{"id":3100038,"date":"2025-06-11T19:26:31","date_gmt":"2025-06-11T19:26:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/quest-ce-que-lanalyse-predictive\/"},"modified":"2025-12-30T16:08:11","modified_gmt":"2025-12-30T16:08:11","slug":"quest-ce-que-lanalyse-predictive","status":"publish","type":"guide","link":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/guides\/quest-ce-que-lanalyse-predictive\/","title":{"rendered":"Qu&rsquo;est-ce que l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive ?"},"content":{"rendered":"\n<p>L&rsquo;<strong>analyse pr\u00e9dictive<\/strong> est l&rsquo;utilisation de donn\u00e9es historiques, d&rsquo;algorithmes statistiques et de techniques de machine learning pour pr\u00e9voir les r\u00e9sultats futurs. En analysant des mod\u00e8les dans les donn\u00e9es existantes, l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive aide les entreprises \u00e0 anticiper ce qui est susceptible de se produire ensuite, ce qui permet une prise de d\u00e9cision proactive et une planification strat\u00e9gique. <\/p>\n\n<p>Ce type d&rsquo;analyse est largement utilis\u00e9 pour optimiser les campagnes de marketing, r\u00e9duire les risques, am\u00e9liorer les op\u00e9rations et fid\u00e9liser les clients en identifiant les probl\u00e8mes potentiels avant qu&rsquo;ils ne surviennent.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00c0 quoi r\u00e9pond l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive ?<\/h2>\n\n<p>L&rsquo;analyse pr\u00e9dictive r\u00e9pond \u00e0 des questions telles que :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Quels sont les clients les plus susceptibles de se d\u00e9sabonner dans les 30 prochains jours ?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c0 quoi ressembleront les ventes au prochain trimestre ?<\/li>\n\n\n\n<li>Quels sont les canaux de marketing qui produiront le meilleur retour sur investissement ?<\/li>\n\n\n\n<li>Quelle est la probabilit\u00e9 qu&rsquo;une machine tombe en panne sur la base des donn\u00e9es des capteurs ?<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Elle permet aux organisations de ne plus r\u00e9agir aux tendances mais de fa\u00e7onner l&rsquo;avenir de mani\u00e8re proactive.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Composants cl\u00e9s de l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Donn\u00e9es historiques :<\/strong> Comportement et \u00e9v\u00e9nements pass\u00e9s utilis\u00e9s pour identifier des mod\u00e8les<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mod\u00e9lisation statistique :<\/strong> R\u00e9gression, classification, regroupement, analyse des s\u00e9ries chronologiques<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Apprentissage automatique :<\/strong> Algorithmes qui am\u00e9liorent les pr\u00e9dictions au fur et \u00e0 mesure que les donn\u00e9es deviennent disponibles.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pr\u00e9paration des donn\u00e9es :<\/strong> Nettoyage, normalisation et transformation des donn\u00e9es pour la mod\u00e9lisation<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Visualisation des r\u00e9sultats :<\/strong> Graphiques, scores de probabilit\u00e9 et tableaux de bord montrant les pr\u00e9visions<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Analyse pr\u00e9dictive et autres types d&rsquo;analyse<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Type d&rsquo;analyse<\/th><th>Question principale<\/th><th>Objectif<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Descriptif<\/strong><\/td><td>Que s&rsquo;est-il pass\u00e9 ?<\/td><td>R\u00e9sumer les donn\u00e9es historiques<\/td><\/tr><tr><td><strong>Diagnostic<\/strong><\/td><td>Pourquoi cela s&rsquo;est-il produit ?<\/td><td>Comprendre les causes<\/td><\/tr><tr><td><strong>Pr\u00e9dictif<\/strong><\/td><td>Que pourrait-il se passer ?<\/td><td>Pr\u00e9voir les r\u00e9sultats futurs<\/td><\/tr><tr><td><strong>Prescriptive<\/strong><\/td><td>Que devons-nous faire ?<\/td><td>Recommander des actions sur la base des pr\u00e9visions<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exemples d&rsquo;analyse pr\u00e9dictive en action<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>L&rsquo;industrie<\/th><th>Use cases<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Vente au d\u00e9tail<\/strong><\/td><td>Pr\u00e9voir la demande saisonni\u00e8re et optimiser les stocks<\/td><\/tr><tr><td><strong>Marketing<\/strong><\/td><td>Pr\u00e9dire la valeur de la dur\u00e9e de vie du client et personnaliser les campagnes<\/td><\/tr><tr><td><strong>Finances<\/strong><\/td><td>D\u00e9tecter la fraude et \u00e9valuer le risque de cr\u00e9dit<\/td><\/tr><tr><td><strong>Fabrication<\/strong><\/td><td>Pr\u00e9voir les d\u00e9faillances des \u00e9quipements pour une maintenance proactive<\/td><\/tr><tr><td><strong>Soins de sant\u00e9<\/strong><\/td><td>Identifier les patients pr\u00e9sentant un risque de r\u00e9admission ou de maladie chronique<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Avantages