Cos'è l'analisi predittiva?
L'analisi predittiva è lo studio dei dati storici e attuali per fare previsioni future. Utilizza una combinazione di tecniche matematiche, statistiche e di machine learning avanzate per analizzare i dati e determinare ed estrapolare le tendenze nascoste.
Molte aziende e organizzazioni utilizzano l'analisi predittiva per guidare le decisioni future. 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.
Analisi predittiva e gerarchia di analisi
Gli analisti utilizzano quattro tipi di analisi dei dati: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. La gerarchia di analisi è la seguente.
- 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 trovati nei dati storici e attuali
- L’analisi prescrittiva prescrive azioni e decisioni future, permettendo alle aziende di ottimizzare il processo decisionale
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. Si tratta di tecniche utilizzate tutt'oggi, come l'analisi di regressione e gli alberi decisionali.
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.
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 capaci di prevedere comportamenti potenziali dai big data.
Così come per molte applicazioni di machine learning, l'analisi predittiva è un'attività dinamica che utilizza costantemente nuovi dati per aggiornare le previsioni. Si tratta di una tecnica che utilizza la classica pipeline di strumenti di machine learning per pulizia dei dati, addestramento dei modelli, implementazione, feedback, riaddestramento e ridistribuzione, insieme alla possibilità di importare dati in tempo quasi reale. Alcuni esempi di tecniche sono gli alberi decisionali, l'analisi di regressione, le analisi di serie temporali e le reti neurali di deep learning.
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 aggiornati per adattarsi ai cambiamenti dell'ambiente economico e commerciale.
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.
Finanza
Il settore finanziario utilizza l'analisi predittiva per guidare il processo decisionale. Alcuni esempi sono il trading predittivo sul mercato, la valutazione del rischio di credito e l'approvazione di prestiti. Le compagnie assicurative utilizzano l'analisi predittiva per prevedere gli eventi meteorologici estremi, al fine di ridurre le richieste di risarcimento e rilevare le richieste di risarcimento fraudolente.
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. Le aziende utilizzano l'analisi predittiva per fare previsioni future sulle domande e sulle vendite.
Settore manifatturiero
I produttori utilizzano l'analisi 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
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. Altri casi d'uso includono la diagnosi medica e la previsione del decorso di una malattia in base ai dati precedenti e allo stato di salute del paziente.
Quali sono i vantaggi dell'analisi predittiva?
I vantaggi principali dell'analisi predittiva sono quattro:
- L'analisi predittiva aiuta i clienti a prendere decisioni consapevoli.
- L'analisi predittiva è in grado di offrire risposte in tempo reale. I modelli di analisi predittiva addestrati possono acquisire dati in tempo reale e fornire risposte immediate.
- L'analisi predittiva è in grado di aiutare i clienti a comprendere problemi complessi. Aiuta a rivelare modelli nei dati in modo più rapido e accurato.
- L'analisi predittiva aiuta le aziende a ottenere un vantaggio competitivo. In confronto alle aziende che non utilizzano l'analisi predittiva, le aziende che ne fanno uso godono di un vantaggio competitivo dovuto alla capacità di prevedere gli eventi futuri in maniera più accurata.
In che modo AWS può essere utile per l'analisi predittiva?
Per iniziare con l'analisi predittiva, puoi esplorare Amazon SageMaker Canvas, che amplia l'accesso al machine learning (ML) fornendo agli analisti aziendali un'interfaccia visiva point-and-click. Ciò consente agli analisti di generare autonomamente previsioni ML accurate, senza richiedere alcuna esperienza di machine learning o senza dover scrivere una singola riga di codice. SageMaker Canvas può essere utilizzato per un'ampia gamma di casi d'uso, tra cui la previsione del tasso di abbandono dei clienti, la previsione delle consegne puntuali e la pianificazione dell'inventario.
È possibile utilizzare Amazon SageMaker per creare, addestrare e implementare modelli di machine learning per qualsiasi caso d'uso con infrastrutture, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti.
Per iniziare, esplora il tutorial di SageMaker Canvas.
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