machine learning funzionano bene per compiti diversi. Pertanto, dovrai anche selezionare il tipo di modello predittivo con cui lavorerai. Gli esempi includono reti neurali, regressione lineare, alberi decisionali e altro ancora.

Passaggio 5: addestramento del modello e messa a punto

La fase di training consiste semplicemente nell'alimentare il modello con i dati grezzi e nell'insegnargli quali risultati sono desiderabili e quali no. Più dati inserisci in un modello, migliori saranno le sue previsioni. È quindi possibile testare il modello per convalidarne le prestazioni e ottimizzare i parametri ove necessario.

Passaggio 6: effettuare previsioni e implementazione

Una volta che sei soddisfatto delle sue prestazioni, puoi utilizzare il modello per fare previsioni su nuovi dati. Potrebbe anche essere necessario distribuire il modello in un ambiente specifico o integrarlo con altre applicazioni e sistemi.

Vantaggi dell'analisi predittiva

Ci sono molti vantaggi nell’avere a disposizione un modello di IA analitico predittivo, anche se questo dipende dal lavoro che intendi svolgere e da quanto bene è stato addestrato il modello. Ecco alcuni dei principali vantaggi derivanti dall’utilizzo dell’analisi predittiva.

Valutare e mitigare il rischio: la capacità di analizzare i dati storici rende più semplice per i modelli di analisi predittiva identificare modelli che indicano minacce, comportamenti rischiosi o potenziali danni a un'azienda. Questi possono includere l’identificazione di comportamenti fraudolenti, rischio di credito e altre anomalie che altrimenti costerebbero denaro all’azienda.
Prevedere le tendenze future: Gli stessi modelli possono anche aiutare a identificare le tendenze del mercato e il relativo comportamento dei clienti. Le aziende possono sfruttare queste informazioni per ottenere un vantaggio competitivo, guadagnare di più e ottenere un migliore coinvolgimento dei clienti.
Migliora il mascheramento delle decisioni: L’analisi predittiva fornisce inoltre ai manager un importante strumento decisionale. La capacità di identificare relazioni, tendenze e modelli nei dati attuali e storici consente a qualsiasi leader aziendale di prendere decisioni solide basate sui dati attraverso una visione più approfondita del futuro.
Aumenta l'efficienza: alcune aziende possono utilizzare l'analisi predittiva per prevedere la domanda dei clienti ed essere quindi pronte a soddisfarla aumentando la produzione o i livelli di inventario. Le fabbriche possono anche utilizzare la manutenzione predittiva per ridurre i guasti alle macchine e risparmiare sui costi.
Vantaggio competitivo: La maggior parte delle aziende dipende dalle informazioni e avere le giuste informazioni su una situazione o un evento può dare anche alle piccole aziende un vantaggio competitivo rispetto a quelle più grandi.
Aumenta le entrate: Avendo un vantaggio competitivo, ottimizzando le operazioni e il coinvolgimento dei clienti o essendo in grado di ottimizzare l'allocazione delle risorse, un'azienda può aumentare i ricavi e i profitti complessivi.

Tipi e tecniche di modello

Esistono diversi tipi di modelli di machine learning che è possibile utilizzare per creare un'applicazione di analisi predittiva. Ogni tipo ha i suoi pro e contro, quindi la scelta migliore dipenderà dal lavoro che hai a portata di mano e dal tipo di risultati che stai cercando di ottenere.

Di seguito sono riportati i principali tipi di modello che è possibile utilizzare per creare l'applicazione.

Modelli di alberi decisionali: Usano nodi che rappresentano i rami del processo decisionale, proprio come il modo in cui ragionano gli esseri umani. Sono spesso utilizzati nella classificazione delle informazioni, come ad esempio è un uccello o un cane?, è questo progetto rischio basso o rischio alto?, e così via .
Reti neurali: Una rete neurale è un altro tipo di sistema di apprendimento automatico modellato sul cervello umano. Lavorano con strati chiamati neuroni che consentono loro di apprendere le relazioni tra diversi tipi di input di dati e il loro significato. Un esempio sono i modelli linguistici di grandi dimensioni e i sistemi di riconoscimento della scrittura. Le reti neurali sono ideali per progetti complessi.
Serie storiche: eventi che si verificano nel tempo, come azioni o Forex prezzi, vengono gestiti al meglio con l’analisi delle serie temporali. Una serie temporale è una successione cronologica di dati indicizzati su intervalli di tempo predeterminati. Questo modello va bene per finanziare, ingegneria, riconoscimento di modelli, previsioni meteorologiche e altro ancora.
Modelli di analisi di regressione: L'analisi di regressione è un metodo statistico utilizzato per stimare la relazione tra due variabili. Se una delle variabili dipende da un'altra, ad esempio l'altezza di un bambino dipende dalla sua età, o il peso di una persona dipende da quanto cibo mangia ogni giorno, allora è possibile utilizzare l'analisi di regressione per prevedere il valore di una variabile, ad esempio il peso, in base dall'altro, ad esempio, l'altezza.
Modelli di clustering: Il clustering è una tecnica di raggruppamento dei dati che utilizza qualità simili tra gli oggetti per raggrupparli in cluster. Una qualità simile può essere qualsiasi cosa, dal colore, alla forma, all'altezza, al livello di reddito e così via. Il clustering funziona bene per la segmentazione dei clienti, i motori di raccomandazione, il riconoscimento di modelli e altro ancora.

