Che cos'è l'analisi predittiva? Esempi, tipi di modelli e usi

Ogni azienda vuole aumentare il proprio profitto netto.

Un modo per farlo è analizzare cosa potrebbe accadere in seguito, identificare e capitalizzare le opportunità e prevenire perdite finanziarie. Il software di analisi predittiva consente alle organizzazioni di realizzare tutto ciò prevedendo scenari potenziali basati su dati storici. Queste soluzioni utilizzano una combinazione di algoritmi di machine learning (ML) e deep learning per trovare schemi da fonti di dati disparate e fornire intuizioni predittive sul futuro.

L'analisi predittiva rientra nell'ambito dell'analisi avanzata, che include anche il data mining, l'analisi dei big data e l'analisi prescrittiva.

Esempi di analisi predittiva

Gli strumenti avanzati non sono più riservati alle grandi organizzazioni e molti settori oggi stanno sfruttando l'uso dell'analisi predittiva. Qualunque sia l'obiettivo che hai in mente, c'è una buona probabilità che l'analisi predittiva sia lo strumento che la tua azienda sta cercando.

Ad esempio, i rivenditori spesso utilizzano l'analisi predittiva per prevedere le esigenze di inventario, gestire i programmi di spedizione e trovare modi per progettare layout di negozi per massimizzare le vendite.

Inoltre, le compagnie aeree possono utilizzare l'analisi predittiva per impostare i prezzi dei biglietti che riflettono le tendenze di viaggio passate. Gli hotel possono utilizzare questa tecnologia per prevedere il numero di ospiti per massimizzare sia i ricavi che l'occupazione.

Diamo un'occhiata ad alcuni altri esempi di analisi predittiva.

Esempio di analisi predittiva nella sanità

Una diagnosi medica è uno dei migliori esempi di analisi predittiva nella sanità. Il settore sanitario ha adottato l'analisi per prevedere esiti negativi sulla salute nei pazienti a rischio. Queste previsioni consentono di rilevare precocemente le malattie nei pazienti che potrebbero non presentare nemmeno sintomi.

L'analisi predittiva consente ai professionisti sanitari di prendere le misure necessarie per identificare i pazienti più a rischio di malattie croniche e trovare quali interventi sono i migliori. Può anche essere utilizzata in alcuni dispositivi medici.

Ad esempio, un dispositivo per pazienti asmatici che utilizza l'analisi predittiva può registrare e analizzare i suoni respiratori dei pazienti e fornire feedback in tempo reale tramite un'app per smartphone per aiutare i pazienti a gestire meglio i loro sintomi e prepararsi a un attacco.

Secondo un rapporto del 2017 della Society of Actuaries, il 57% dei dirigenti sanitari di organizzazioni che già utilizzano l'analisi predittiva crede che risparmierà il 15% o più del loro budget nei prossimi cinque anni. Lo studio ha anche rivelato che l'89% dei dirigenti sanitari appartiene a organizzazioni che stanno già utilizzando l'analisi predittiva o pianificano di farlo entro i prossimi cinque anni.

Esempio di analisi predittiva nella produzione

Nel settore manifatturiero, la manutenzione predittiva è cruciale per la manutenzione delle costose attrezzature di fabbrica. I sensori collegati ai macchinari forniscono dati in tempo reale agli strumenti analitici e possono rivelare qualsiasi attività rischiosa oltre a prevedere meglio quando le macchine stanno per guastarsi.

Oltre ai guasti delle attrezzature e alle future esigenze di risorse, l'analisi predittiva può anche essere utilizzata per ridurre i rischi di sicurezza e responsabilità, oltre a migliorare le prestazioni complessive.

Esempio di analisi predittiva nello sport

In molti sport, l'analisi predittiva è fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo. Prevedere la regressione e la produttività dei giocatori è forse uno dei maggiori casi d'uso dell'analisi nello sport oggi. Anche le squadre di piccoli mercati utilizzano l'analisi predittiva per strutturare i contratti dei giocatori ed evitare errori in futuro.

Pensa al film Moneyball, che ha aperto gli occhi degli spettatori al mondo dell'analisi sportiva. L'industria sportiva può prevedere quale giocatore si esibirà meglio in quale posizione o come si comporterà contro una squadra rivale. Può essere utilizzata per l'analisi dei giocatori, l'analisi delle squadre e persino l'analisi della gestione dei fan, che determinerà quali fattori del gioco attraggono più fan.

