Cos'è l'analisi predittiva?
Cos'è l'analisi predittiva?
L'analisi predittiva è lo studio dei dati attuali e storici per prevedere i risultati futuri. Le organizzazioni vogliono capire in che modo le decisioni attuali influiscono sulla crescita e sulle finanze future. L'analisi predittiva le aiuta a individuare le tendenze future in base a modelli e relazioni nei dati esistenti. L'obiettivo è quello di minimizzare i rischi, aumentare la produttività e guidare il processo decisionale strategico.
Gli analisti utilizzano la modellazione matematica, il machine learning e altre tecniche avanzate di data science per rispondere alle domande ipotetiche poste dalle aziende. Ad esempio, gli analisti di mercato utilizzano l'analisi predittiva per determinare le vendite future dei loro prodotti, le stazioni meteorologiche la usano per prevedere il tempo e gli agenti di borsa la usano per massimizzare i rendimenti delle operazioni di trading.
Qual è la differenza tra l'analisi predittiva e altri tipi di analisi?
Gli analisti utilizzano quattro tipi di analisi dei dati: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.
- L’analisi descrittiva identifica ciò che è accaduto in passato attraverso un'analisi storica.
- L’analisi diagnostica utilizza i dati storici per spiegare perché qualcosa è accaduto in passato.
- L’analisi predittiva prevede le tendenze future sulla base di modelli di dati storici e correnti.
- L’analisi prescrittiva prescrive azioni e decisioni future, permettendo alle aziende di ottimizzare il processo decisionale.
Analisi predittiva e analisi descrittiva
L'analisi descrittiva è la data science che consente agli ingegneri dei dati di apprendere cosa è successo negli eventi passati. Esplora i dati passati e li presenta in modelli statistici facilmente comprensibili, come tabelle e grafici. Ad esempio, le aziende utilizzano l'analisi descrittiva per studiare le tendenze stagionali delle vendite da diversi anni.
L'analisi descrittiva si basa su eventi e modelli fattuali scoperti attraverso tecniche di data mining. Tuttavia, non prevede eventi futuri, come fa l'analisi predittiva.
Analisi predittiva e analisi prescrittiva
L'analisi predittiva ti dice cosa potrebbe accadere in base agli eventi passati, mentre l'analisi prescrittiva consiglia ulteriormente le decisioni che influenzano il risultato. Ad esempio, il modello predittivo suggerisce che il team addetto alle consegne non è in grado di far fronte alle prossime festività natalizie. I responsabili di fabbrica utilizzano quindi l'analisi prescrittiva per trovare i migliori programmi di consegna, servizi di corriere e organizzazione dei turni del personale.
Perché l'analisi predittiva è importante?
Essere capaci di prevedere gli aspetti del futuro è fondamentale. Ingegneri, scienziati, aziende, economisti utilizzano da molto tempo l'analisi predittiva per guidare le proprie attività. Gli sviluppi nella tecnologia di machine learning hanno permesso alla data science di espandere la creazione di modelli predittivi ad aree precedentemente troppo difficili o complesse da gestire. L'elaborazione scalabile, il data mining e le tecniche di deep learning permettono alle aziende di scavare in profondità nei loro data lake e di estrarre informazioni e tendenze. L'analisi predittiva è diventata parte integrante dei processi aziendali, offrendo alle organizzazioni all'avanguardia un significativo vantaggio competitivo. Vantaggi inclusi
Rischi decisionali ridotti
La direzione e i dipendenti prendono quotidianamente molte decisioni che influiscono sulle prestazioni dell'azienda. Gli strumenti di analisi predittiva aiutano le parti interessate a supportare le proprie scelte con indicatori basati sui dati. Ad esempio, gli analisti di dati prevedono richieste future per supportare il lancio di un prodotto in un nuovo segmento di mercato.
Esperienze personalizzate per i clienti
Le applicazioni di analisi predittiva consentono alle aziende di interagire con i clienti in modo più efficace analizzando le tendenze del mercato e i dati dei clienti. Ad esempio, i team di marketing creano una campagna più mirata consigliando prodotti in base ai comportamenti di acquisto passati, il che porta a maggiori vendite.
Produttività migliorata
L'analisi predittiva è essenziale per aiutare le aziende a ottimizzare e scalare le proprie operazioni. I responsabili aziendali utilizzano l'analisi predittiva dei dati per identificare i colli di bottiglia del flusso di lavoro in caso di fluttuazione di variabili come forza lavoro, vendite e costi dei materiali. Simulano diversi scenari per anticipare potenziali problemi.
Quali sono i casi d'uso per l'analisi predittiva?