de l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Une meilleure prise de d\u00e9cision :<\/strong> Pr\u00e9voyez les \u00e9v\u00e9nements futurs pour agir en toute confiance<\/li>\n\n\n\n<li><strong>R\u00e9duction des co\u00fbts :<\/strong> R\u00e9duire les d\u00e9chets, \u00e9viter les risques et optimiser les ressources<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Augmentation du chiffre d&rsquo;affaires :<\/strong> Identifiez les opportunit\u00e9s \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e et les possibilit\u00e9s de vente additionnelle<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fid\u00e9lisation des clients :<\/strong> Intervenez de mani\u00e8re proactive avant que le d\u00e9sabonnement ne se produise<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Avantage concurrentiel :<\/strong> Gardez une longueur d&rsquo;avance en anticipant les \u00e9volutions du march\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Les d\u00e9fis de l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n<p>La qualit\u00e9 des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs d\u00e9pend des donn\u00e9es sur lesquelles ils sont form\u00e9s. Ils ne peuvent pas garantir l&rsquo;avenir, mais seulement estimer des probabilit\u00e9s. Un biais ou des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9 peuvent conduire \u00e0 des r\u00e9sultats trompeurs. Voici les points essentiels \u00e0 garder \u00e0 l&rsquo;esprit lors de l&rsquo;\u00e9laboration de votre mod\u00e8le pr\u00e9dictif :   <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/strong> Des donn\u00e9es inexactes ou incompl\u00e8tes conduisent \u00e0 des pr\u00e9visions peu fiables.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Complexit\u00e9 du mod\u00e8le :<\/strong> La construction et la maintenance des mod\u00e8les requi\u00e8rent des comp\u00e9tences sp\u00e9cialis\u00e9es<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Interpr\u00e9tation :<\/strong> Les pr\u00e9visions doivent \u00eatre clairement communiqu\u00e9es aux parties prenantes<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Respect de la vie priv\u00e9e et conformit\u00e9 :<\/strong> Les donn\u00e9es personnelles utilis\u00e9es dans la mod\u00e9lisation doivent \u00eatre trait\u00e9es de mani\u00e8re \u00e9thique et l\u00e9gale.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comment ClicData supporte l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n<p>ClicData vous permet d&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/plateforme\/machine-learning\/\" data-type=\"page\" data-id=\"6092\">ex\u00e9cuter des analyses pr\u00e9dictives<\/a> directement dans vos tableaux de bord en utilisant Python, et bient\u00f4t R, en offrant un environnement flexible pour \u00e9crire, d\u00e9ployer et sortir les r\u00e9sultats sous forme de tables et de visualisations.<\/p>\n\n<p>Les principales capacit\u00e9s sont les suivantes<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Connecter et m\u00e9langer des <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/plateforme\/integration-donnees\/\" data-type=\"page\" data-id=\"6080\">donn\u00e9es historiques provenant de sources multiples<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/plateforme\/etl\/\" data-type=\"page\" data-id=\"6088\">Nettoyer et transformer les donn\u00e9es \u00e0<\/a> l&rsquo;aide d&rsquo;outils ETL avanc\u00e9s<\/li>\n\n\n\n<li>Construire et d\u00e9ployer des <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/plateforme\/machine-learning\/\" data-type=\"page\" data-id=\"6092\">mod\u00e8les Python ou de machine learning<\/a> avec Data Scripts.<\/li>\n\n\n\n<li>Afficher les pr\u00e9dictions \u00e0 l&rsquo;aide de widgets de tableau de bord et d&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/plateforme\/data-automation\/\" data-type=\"page\" data-id=\"6098\">alertes en temps r\u00e9el<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Automatisez l&rsquo;actualisation des donn\u00e9es et planifiez les rapports pour obtenir des informations prospectives.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Avec ClicData, vous pouvez combler le foss\u00e9 entre les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs complexes et les utilisateurs quotidiens en rendant les pr\u00e9dictions accessibles et exploitables gr\u00e2ce \u00e0 des tableaux de bord intuitifs.<\/p>\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">FAQ sur l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n<div class=\"wp-block-wpseopress-faq-block-v2 is-layout-flow wp-block-wpseopress-faq-block-v2-is-layout-flow\">\n<details id=\"what-kind-of-data-do-i-need-for-predictive-analytics\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>De quel type de donn\u00e9es ai-je besoin pour l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive ?<\/strong><\/summary>\n<p>Vous aurez besoin de <strong>donn\u00e9es historiques propres<\/strong> qui refl\u00e8tent les \u00e9v\u00e9nements ou les comportements que vous essayez de pr\u00e9voir. Il s&rsquo;agit notamment des \u00e9l\u00e9ments suivants <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Des enregistrements pr\u00e9cis et horodat\u00e9s Des donn\u00e9es d&rsquo;entr\u00e9e de haute qualit\u00e9 sont \u00e0 la base de pr\u00e9visions pr\u00e9cises.<\/li>\n\n\n\n<li>Volume suffisant pour l&rsquo;entra\u00eenement<\/li>\n\n\n\n<li>Caract\u00e9ristiques pertinentes (variables qui influencent les r\u00e9sultats)<\/li>\n<\/ul>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"how-should-i-prepare-my-data-for-modeling\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Comment dois-je pr\u00e9parer mes donn\u00e9es pour la mod\u00e9lisation ?<\/strong><\/summary>\n<p>La pr\u00e9paration des donn\u00e9es est similaire \u00e0 tout projet d&rsquo;analyse de donn\u00e9es standard, avec quelques \u00e9tapes suppl\u00e9mentaires : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Fractionnement<\/strong>: Un pipeline de donn\u00e9es robuste, utilisant des outils tels que Python ou des plateformes ETL, garantit la r\u00e9p\u00e9tabilit\u00e9 et la confiance.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nettoyage<\/strong>: Corrigez les valeurs manquantes, supprimez les doublons, traitez les valeurs aberrantes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Transformer<\/strong>: Normaliser, mettre \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle ou coder les variables.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s<\/strong>: Cr\u00e9ez de nouvelles variables significatives<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Vous trouverez toutes les \u00e9tapes de pr\u00e9paration des donn\u00e9es d\u00e9taill\u00e9es et expliqu\u00e9es <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/blog\/projet-machine-learning-reussi\/\" data-type=\"post\" data-id=\"3085637\">dans cet article.<\/a> <\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"how-do-i-choose-the-right-predictive-model\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Comment choisir le bon mod\u00e8le pr\u00e9dictif ?<\/strong><\/summary>\n<p>S\u00e9lectionnez un mod\u00e8le en fonction de votre type de probl\u00e8me :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>S\u00e9ries temporelles<\/strong>: ARIMA, Proph\u00e8te Testez plusieurs mod\u00e8les et \u00e9valuez les performances avant de finaliser.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Classification<\/strong> (par exemple, pr\u00e9diction du taux de d\u00e9sabonnement) : R\u00e9gression logistique, for\u00eat al\u00e9atoire.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>R\u00e9gression<\/strong> (par exemple, pr\u00e9visions de ventes) : R\u00e9gression lin\u00e9aire, Gradient Boosting.<\/li>\n<\/ul>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"how-do-i-evaluate-if-my-model-is-good\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Comment \u00e9valuer si mon mod\u00e8le est bon ?<\/strong><\/summary>\n<p>Utilisez des mesures de performance align\u00e9es sur votre objectif :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Classification<\/strong>: Pr\u00e9cision, exactitude, rappel, score F1<\/li>\n\n\n\n<li><strong>R\u00e9gression<\/strong>: RMSE, MAE, R\u00b2<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Consid\u00e9rez \u00e9galement l&rsquo;<strong>impact sur l&rsquo;entreprise<\/strong>: les d\u00e9cisions bas\u00e9es sur le mod\u00e8le am\u00e9liorent-elles les r\u00e9sultats ?<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"how-do-i-keep-the-model-accurate-over-time\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Comment maintenir la pr\u00e9cision du mod\u00e8le au fil du temps ?<\/strong><\/summary>\n<p>Les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs se d\u00e9gradent s&rsquo;ils ne sont pas contr\u00f4l\u00e9s. Quelques bonnes pratiques pour \u00e9viter cela : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>R\u00e9p\u00e9tez l&rsquo;exercice r\u00e9guli\u00e8rement avec des donn\u00e9es fra\u00eeches.<\/li>\n\n\n\n<li>Surveillez la <strong>d\u00e9rive des donn\u00e9es<\/strong> ou les baisses de performance.<\/li>\n\n\n\n<li>Mod\u00e8les de version pour comparer les r\u00e9sultats.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Automatisez ces \u00e9tapes pour que les pr\u00e9dictions restent fiables et \u00e0 jour. Pour en savoir plus sur la fa\u00e7on de pr\u00e9server la pr\u00e9cision de votre mod\u00e8le <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/blog\/projet-machine-learning-reussi\/\" data-type=\"post\" data-id=\"3085637\">, consultez cet article.<\/a>  <\/p>\n<\/details>\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@type\":\"FAQPage\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/predictive-analytics\/\",\"@id\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/predictive-analytics\/\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/predictive-analytics\/#what-kind-of-data-do-i-need-for-predictive-analytics\",\"name\":\"What kind of data do I need for predictive analytics?