Come funziona l'analisi predittiva

L'analisi predittiva funziona trovando correlazioni tra diversi punti dati in un dataset. Inizia raccogliendo dati e addestrando un modello statistico che ti aiuti a generare previsioni. Una volta che hai i dati, segui i passaggi seguenti per ottenere intuizioni utilizzando l'analisi predittiva.

• Definisci il bisogno: Come qualsiasi processo di analisi dei dati, il processo di analisi predittiva richiede innanzitutto di definire un bisogno. Stai cercando di prevedere quali contenuti avranno successo? Prevedere le abitudini di acquisto dei tuoi clienti? E il tasso di abbandono dei clienti? Assicurati di conoscere i risultati che stai cercando di definire, così come i tuoi obiettivi aziendali.
• Raccogli e organizza i dati: Una volta che conosci i bisogni, raccogli dati da fonti rilevanti come soluzioni CRM, strumenti ERP, sistemi di automazione del marketing e altri.
• Elabora i dati: I dati grezzi possono avere valori mancanti, anomalie o outlier. Ecco perché devi utilizzare il processo di data mining per preparare i dati da tutte le fonti in un unico luogo principale per l'analisi.
  
• Distribuisci il modello predittivo: Ora sei pronto per distribuire un modello predittivo come un albero decisionale, un modello di regressione o un modello di machine learning che hai creato. Successivamente, il software di analisi predittiva esamina i dati raccolti ed estrae intuizioni predittive. Puoi quindi utilizzare la visualizzazione dei dati per visualizzare queste intuizioni in un modo che consenta agli utenti di interpretare i risultati con l'obiettivo di rendere le informazioni il più utili possibile.
• Agisci: L'ultimo passaggio è agire in base alle tendenze e ai modelli trovati. Questo richiede una forte acume aziendale per identificare le aree di opportunità. Avere l'assistenza di analisti e/o scienziati dei dati aiuta anche.

L'esempio seguente mostra una visualizzazione predittiva di base sulla previsione del traffico del sito web dopo due trimestri consecutivi che hanno mostrato un forte calo:

Per giungere a questa conclusione predittiva, dovresti conoscere le ragioni del forte calo del traffico. Ci dovrebbe anche essere un piano in atto che lavori per recuperare il traffico a un ritmo costante.

A seconda della complessità dello strumento e della sua nicchia, le intuizioni e le visualizzazioni possono variare. Quindi, trovare lo strumento giusto per le esigenze della tua azienda è molto importante.

Esiste anche l'analisi prescrittiva, che porta le intuizioni un passo avanti fornendo passaggi successivi calcolati. Tuttavia, queste analisi sono raramente viste oggi. Mentre l'analisi predittiva crea una stima di ciò che potrebbe accadere in seguito, l'analisi prescrittiva ti dice come reagire nel modo migliore possibile a quella previsione.

Tecniche di analisi predittiva

Le aziende utilizzano tecniche di data mining per dare un senso ai loro dati per implementare vari obiettivi e potenziali strategie di miglioramento. Raccolgono informazioni grezze e le trasformano in intuizioni azionabili utilizzando diverse tecniche di analisi predittiva.

1. Modelli di classificazione

Un modello di classificazione viene utilizzato per analizzare vari attributi associati a diversi tipi di dati. Quando un'organizzazione può identificare le principali caratteristiche di questi tipi di dati, può meglio organizzare e classificare tutti i dati correlati.

Una volta che questo metodo è in grado di apprendere dai dati storici, li segmenta in categorie in un modo che risponde a domande "sì" e "no". Alcune di queste domande potrebbero essere "è questa una transazione fraudolenta" o "questo prestito sarà approvato".

2. Analisi di regressione

L'analisi di regressione aiuta gli utenti a prevedere i valori degli asset e a comprendere la relazione tra due variabili, come le materie prime e i prezzi delle azioni. Queste tecniche sono spesso utilizzate nel settore bancario, negli investimenti e in altri modelli finanziari poiché vengono utilizzate per prevedere un numero mentre trovano schemi chiave in grandi set di dati.

3. Alberi decisionali

Uno dei metodi più popolari per l'analisi predittiva è l'albero decisionale, che si basa su diagrammi a forma di albero per mostrare la probabilità statistica. Il metodo di ramificazione all'interno degli alberi decisionali mostra ogni possibile risultato o una decisione o scelta specifica che può portare a ciò che viene dopo.

Questo tipo di modello esamina i dati e cerca di trovare la variabile che divide i dati in raggruppamenti logici che sono i più diversi. Sono anche il metodo preferito quando ci sono variabili mancanti o se qualcuno sta cercando una risposta rapida e facile da comprendere.