Molte organizzazioni utilizzano attivamente l'analisi predittiva per guidare il processo decisionale in tempo reale e nel futuro. Ecco alcuni esempi di analisi predittiva.
Finanza
I gestori bancari e di fondi prendono decisioni ad alto rischio che potrebbero influire sulla redditività dell'istituto finanziario. L'analisi predittiva consente loro di prendere decisioni con sicurezza fornendo business intelligence basata su dati transazionali passati. Ad esempio,
- I gestori dei prestiti utilizzano un software di analisi avanzata per prevedere il rischio di credito prima di approvare i prestiti ai richiedenti.
- I team di sicurezza bancaria utilizzano software di analisi predittiva per identificare dati transazionali anomali che suggeriscono attività fraudolente.
- Le compagnie assicurative possono utilizzare la modellazione predittiva per identificare false richieste di risarcimento.
Vendita al dettaglio
Le aziende di vendita al dettaglio utilizzano l'analisi predittiva per prevedere la domanda dei clienti regionali e locali e per eseguire la consegna anticipata delle scorte alle stazioni di distribuzione regionali e locali, così da ridurre i tempi di consegna. Altre aziende utilizzano modelli di lead scoring (punteggio dei potenziale cliente) per migliorare i tassi di conversione dei lead, nonché raccomandazioni predittive per aumentare le opportunità di up- e cross-selling in base ai profili dei clienti. Qui, l'analisi predittiva determina strategie di marketing più efficaci. Le aziende utilizzano l'analisi predittiva per fare previsioni future sulle domande e sulle vendite.
Settore manifatturiero
Gli operatori del settore manifatturiero utilizzano l'analisi predittiva per migliorare la produttività, l'efficienza dei costi e la qualità in tutta la catena di fornitura. Ad esempio, i responsabili degli acquisti utilizzano l'analisi predittiva per prevedere i prezzi dei materiali e garantirli al tasso più basso possibile. Nel frattempo, il reparto logistico esegue analisi predittive per tracciare i percorsi di consegna ottimali e ridurre le spese di spedizione.
Questo settore utilizza anche il machine learning predittivo per identificare potenziali guasti alle apparecchiature. I tecnici possono effettuare riparazioni programmate con un impatto minimo sul programma di produzione. Gli operatori del settore manifatturiero utilizzano l'analisi dei dati predittiva per monitorare le apparecchiature delle linee di produzione, al fine di ottimizzare la velocità di trasmissione effettiva, rilevare le irregolarità ed evidenziare i difetti delle apparecchiature. Le aziende manifatturiere utilizzano l'analisi predittiva per monitorare i macchinari, identificarne le condizioni e prevedere i requisiti di manutenzione.
Sanità
Il settore sanitario trae vantaggio dall'analisi predittiva a livello macro e micro. Ad esempio, gli esperti medici utilizzano modelli predittivi per tracciare il percorso delle malattie globali sulla base di variabili mutevoli come lo sviluppo e la disponibilità dei vaccini. I medici utilizzano l'analisi predittiva sanitaria anche per monitorare i sintomi dei pazienti e anticipare le complicazioni che potrebbero insorgere in futuro. Le aziende sanitarie utilizzano l'analisi predittiva sulle apparecchiature di monitoraggio dei pazienti per rilevare in tempo reale i cambiamenti nelle condizioni dei pazienti, eliminando al contempo gli allarmi spuri che rendono inefficaci le apparecchiature.
Come funziona l'analisi predittiva?
Oggi, l'analisi predittiva si basa in gran parte su tecniche avanzate di machine learning. I data scientist utilizzano il deep learning e algoritmi complessi per analizzare numerose variabili e per creare modelli predittivi per prevedere comportamenti potenziali dai big data.
Modelli di analisi predittiva
I modelli di analisi predittiva sono costituiti da tecniche, formule e principi matematici che consentono ai computer di calcolare la probabilità che si verifichi un evento sulla base di determinati presupposti. Questi modelli provano a rispondere a domande probabilistiche, come:
- Quali sono le possibilità che un determinato cliente sia inadempiente su un prestito?
- In che modo determinate decisioni di marketing e finanziarie influiranno sui prezzi futuri delle azioni?
- Quanto tempo funzionerà una macchina prima di dover essere riparata?
I modelli di analisi predittiva che guidano le decisioni aziendali del futuro sono complessi e presentano numerosi fattori da tenere in considerazione. In genere richiedono tempo per essere sviluppati e convalidati e devono essere continuamente rifiniti per adattarsi ai cambiamenti dell'ambiente economico e commerciale.
