Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è una forma avanzata di analisi dei dati che tenta di rispondere alla domanda "Qual è il passaggio successivo?". Essendo un ramo della data science per le aziende, la crescita dell'analisi predittiva e aumentata coincide con quella dei sistemi di big data, in cui pool di dati più ampi e consistenti consentono di eseguire attività di data mining più complete per offrire insight predittivi. I progressi del machine learning per big data hanno contribuito anche a espandere le funzionalità di analisi predittiva.

La crescita dell'analisi predittiva e aumentata coincide con quella dei sistemi di big data, in cui pool di dati più ampi consentono di eseguire attività di data mining più complete per offrire insight predittivi. I progressi del machine learning per big data hanno contribuito anche a espandere le funzionalità di analisi predittiva.

Scopri in che modo le soluzioni di analisi dei dati, machine learning e intelligenza artificiale di Google Cloud possono aiutare la tua azienda a operare in modo più rapido ed efficiente con l'analisi predittiva.

Inizia gratuitamente

Definizione di analisi predittiva

L'analisi predittiva è il processo di utilizzo dei dati per prevedere risultati futuri. Utilizza l'analisi dei dati, il machine learning, l'intelligenza artificiale e i modelli statistici per trovare pattern che potrebbero prevedere comportamenti futuri. Le organizzazioni possono utilizzare dati storici e attuali per prevedere tendenze e comportamenti in termini di secondi, giorni o anni nel futuro con grande precisione.

Come funziona l'analisi predittiva?

I data scientist utilizzano modelli predittivi per identificare le correlazioni tra i diversi elementi nei set di dati selezionati. Una volta completata la raccolta dei dati, viene formulato un modello statistico, addestrato e modificato per generare previsioni accurate.

Il flusso di lavoro per creare framework di analisi predittiva prevede cinque passaggi di base:

Definizione del problema: una previsione inizia con una buona tesi e un insieme di requisiti. Ad esempio, un modello di analisi predittiva può rilevare eventuali frodi? Determinare i livelli di inventario ottimali per le festività degli acquisti natalizi? Identificare i potenziali livelli di inondazione in caso di maltempo? È utile identificare un problema specifico da risolvere per determinare quale metodo di analisi predittiva utilizzare.
Acquisizione e organizzazione dei dati: un'organizzazione potrebbe disporre di decenni di dati a cui attingere o un flusso continuo di dati provenienti dalle interazioni con i clienti. Prima di poter sviluppare modelli di analisi predittiva, è necessario identificare i flussi di dati e poi organizzare i set di dati in un repository, ad esempio un data warehouse come BigQuery.
Pre-elaborazione dei dati: i dati non elaborati sono utili solo nominalmente. Al fine di preparare i dati per i modelli di analisi predittiva, è necessario eseguire una pulizia per rimuovere anomalie, punti dati mancanti o outlier estremi, tutti problemi che potrebbero nascere da errori di input o misurazione.
Sviluppo di modelli predittivi: i data scientist hanno a disposizione una serie di strumenti e tecniche per sviluppare modelli predittivi, a seconda del problema da risolvere e della natura del set di dati. Il machine learning, i modelli di regressione e gli alberi decisionali sono alcuni dei tipi più comuni di modelli predittivi.
Convalida e deployment dei risultati: occorre controllare l'accuratezza del modello e modificarlo di conseguenza. Una volta ottenuti risultati accettabili, è possibile renderli disponibili agli stakeholder tramite un'app, un sito web o una dashboard di dati.

Quali sono le tecniche di analisi predittiva?

In generale, esistono due tipi di modelli di analisi predittiva: quelli di classificazione e quelli di regressione. I modelli di classificazione tentano di inserire oggetti di dati (ad esempio clienti o potenziali risultati) in una determinata categoria. Ad esempio, se un rivenditore ha molti dati su diversi tipi di clienti, potrebbe provare a prevedere quali tipi di clienti saranno ricettivi alle email di marketing. I modelli di regressione cercano di prevedere dati continui, ad esempio quante entrate genererà un cliente durante il suo rapporto con l'azienda.

L'analisi predittiva di solito prevede tre tipi principali di tecniche:

Analisi di regressione

La regressione è una tecnica di analisi statistica che stima le relazioni tra variabili. La regressione è utile per determinare possibili pattern in grandi set di dati al fine di determinare la correlazione tra gli input. Conviene utilizzarla su dati continui che seguono una distribuzione nota. La regressione viene spesso utilizzata per determinare in che modo una o più variabili indipendenti influiscono su un'altra, ad esempio in che misura un aumento del prezzo interesserà la vendita di un prodotto.

Alberi decisionali

Gli alberi decisionali sono modelli di classificazione che inseriscono i dati in categorie diverse in base a variabili distinte. Questo metodo è particolarmente efficace per comprendere le decisioni di una persona. Il modello è simile a un albero in cui ogni ramo rappresenta una potenziale scelta, mentre la foglia del ramo rappresenta il risultato della decisione. Gli alberi decisionali di solito sono facili da comprendere e funzionano bene se un set di dati contiene diverse variabili mancanti.

Reti neurali

Le reti neurali sono metodi di machine learning utili per l'analisi predittiva durante la definizione di relazioni molto complesse. Essenzialmente, si tratta di potenti motori di riconoscimento di forme. Le reti neurali sono ideali per determinare relazioni non lineari nei set di dati, soprattutto se non esiste una formula matematica nota per analizzare i dati. Le reti neurali possono essere utilizzate per convalidare i risultati degli alberi decisionali e dei modelli di regressione.

Risolvi le tue sfide aziendali con Google Cloud

I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti gratuiti da spendere su Google Cloud.

Inizia

Parla con un esperto del team di vendita di Google Cloud per discutere della tua sfida unica in modo più dettagliato.

Contattaci

Utilizzi ed esempi dell'analisi predittiva

L'analisi predittiva può essere utilizzata per semplificare le operazioni, aumentare le entrate e mitigare il rischio per quasi tutte le attività o i settori, tra cui servizi bancari, vendita al dettaglio, utility, servizi pubblici, sanità e produzione. Talvolta viene usata l'analisi aumentata, che utilizza il machine learning per big data. Ecco altri esempi di casi d'uso, che includono l'analisi dei data lake.

Rilevamento di frodi

L'analisi predittiva consente di esaminare in tempo reale tutte le azioni sulla rete di un'azienda per individuare le anomalie che indicano attività fraudolente e altre vulnerabilità.

Previsione di conversione e acquisto

Le aziende possono intraprendere azioni, come il retargeting degli annunci online per i visitatori, con dati che prevedono una maggiore probabilità di conversione e intenzione di acquisto.

Riduzione dei rischi

Chi si occupa di affidabilità creditizie, indennizzi assicurativi e riscossioni dei crediti utilizza l'analisi predittiva per valutare e determinare la probabilità di valori predefiniti futuri.

Miglioramento operativo

Le aziende utilizzano modelli di analisi predittiva per prevedere l'inventario, gestire le risorse e operare in modo più efficiente.

Segmentazione dei clienti

Dividendo la base clienti in gruppi specifici, i professionisti del marketing possono utilizzare l'analisi predittiva per prendere decisioni informate su come adattare i contenuti ai segmenti di pubblici unici.

Previsione della manutenzione

Le organizzazioni utilizzano i dati per prevedere quando sarà necessaria la manutenzione delle attrezzature di routine e potranno pianificarle prima che si verifichi un problema o un malfunzionamento.