4. Reti neurali

Un metodo all'avanguardia per l'analisi predittiva è le reti neurali, che è un algoritmo statistico progettato per identificare le relazioni tra set di dati mentre imita il modo in cui opera il cervello umano.

5. Modelli di clustering

Un modello di clustering è un tipo di apprendimento non supervisionato che raggruppa dati con attributi simili. Utilizza tecniche come il clustering spaziale basato sulla densità delle applicazioni con rumore (DBSCAN), il clustering k-means, il clustering mean-shift, il clustering gerarchico e il clustering di massimizzazione delle aspettative (EM) utilizzando modelli di miscele gaussiane (GMM).

6. Modelli di serie temporali

La modellazione delle serie temporali analizza la stagionalità, il comportamento ciclico e le tendenze esaminando gli input di dati a una frequenza temporale specifica. Utilizzando questo modello, sarai in grado di tracciare la variabile dipendente nel tempo per scoprire cosa è cambiato e prevedere cosa potrebbe accadere in seguito. I modelli di serie temporali comunemente usati includono autoregressione (AR), media mobile (MA), ARIMA e ARMA.

Vantaggi dell'analisi predittiva

Le organizzazioni che utilizzano soluzioni di analisi predittiva sono meglio in grado di ottimizzare il loro processo decisionale, anticipare eventi futuri, migliorare l'efficienza operativa, trovare nuove opportunità e aumentare la soddisfazione del cliente.

• Ottieni un vantaggio competitivo: I sistemi di analisi predittiva consentono alle organizzazioni di analizzare e scoprire schemi di dati storici. Queste intuizioni sui dati dicono loro di più sulle tendenze del mercato, sui rischi potenziali, sulle fluttuazioni della domanda e sul comportamento dei clienti. Le organizzazioni possono utilizzare tutti questi punti dati per personalizzare le loro offerte e battere la concorrenza.
• Ottimizza il processo decisionale: La modellazione predittiva fornisce alle organizzazioni intuizioni cruciali basate sui dati che possono utilizzare per prendere decisioni strategiche. Ad esempio, l'analisi predittiva può aiutare le aziende a identificare i canali di marketing più efficaci e le campagne di marketing personalizzate per questi canali per aumentare i tassi di conversione.
• Migliora l'efficienza operativa: Adottare l'analisi predittiva aiuta le aziende a prevedere la domanda e mantenere i livelli di inventario di conseguenza. Di conseguenza, le organizzazioni possono ridurre i costi di mantenimento dell'inventario e le mancanze di stock. Le aziende manifatturiere possono anche utilizzare le intuizioni della modellazione predittiva per prevedere i guasti delle attrezzature e ridurre i tempi di inattività con la manutenzione preventiva.
• Soddisfa le aspettative dei clienti: Analizzare i dati dei clienti fornisce alle aziende la capacità di comprendere le preferenze dei clienti, i modelli di acquisto, le interazioni con i prodotti e la cronologia di navigazione. Le organizzazioni possono utilizzare tutte queste intuizioni per raccomandare i prodotti o servizi giusti al momento giusto, risultando in una maggiore soddisfazione e fidelizzazione dei clienti.

Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo dell'analisi predittiva per ottenere una visione migliore dei tuoi dati è che rende la previsione del futuro sia più accurata che affidabile rispetto ad altri strumenti. Quando questi strumenti vengono messi in azione, gli utenti possono trovare modi per risparmiare e guadagnare denaro, aumentare la produttività e pianificare scenari potenziali.

Al centro dell'analisi predittiva, il suo principale vantaggio è dare alle aziende la capacità di ridurre il costo richiesto per prevedere potenziali risultati, fattori ambientali, intelligenza competitiva e condizioni di mercato.

Altri vantaggi dell'analisi predittiva sono:

• Rilevare frodi, migliorare il rilevamento dei modelli e prevenire comportamenti criminali
• Ottimizzare le campagne di marketing determinando le risposte o gli acquisti dei clienti
• Pianificazione della forza lavoro e analisi del turnover
• Analisi dei concorrenti

L'analisi predittiva esiste da decenni, ma man mano che la tecnologia avanza, anche questa tecnica si evolve. Sempre più organizzazioni stanno cercando di utilizzare l'analisi predittiva non solo per migliorare il loro profitto netto, ma anche per garantire di avere un vantaggio competitivo che porta al loro successo.