Applicazioni di analisi predittiva in tutti i settori

Diverse persone stanno già utilizzando l’analisi predittiva per ottenere previsioni e altri risultati predittivi in diversi settori. I seguenti settori sono tra i maggiori utilizzatori della tecnologia.

Amministrazione: Le aziende del settore finanziario sfruttano l'analisi predittiva per numerose attività, tra cui il rilevamento e la prevenzione delle frodi, la valutazione del rischio, la segmentazione della clientela, la crescita dei ricavi, la soddisfazione dei dipendenti e molto altro ancora.
Produzione e catena di fornitura: I produttori utilizzano l'analisi predittiva per la gestione dell'inventario, le vendite e il marketing dei propri prodotti, l'ottimizzazione della forza lavoro per allinearla ai programmi di produzione, l'ottimizzazione dell'approvvigionamento delle materie prime e la manutenzione predittiva per evitare guasti alle macchine e ridurre i tempi di fermo.
Al dettaglio: L'analisi predittiva trova utilizzo anche nel settore della vendita al dettaglio in modi come la previsione della domanda, le campagne di marketing e la previsione dei ricavi.
Sports: Le squadre e i loro manager possono scoprire moltissime informazioni preziose utilizzando l'analisi predittiva sui loro giocatori, allenatori e sulle loro prestazioni storiche. Ciò può portare a migliori strategie di gioco, migliori prestazioni della squadra e una migliore prevenzione degli infortuni.
Previsione della manutenzione: Molte aziende si affidano a diverse macchine per della produttività e quando queste macchine si rompono perdono soldi. L'analisi predittiva può risolvere questo problema utilizzando sensori e il software giusto per monitorare e analizzare queste macchine, in modo che sia facile individuare guasti imminenti.
Ottimizzazione delle operazioni: Se la tua azienda esegue operazioni che producono numerose tracce di dati, l'analisi predittiva potrebbe essere uno strumento ideale per aiutarti a scoprire modi per ottimizzare le tue operazioni. Queste ottimizzazioni possono spaziare dal marketing di sensibilizzazione al risparmio sui costi operativi e alla massimizzazione delle entrate con il giusto prezzo.
Previsioni del tempo: I meteorologi applicano anche l'analisi predittiva per garantire la precisione. Combinano e inseriscono i dati provenienti da satelliti, stazioni meteorologiche e vari sensori in un modello AI, che fornisce le previsioni.
Videogiochi: Anche le applicazioni dell’analisi predittiva nel settore dei giochi sono molteplici. Aiutano a migliorare il coinvolgimento dei giocatori prevedendo cosa apprezzeranno i singoli giocatori. Aiutano anche a massimizzare gli acquisti in-game, il che può aumentare le entrate se fatto bene.

Le sfide dell'analisi predittiva

Sebbene l’analisi predittiva possa produrre informazioni preziose, comporta anche sfide proprie, che possono renderne più difficile l’implementazione. Di seguito sono riportate alcune di queste sfide comuni di implementazione dell'analisi predittiva.

Complessità: L'analisi predittiva non è un argomento molto semplice, quindi potrebbe non essere adatto a tutti. Ciò significa che ogni team o azienda dovrebbe avere qualcuno con le competenze essenziali dedicate all'analisi.
Qualità dei dati: Un modello predittivo è valido quanto lo sono i dati su cui è addestrato. Pertanto, indipendentemente dal tipo di approccio al machine learning e dagli algoritmi che utilizzi, otterrai scarsi risultati se addestri il tuo sistema su dati scadenti. La soluzione, ovviamente, è lavorare con dati di alta qualità, sia nell’addestramento del modello che nell’effettuare previsioni.
Adozione: Alcune persone semplicemente diffidano delle macchine o dell’uso degli strumenti di intelligenza artificiale perché non accettano l’intera idea dell’intelligenza artificiale. Superare tali sfide in termini di adozione richiede tempo e formazione sui pro e contro del lavoro con gli strumenti di intelligenza artificiale.

I migliori strumenti di analisi predittiva

Esistono molti strumenti che possono aiutarti con l’analisi predittiva, ciascuno con approcci diversi. Ecco alcuni dei più popolari:

KNIME: Gratuito & open-source piattaforma di analisi.
Rapid Miner: piattaforma di data mining e machine learning.
Analisi SAP: piattaforma di analisi dei dati basata su cloud.
Weka: piattaforma dati per cloud e intelligenza artificiale.
DataRobot: Piattaforma per implementazioni applicative veloci.
AutoML di Google Cloud: Apprendimento automatico di livello aziendale adatto ai principianti.
SAS: Soluzioni di analisi per vari settori.
Databricks: AI generativaapplicazione di data intelligence potenziata.
H2O.ai: piattaforma AI cloud generativa e predittiva.
Alteryx: Strumento di analisi dei dati facile da usare

Conclusione

A conclusione di questo post del blog sull'analisi predittiva e i suoi numerosi vantaggi per le organizzazioni dalla produzione al marketing e alla finanza, hai visto i diversi modi creativi in cui le aziende utilizzano questa tecnologia.

Ti renderai inoltre conto che anche tu puoi sfruttare la potenza dell'analisi predittiva attraverso dati, apprendimento automatico e algoritmi statistici per generare informazioni e previsioni preziose per la tua azienda.