La modélisation prédictive utilise des données historiques et des techniques statistiques ou de machine learning pour prévoir les résultats futurs. Il s’agit d’une technique fondamentale de la science des données et de l’analyse avancée qui permet aux entreprises d’anticiper ce qui va se passer en se basant sur les tendances et les comportements passés.
Comment fonctionne la modélisation prédictive
- Collecte de données historiques et actuelles
- Identifier les variables cibles (par exemple, le taux de désabonnement, les ventes)
- Sélectionner et former un modèle prédictif (par exemple, régression, arbres de décision)
- Valider le modèle à l’aide de données de test
- Appliquer le modèle pour faire des prévisions sur des données nouvelles ou en temps réel
Techniques courantes de modélisation prédictive
- Régression linéaire : Prévoir des résultats continus
- Régression logistique : Prédire les résultats binaires (oui/non)
- Arbres de décision et forêts aléatoires : Traitez des ensembles de données complexes avec une grande facilité d’interprétation
- Réseaux neuronaux : Capturez les relations non linéaires et les cas d’utilisation de l’apprentissage profond.
Les use cases dans les entreprises
- Prédiction de l’attrition de la clientèle
- Prévision de la demande
- Détection de la fraude
- Evaluation du crédit et modélisation du risque
Modélisation prédictive avec ClicData
- Importer les prédictions du modèle dans des tableaux de bord pour la visualisation
- Automatiser les mises à jour des données pour une actualisation prédictive en temps réel
- Combinez les prédictions avec d’autres données d’entreprise pour les mettre en contexte
- Partager en toute sécurité les résultats du modèle avec les parties prenantes
FAQ sur la modélisation prédictive
Puis-je construire des modèles prédictifs directement dans ClicData ?
ClicData n’est pas un environnement de modélisation, mais il fonctionne de manière transparente avec les résultats des modèles prédictifs. Vous pouvez importer des prédictions générées ailleurs et utiliser les tableaux de bord de ClicData pour visualiser, suivre et distribuer ces informations au sein de votre organisation.
Comment puis-je intégrer les résultats des modèles prédictifs dans mes tableaux de bord ClicData ?
Une fois que votre modèle génère des prédictions – telles que le risque de désabonnement ou les prévisions de demande – vous pouvez importer ces données dans ClicData via l’API, le téléchargement de fichiers ou un connecteur de données. De là, elles peuvent être visualisées avec les KPI de l’entreprise, filtrées et partagées en toute sécurité.
Comment ClicData aide-t-il à maintenir des prévisions en temps réel ou régulièrement mises à jour ?
Les rafraîchissements automatiques des données de ClicData vous permettent de maintenir les résultats prédictifs à jour. Si vos modèles sont programmés pour s’exécuter quotidiennement ou hebdomadairement, vous pouvez les aligner avec la synchronisation des données de ClicData pour vous assurer que les parties prenantes voient toujours les dernières prévisions.
Quel est l’intérêt de combiner les données prédictives avec d’autres données de l’entreprise dans ClicData ?
La combinaison des prédictions du modèle avec des mesures opérationnelles ou financières fournit un meilleur contexte pour l’action. Par exemple, en associant les prévisions de ventes aux niveaux de stocks réels, les équipes disposent d’une vue plus complète pour la planification, ce qui réduit les conjectures et permet de prendre des décisions plus rapidement.