Grazie alla tecnologia, c'è un aumento del tipo di dati che possono essere analizzati. Il software è più facile da usare che mai e i computer che analizzano i dati sono più veloci e meno costosi. Per questo motivo, l'analisi predittiva non è riservata ai professionisti del software, ai matematici e agli statistici. Invece, è una tattica che chiunque può utilizzare.

Le sfide dell'analisi predittiva

L'analisi predittiva presenta molte sfide che emergono a causa della qualità dei dati, dei modelli di dati in cambiamento, dell'overfitting e dell'underfitting e dell'interpretabilità del modello.

• Qualità dei dati: Le intuizioni che derivano dall'utilizzo di strumenti di analisi predittiva dipendono dalla qualità e dalla quantità dei dati. Le organizzazioni con dati insufficienti o inaccurati potrebbero non essere in grado di realizzare appieno il potenziale delle intuizioni predittive.
• Overfitting e Underfitting: L'overfitting si riferisce al fenomeno di un modello di dati che diventa troppo adattato ai dati di addestramento. L'underfitting si verifica quando un modello tende a semplificare eccessivamente i modelli. Entrambi possono essere fuorvianti perché l'overfitting potrebbe non adattarsi accuratamente ai nuovi dati e l'underfitting potrebbe non rivelare le complessità dei dati.
• Modelli di dati in cambiamento: Nonostante i molti vantaggi dell'analisi predittiva, un modello predittivo potrebbe non restituire risultati adeguati, specialmente quando i nuovi dati differiscono significativamente dai dati storici. Ecco perché le organizzazioni devono utilizzare strategie adattive per garantire che i dati di addestramento di un modello rimangano rilevanti nel tempo.
• Interpretabilità del modello: Le industrie con requisiti etici e normativi, come la sanità e la finanza, devono comprendere come un modello prevede e fornisce intuizioni.
• Monitoraggio del modello di dati: I modelli di dati devono essere costantemente governati, modificati e perfezionati da analisti e scienziati dei dati per garantire che stiano generando i risultati giusti. In caso contrario, i dati che la tua organizzazione utilizza per le previsioni prevederanno solo risultati inaccurati.

Altre sfide che potresti incontrare quando lavori con l'analisi predittiva sono:

• Avere l'esperienza del tuo personale per comprendere questo modello statistico
• Non avere le intuizioni necessarie che possono aiutarti ad agire contro le tendenze future
• Alcuni strumenti di analisi predittiva possono essere difficili da scalare e distribuire

Analisi predittiva vs. modellazione predittiva

L'analisi predittiva può talvolta essere erroneamente indicata come modellazione predittiva o viceversa. Sebbene i due siano simili, hanno alcune differenze distintive.

Come detto in precedenza, l'analisi predittiva viene utilizzata per prevedere l'esito di eventi futuri sconosciuti utilizzando il data mining, l'intelligenza artificiale e altre tecniche. Identifica anche i rischi e le opportunità che potrebbero attendere in futuro. Inoltre, lavora per scoprire schemi e relazioni all'interno dei dati che consentono a un'azienda di essere proattiva riguardo al futuro.

Allo stesso modo, la modellazione predittiva è il processo di utilizzo di risultati noti per creare, elaborare e convalidare un modello che può essere utilizzato per prevedere risultati futuri. Questo strumento è utilizzato nell'analisi predittiva per comprendere e prepararsi a ciò che potrebbe accadere in futuro. Può essere un processo alquanto ripetitivo poiché esegue uno o più algoritmi su set di dati specifici per essere in grado di arrivare a una moltitudine di risultati.

La modellazione predittiva utilizza due tipi di "modelli" per prevedere i risultati: parametrici e non parametrici.

Modelli parametrici fanno una o più ipotesi sul futuro e possono fare ipotesi specifiche sulle caratteristiche utilizzate nella creazione di un modello. Questi sono spesso chiamati "parametri" che possono prevedere dove cadrà un punto dati futuro.

Modelli non parametrici coinvolgono meno ipotesi perché spesso ci sono informazioni più sottili o vaghe su un modello. Le previsioni fatte con modelli non parametrici tendono a utilizzare set di dati più grandi e ad essere meno accurate.

Abbraccia il tuo oracolo interiore

L'analisi predittiva utilizza metodi statistici per prevedere risultati futuri, ma spetta a un'azienda interpretare i risultati e agire. Ecco perché è importante avere lo strumento e il team giusti a disposizione per qualsiasi progetto analitico, specialmente uno che coinvolge la previsione e la previsione.

Usa il miglior software di analisi dei prodotti per catturare dati comportamentali che alimentano modelli predittivi più forti.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2020. È stato aggiornato con nuove informazioni.