Analisi predittiva

Cosa sono le analisi predittive?

Le analisi predittive descrivono l'uso di statistiche e modelli per determinare le prestazioni future sulla base di dati attuali e storici. L'analisi predittiva esamina gli schemi nei dati per determinare se è probabile che tali schemi emergano di nuovo, il che consente alle aziende e agli investitori di adattare dove usano le proprie risorse per trarre vantaggio da possibili eventi futuri.

Key Takeaways

• L'analisi predittiva è l'uso di statistiche e tecniche di modellazione per determinare le prestazioni future.
• È utilizzato come strumento decisionale in una varietà di settori e discipline, come assicurazioni e marketing.
• L'analisi predittiva e l'apprendimento automatico sono spesso confusi tra loro ma sono discipline diverse.

Comprensione dell'analisi predittiva

Esistono diversi tipi di metodi di analisi predittiva disponibili. Ad esempio, il data mining comporta l'analisi di grandi tranche di dati per rilevare i modelli da esso. L'analisi del testo fa lo stesso, ad eccezione di grandi blocchi di testo.

I modelli predittivi osservano i dati passati per determinare la probabilità di determinati risultati futuri, mentre i modelli descrittivi guardano i dati passati per determinare come un gruppo può rispondere a un insieme di variabili.

L'analisi predittiva è uno strumento decisionale in una varietà di settori. Ad esempio, le compagnie assicurative esaminano i richiedenti la polizza per determinare la probabilità di dover pagare per un reclamo futuro sulla base dell'attuale gruppo di rischi di assicurati simili, nonché eventi passati che hanno portato a pagamenti. Gli esperti di marketing osservano come i consumatori hanno reagito all'economia generale durante la pianificazione di una nuova campagna e possono utilizzare i cambiamenti demografici per determinare se l'attuale mix di prodotti attirerà i consumatori a effettuare un acquisto.

I trader attivi osservano una varietà di metriche basate su eventi passati quando decidono se acquistare o vendere un titolo. Le medie mobili, le bande e i punti di interruzione si basano su dati storici e vengono utilizzati per prevedere i futuri movimenti dei prezzi.

Idee sbagliate comuni di Predictive Analytics

Un malinteso comune è che l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico sono le stesse cose. Alla base, l'analisi predittiva include una serie di tecniche statistiche (tra cui apprendimento automatico, modellazione predittiva e data mining) e utilizza statistiche (sia storiche che attuali) per stimare o prevedere risultati futuri. L'analisi predittiva ci aiuta a comprendere possibili eventi futuri analizzando il passato. Mentre l'apprendimento automatico, d'altra parte, è un sottocampo dell'informatica che, secondo la definizione del 1959 di Arthur Samuel, un pioniere americano nel campo dei giochi per computer e dell'intelligenza artificiale che offre ai "computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmato ".

I modelli predittivi più comuni includono alberi decisionali, regressioni (lineari e logistiche) e reti neurali, che è il campo emergente dei metodi e delle tecnologie di apprendimento profondo.

Esempio di analisi predittiva

La previsione è un compito essenziale nella produzione perché garantisce un utilizzo ottimale delle risorse in una catena di approvvigionamento. I raggi critici della ruota della catena di approvvigionamento, che si tratti della gestione dell'inventario o dell'officina, richiedono previsioni precise per il funzionamento. La modellazione predittiva viene spesso utilizzata per ripulire e ottimizzare la qualità dei dati utilizzati per tali previsioni. La modellazione garantisce che il sistema possa ingerire più dati, anche dalle operazioni rivolte al cliente, per garantire una previsione più accurata.

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