Analyse prédictive

Définition et enjeux
Définition de l’analyse prédictive
Fonctionnement
Avantages de l’analyse prédictive
Applications
analyse predictive

L'analyse prédictive : qu’est-ce que c’est ?

L’analyse prédictive consiste à construire des modèles prédictifs basés sur des algorithmes et des techniques de machine learning pour anticiper des résultats futurs. L’analyse prédictive est un processus de traitement de l’information qui étudie des données présentes et passées dans le but d’anticiper les futurs résultats de l’entreprise. Ce terme rassemble plusieurs technologies d’analyse de données et d’algorithmes statistiques. Toutes ces techniques peuvent être utilisées seules ou conjointement afin de prédire certains résultats ou d’étudier la faisabilité d’un projet.

Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

Le principe de l’analyse prédictive

Regroupement de données

Avant de commencer une analyse prédictive, il convient de définir un but à la démarche. L’objectif peut être de prévoir l’évolution des ventes d’un secteur précis, d’anticiper les variations d’un stock ou d’étudier les conséquences de certaines décisions. Une fois la problématique établie, les données utiles, provenant de diverses sources internes et externes doivent être identifiées, regroupées, complétées et évaluées.Faire évaluer vos besoins

Analyser les données

Les données récoltées lors de la première étape servent à la construction d’un modèle de données prédictif qui anticipe l’évolution de l’entreprise en fonction de la problématique définie. Ce modèle prédictif est construit grâce à diverses techniques d’analyse prédictive : machine learning, analyse statistique, arbres de décision, réseaux de neurones artificiels, régression linéaire, algorithmes prédictifs, corrélation, etc.Faire évaluer vos besoins

Évaluation du modèle prédictif

Le modèle prédictif établi doit être évalué afin de vérifier sa précision et son efficacité à l'aide d'analyses rétrospectives. Lorsque l’utilité d’un modèle prédictif est prouvée par rapport à l’objectif principal de l’analyse prédictive, celui-ci peut alors être utilisé en vue d’orienter la prise de décision. Bien sûr, les résultats obtenus grâce au modèle permettront une évaluation constante de son efficacité.Faire évaluer vos besoins

Quels sont les bénéfices de l’analyse prédictive ?

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Prédire les comportements

L’analyse prédictive donne aux entreprises l’opportunité d’améliorer leur efficacité en les aidant à prévoir leurs stocks, à fixer leurs prix et à optimiser leurs ventes.
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Diminution des risques

Les données intégrées à un modèle prédictif facilitent la prise de décision en permettant d’évaluer les conséquences d’un choix. Les risques de mauvaise décision sont alors fortement limités.
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Amélioration des campagnes marketing

Grâce à l’analyse prédictive, il est possible d’anticiper la réaction des clients ou prospects face aux campagnes marketing ainsi que leurs effets sur les ventes. Les entreprises peuvent donc plus facilement attirer et fidéliser les clients.
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