Qu’est-ce que l’analyse prédictive ? … et 5 types clés d’analyse de données.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ? Quels sont les cinq types d’analyse prédictive ? Quelles sont les applications de l’analyse prédictive dans les différentes industries ? Pourquoi de plus en plus d’entreprises décident-elles d’utiliser l’analyse prédictive ? Cette pratique d’examen des données est-elle nécessaire pour la prise de décision et la formulation de stratégies ? Lisez l’article et découvrez-en plus sur les méthodes actuelles de prévision des tendances et des événements futurs.

Analyse prédictive – table des matières :

1. Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
2. 5 types clés d’analyse de données
3. Exemples d’application de l’analyse prédictive
4. Avantages de l’analyse prédictive

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est également connue sous le nom d’analyse avancée et est utilisée pour prédire ce qui va se passer ensuite. Toutes les recherches en analyse prédictive sont basées sur des ensembles de données historiques déjà collectées, bien que le type de données utilisé puisse varier. Actuellement, il n’est plus possible de traiter toutes les informations collectées en utilisant des techniques traditionnelles (comme les bases de données). Les ensembles de données sont immenses et généralement non structurés. Tous les modèles cachés que nous recherchons ne sont plus accessibles d’un premier coup d’œil et des techniques avancées et compliquées doivent être utilisées.

Les gens produisent des données en permanence, Big Data devient encore plus volumineux, et avec cette croissance, les techniques d’analyse deviennent de plus en plus sophistiquées. Pourtant, pour produire des résultats significatifs, la puissance accrue des ordinateurs est cruciale. Ici, il convient de rappeler que le concept d’analyse prédictive existe depuis plusieurs décennies et n’a pu montrer son utilité que récemment.

Pourquoi pas avant ? Tout cela est dû aux avancées technologiques de nos sociétés – nous avons des ordinateurs plus rapides et moins chers, des logiciels faciles à utiliser et enfin la capacité de collecter de grands volumes de données. Alors qu’auparavant l’analyse prédictive était le domaine d’intérêt des statisticiens, mathématiciens et scientifiques, aujourd’hui, les analystes commerciaux ou d’autres experts peuvent utiliser l’analyse prédictive avec succès.

5 types clés d’analyse de données

Nous savons déjà ce qu’est l’analyse prédictive, mais quels types d’analyses existent ? Il existe cinq types d’analyses qui peuvent être utilisées par votre entreprise, toutes les méthodes étant fortement connectées par diverses techniques détaillées et généralement considérées comme des étapes dans l’analyse prédictive. Les cinq types d’analyses comprennent :

Analyse descriptive – le type d’analyse le plus courant et le plus largement utilisé, qui analyse les données en temps réel, les informations étant tirées des réseaux sociaux et des sites web. Les rapports financiers et de ventes sont les exemples les plus connus de l’analyse descriptive.

Analyse diagnostique – le deuxième type d’analyse le plus connu, qui traite des raisons ou des facteurs qui affectent différents événements dans l’entreprise.

Analyse prédictive – ce type d’analyse concerne les prévisions, où l’analyste essaie de prédire ce qui pourrait se passer ensuite en se basant sur tous les modèles ou tendances précédents.

Analyse prescriptive – est une autre étape après les autres types d’analyses, qui aide à créer des prescriptions pour résoudre des problèmes, elle utilise des données dérivées des résultats des autres types d’analyses. Un des exemples de l’analyse prescriptive est l’application Google Maps, qui est capable d’aider à choisir le meilleur itinéraire en fonction de données liées à : la distance, le trafic et la vitesse.

Analyse cognitive – elle combine plusieurs formes d’analyses différentes telles que : la sémantique, l’intelligence artificielle, les algorithmes d’apprentissage automatique, les modèles d’apprentissage profond, tout cela permettant une application cognitive du logiciel utilisé pour s’améliorer au fil du temps. Pour tirer des conclusions, de grands ensembles de données structurées et non structurées sont analysés.

Exemples d’application de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive est utilisée par les industries de la plus haute importance, où l’évaluation des risques et la prévention des événements inattendus sont cruciales. Il existe de nombreuses industries qui utilisent des méthodes d’analyse prédictive et il n’est pas possible de toutes les énumérer puisque le domaine se développe rapidement. Il convient de mentionner des industries telles que :

Automobile – les véhicules autonomes ou les véhicules avec technologie d’assistance au conducteur appliquent l’analyse prédictive pour créer de meilleurs algorithmes d’assistance au conducteur.

