- Qu’est-ce que L’analyse prédictive des données
- intégrer le Big Data
- étapes de base pour L’analyse prédictive des données
- Ressources connexes
Qu’est-ce que l’analyse prédictive des données?
L’analyse prédictive des données utilise les données actuelles et passées pour vous permettre de faire des prédictions sur l’avenir ou d’autres inconnues. Vous pouvez voir la probabilité d’un événement à venir ou d’une situation spécifique, compte tenu des données analysées., Les exemples d’analyse prédictive des données sont nombreux:
- Les sites de commerce électronique utilisent l’analyse prédictive pour proposer des produits spécifiques susceptibles d’intéresser un visiteur. Les prédictions sont basées sur les achats passés et la visualisation des produits de ce visiteur.
Voir l’analyse du commerce électronique en action:
explorer le tableau de bord
- Un service des ressources humaines peut utiliser l’analyse prédictive pour détecter si les employés envisagent de démissionner, puis les persuader de rester.,
- en matière de sécurité informatique, la prédiction pourrait porter sur l’endroit où les logiciels malveillants ont infecté les systèmes, en fonction de l’activité du réseau et des flux de données. Ces systèmes obtiennent alors la priorité absolue pour une inspection approfondie.
l’analyse prédictive des données diffère de la prévision générale. Il vous donne un aperçu des cas individuels (clients individuels, employés et systèmes, dans les exemples ci-dessus). Cela rend l’analyse prédictive exploitable. Il ouvre la porte à des améliorations et des résultats immédiats en appliquant les insights des analyses.,
étapes de base pour L’analyse prédictive des données
L’intégration de l’utilisation de l’analyse prédictive des données peut se faire dans les étapes suivantes:
- définissez le résultat souhaité, par exemple comment offrir à chaque client des produits
- collecter les données qui seront nécessaires (données de suivi du site ecommerce, journaux CRM, etc.).
- si nécessaire, préparez les données de chaque source, puis combinez les différents ensembles de données.,
- créez des modèles d’analyse prédictive, en utilisant l’analyse statistique pour voir quels résultats suivent généralement quels événements.
- appliquez vos modèles à votre entreprise.
- examinez les modèles pour vous assurer qu’ils fonctionnent correctement.
un logiciel d’analyse convivial peut rendre ces étapes accessibles aux utilisateurs professionnels et non techniques. Vous devez toujours décider quel avantage commercial vous souhaitez et identifier les données requises. Ensuite, la bonne application logicielle peut aider à simplifier la préparation et la combinaison des données et à rendre la construction de modèles d’analyse prédictive intuitive.,
Introduire dans le Big Data
Quelle est l’analyse prédictive utilisé pour la plupart? C’est particulièrement utile quand il s’agit de tirer le meilleur parti du big data. La richesse du big data peut être mise à profit pour les informations très spécifiques par visiteur. Un exemple est les clics individuels sur différents produits et pages de chaque visiteur sur un site de commerce électronique. Les techniques d’analyse doivent ensuite être adaptées au volume élevé, à la vélocité et à la variété des données. Une technique est l’exploration de données, qui aide les utilisateurs à identifier les modèles et les tendances., D’autres sont des algorithmes statistiques pour construire des modèles, et l’apprentissage automatique pour mettre à jour les modèles à mesure que de nouvelles données arrivent.
assurer la sécurité de vos données
La cybersécurité est un autre domaine où des exemples d’analyse prédictive des données peuvent aider votre organisation à relever la barre. L’utilisation de cette méthode ira au-delà de l’endroit où vos systèmes ont été attaqués. Il peut prédire où les cybercriminels sont susceptibles de frapper ensuite, identifier vos points faibles, et diagnostiquer comment vous êtes prêt à résister à une attaque avant qu’elle ne se produise.,
prévision avec Sisense
En utilisant Sisense, vous pouvez facilement modifier un paramètre et voir ce qu’il affecte, afin de savoir quel scénario vous aidera à atteindre vos objectifs et à prendre les bonnes décisions commerciales.
Sisense Forecast offre des capacités de prévision hautement sophistiquées qui transforment les analystes métier en héros de données. Les algorithmes avancés d’apprentissage automatique peuvent prédire les résultats de KPI à partir des données d’aujourd’hui, le tout sans script Python, intégration R, ou l’utilisation de plates-formes commerciales de science des données.