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>You\u2019ll need &lt;strong>clean, historical data&lt;\/strong> that reflects the events or behaviors you\u2019re trying to forecast. This includes:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Accurate and time-stamped records High-quality input data is the foundation of accurate predictions.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Sufficient volume for training&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Relevant features (variables that influence outcomes)&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/predictive-analytics\/#how-should-i-prepare-my-data-for-modeling\",\"name\":\"How should I prepare my data for modeling?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>The data prep is similar to any standard data analytics projects with a few more steps:   &lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Splitting&lt;\/strong>: Separate into training, validation, and test sets A robust data pipeline, using tools like Python or ETL platforms, ensures repeatability and trust.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Cleaning&lt;\/strong>: Fix missing values, remove duplicates, handle outliers.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Transforming&lt;\/strong>: Normalize, scale, or encode variables.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Feature engineering&lt;\/strong>: Create meaningful new variables&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>You can find all the data prep steps detailed and explained &lt;a href=\\\"https:\/\/www.clicdata.com\/blog\/machine-learning-project-steps\/\\\" data-type=\\\"post\\\" data-id=\\\"3085637\\\">in this article&lt;\/a>. &lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/predictive-analytics\/#how-do-i-choose-the-right-predictive-model\",\"name\":\"How do I choose the right predictive model?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Select a model based on your problem type:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Time Series&lt;\/strong>: ARIMA, Prophet Test multiple models and evaluate performance before finalizing.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Classification&lt;\/strong> (e.g., churn prediction): Logistic Regression, Random Forest.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Regression&lt;\/strong> (e.g., sales forecast): Linear Regression, Gradient Boosting.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/predictive-analytics\/#how-do-i-evaluate-if-my-model-is-good\",\"name\":\"How do I evaluate if my model is good?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Use performance metrics aligned with your objective:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Classification&lt;\/strong>: Accuracy, precision, recall, F1-score&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>&lt;strong>Regression&lt;\/strong>: RMSE, MAE, R\u00b2&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>Also consider &lt;strong>business impact&lt;\/strong>: are decisions based on the model improving outcomes?&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/predictive-analytics\/#how-do-i-keep-the-model-accurate-over-time\",\"name\":\"How do I keep the model accurate over time?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Predictive models degrade if not monitored. Some best practices to avoid that:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Retrain regularly with fresh data.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Monitor for &lt;strong>data drift&lt;\/strong> or drops in performance.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Version models to compare results.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>Automate these steps to keep predictions reliable and current. Learn more about how to keep your model accurate &lt;a href=\\\"https:\/\/www.clicdata.com\/blog\/machine-learning-project-steps\/\\\" data-type=\\\"post\\\" data-id=\\\"3085637\\\">in this article&lt;\/a>. &lt;\/p>\"}}]}<\/script><\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"Comprendre l'analyse pr\u00e9dictive | ClicData Data Guides","_seopress_titles_desc":"D\u00e9couvrez ce qu'est l'analyse pr\u00e9dictive, comment elle fonctionne et comment les entreprises l'utilisent pour pr\u00e9voir les tendances et prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es.","_seopress_robots_index":""},"guide-section":[100586],"class_list":["post-3100038","guide","type-guide","status-publish","hentry","guide-section-analytics-types-data-use-cases-fr"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/guide\/3100038","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/guide"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/guide"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3100038"}],"wp:term":[{"taxonomy":"guide-section","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/guide-section?post=3100038"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}