Services financiers – tous les types d’analyses sont utilisés pour prédire les risques liés au crédit ou aux flux de trésorerie futurs. Tous les types de facteurs financiers peuvent être prédits tels que : les ventes, les revenus ou les dépenses. Les données historiques de tous les états financiers peuvent être utilisées pour des projections. Ici, des outils quantitatifs et des techniques d’apprentissage automatique sont utilisés.

Industrie de l’énergie – la production d’énergie nécessite un haut niveau de surveillance de différents types de données telles que : les conditions météorologiques, les changements saisonniers, la disponibilité des installations, la demande et la consommation d’énergie, tout cela pour prédire le prix et la consommation de l’électricité.

Fabrication – dans des industries telles que l’aviation ou la production de machines, des prévisions sont faites concernant les pannes qui peuvent survenir dans les pièces de machines ou de moteurs d’avion. L’analyse vise à prévoir l’état des éléments de machine, ce qui aide à réduire les coûts et le temps de maintenance et de réparation. Les pannes doivent également être évitées pour empêcher des situations nuisibles, risquées et dangereuses de se produire. Les dommages causés par des dispositifs défectueux peuvent coûter des millions en réparations coûteuses ainsi qu’en frais juridiques en cas de poursuites et de réclamations de sécurité.

Médecine et soins de santé – des dispositifs médicaux hautement techniques utilisent tous les types d’algorithmes à différentes étapes des procédures de diagnostic. L’industrie des soins investit des millions dans des dispositifs intelligents portables qui peuvent être utilisés par les patients pour collecter des données médicales – tous les dispositifs utilisent un type d’algorithmes d’analyse prédictive pour détecter et prévoir les réactions corporelles, leur intensité et le besoin possible d’injection de médicaments ou de traitements.

Hôtellerie – les grandes entreprises hôtelières qui possèdent des chaînes d’hôtels ou de restaurants ne peuvent pas se fier à de simples prévisions, plus l’entreprise est grande, plus le besoin de prévisions détaillées et précises est important. Les opérateurs hôteliers doivent déterminer les besoins en personnel, le flux de clients pour éviter un sur-effectif coûteux ou un sous-effectif préjudiciable.

Marketing – étant donné qu’il existe de nombreuses données liées au comportement des consommateurs, l’utilisation de l’analyse prédictive est une étape évidente à franchir. Une meilleure publicité avec un contenu soigneusement ajusté ainsi que de grandes stratégies peuvent être le résultat de l’analyse prédictive, ce qui peut augmenter la probabilité des décisions d’achat. De plus, l’analyse prédictive peut être utilisée dans des situations telles que : l’identification des clients susceptibles de cesser d’utiliser un service ou pour améliorer le service client.

Avantages de l’analyse prédictive

Il existe divers avantages à utiliser l’analyse prédictive, mais le principal est la capacité de faire des prévisions dans des situations difficiles où aucune donnée directe et claire n’est disponible. La prévision peut être tirée d’informations provenant de nombreuses sources et même des faits qui semblent ne pas être directement liés à notre problème peuvent avoir de la valeur.

Les dirigeants d’entreprise, les chercheurs, les scientifiques et les investisseurs peuvent utiliser l’analyse prédictive pour réduire les risques de toutes sortes d’opérations. Chaque fois que le risque est identifié et atténué, le contrôle sur le capital et les bénéfices est protégé. Même de petits événements peuvent avoir un impact sur l’entreprise et apporter des menaces imprévues, qui peuvent avoir des résultats catastrophiques à long terme.

Résumé

Quelle que soit l’industrie, l’analyse prédictive peut être utilisée pour produire des informations plus approfondies sur tout processus compliqué tant que les données connexes sont disponibles. L’analyse prédictive permet aux dirigeants de prendre des décisions éclairées qui peuvent non seulement augmenter les chiffres de vente, changer les stratégies de marketing, prévenir des pannes coûteuses ou évaluer les besoins en personnel, mais aussi sauver des vies, prévenir des catastrophes et aider à éviter la survenue d’événements tragiques inutiles. Sans savoir ce qu’est l’analyse prédictive, le monde des affaires contemporain ne serait pas le même.

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