I modelli di analisi predittiva possono includere modelli di classificazione
Costruire il modello
Le organizzazioni utilizzano la modellazione predittiva per analizzare i possibili risultati per i dati storici e transazionali. Il modello predittivo viene creato seguendo queste fasi:
Definizione degli obiettivi
Il team discute la questione che vorrebbero prevedere per comprendere gli obiettivi aziendali. Definendo correttamente gli obiettivi aziendali del caso di analisi predittiva, puoi iniziare a identificare gli input, gli output e i set di dati pertinenti del modello.
Raccolta dei dati richiesti
La fase successiva consiste nel consolidare i dati provenienti da diverse origini in un data warehouse. I dati vengono raccolti da origini quali e-mail, sistemi ERP, fogli di calcolo e altre applicazioni aziendali. La modellazione predittiva in genere diventa più accurata quando si forniscono al modello statistico set di dati più grandi anziché pochi punti dati.
Addestramento e implementazione del modello
È ora possibile analizzare i dati del campione utilizzando tecniche statistiche e tecnologie predittive. Una volta che le tecniche di modellazione predittiva produrranno risultati coerenti e accurati, sarà possibile integrare il modello con le applicazioni aziendali. Ciò fornirà l'accesso a tutti i reparti aziendali in modo che possano fare previsioni accurate.
Quali sono le tecniche di analisi predittiva più comuni?
Così come per molte applicazioni di machine learning, l'analisi predittiva è un'attività dinamica che utilizza costantemente nuovi dati per aggiornare le previsioni. Ciò significa che la tecnica utilizza la pipeline di data cleansing, addestramento dei modelli, implementazione, feedback, riqualificazione, reimplementazione e la capacità di assimilare i dati quasi in tempo reale. I data scientist utilizzano le seguenti tecniche di analisi predittiva.
Alberi decisionali
Un albero decisionale è un modello di machine learning che consente al software di fare previsioni rispondendo a una serie di domande affermative. Come il suo nome, questa tecnica emula la forma di un albero con nodi e rami. Ogni nodo contiene una funzionalità specifica del problema a cui è necessario rispondere prima di passare al nodo successivo. Ogni nodo si dirama in due foglie, che portano ai nodi successivi.
Un albero decisionale può prevedere dati sia qualitativi che quantitativi. Ad esempio, è possibile utilizzare un modello predittivo ad albero decisionale per prevedere i prezzi degli immobili o le condizioni di salute di un paziente in base a sintomi evidenti. Gli alberi decisionali sono facili da capire ma meno flessibili quando si analizzano nuovi dati diversi.
Analisi di regressione
La regressione è un approccio statistico utilizzato dai data scientist per fare previsioni classificando o correlando nuovi dati con set di dati noti. La regressione lineare modella la relazione tra una variabile indipendente e un valore dipendente su un grafico bidimensionale. Ad esempio, i responsabili delle risorse umane utilizzano la regressione lineare per prevedere lo stipendio di un candidato sulla base di anni di esperienza.
Nel frattempo, la regressione logistica classifica le variabili in due o più categorie in base alle probabilità. Ad esempio, i team IT utilizzano la regressione logistica per rilevare e prevedere se un'e-mail è spam. Il modello classifica l'e-mail come sospetta se rileva troppe caratteristiche indesiderate oltre una soglia prestabilita.
Analisi delle serie temporali
L'analisi delle serie temporali è una tecnica di analisi predittiva utilizzata per analizzare i punti dati raccolti o registrati nel tempo, riconoscendo l'importanza dell'ordine temporale. Ciò la rende particolarmente utile nelle applicazioni di previsione come i movimenti dei prezzi delle azioni, il consumo di energia o la pianificazione della domanda nella gestione della catena di approvvigionamento.
Un metodo chiave nell'analisi delle serie temporali è la media mobile integrata autoregressiva (ARIMA), che modella le relazioni dipendenti dal tempo tenendo conto dei valori e degli errori passati per prevedere le tendenze future. Approcci più avanzati, come la memoria a lungo termine (LSTM), mantengono la memoria su intervalli di tempo prolungati, sfruttando il deep learning per acquisire dipendenze a lungo termine nei dati di serie temporali.
Reti neurali basate sul deep learning
Il deep learning ha rivoluzionato l'analisi predittiva consentendo ai modelli di elaborare dati complessi e ad alta dimensione e scoprire relazioni intricate che le tecniche tradizionali potrebbero sfuggire. Le reti neurali sono particolarmente efficaci quando si effettuano previsioni con dati complessi come immagini, video e registrazioni vocali. I modelli di deep learning migliorano le capacità predittive in settori complessi come l'assistenza sanitaria e la sicurezza informatica.
In che modo AWS può essere utile per l'analisi predittiva?
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