Analyse Prédictive : Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive permet aux data scientists de prévoir des événements futurs en s'appuyant sur les données. Mais en quoi consiste-t-elle vraiment ? Découvrez-le ici.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
12/6/2024

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Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une technique de pointe qui permet de prévoir des événements futurs en utilisant des données historiques et des algorithmes statistiques.

Imaginez pouvoir prédire le temps qu’il fera demain, anticiper les besoins des clients ou encore prévenir des pannes avant qu’elles ne surviennent.

C’est exactement ce que l’analyse prédictive permet de faire, rendant les décisions plus intelligentes et les actions plus proactives. Et les Data Scientist utilisent l'analyse prédictive pour déterminer des scénarios tout le temps.

Importance de l'analyse prédictive dans le domaine des données

L’analyse prédictive joue un rôle crucial dans le monde des données. Elle permet aux entreprises et organisations de transformer des montagnes de données en informations exploitables.

Par exemple, une entreprise de vente en ligne peut analyser les habitudes d’achat des clients pour anticiper les produits qui seront les plus demandés lors des prochaines fêtes.

Cela permet non seulement d’améliorer la satisfaction des clients, mais aussi d’optimiser les stocks et de réduire les coûts.

Comment fonctionne l'analyse prédictive ?

L’analyse prédictive fonctionne en trois grandes étapes : collecte des données, construction de modèles prédictifs et validation de ces modèles.

En utilisant des algorithmes de machine learning, les modèles peuvent apprendre des données passées pour faire des prédictions précises sur des événements futurs.

 

Méthodes et techniques d'analyse prédictive

Régression linéaire et non linéaire

La régression est l’une des techniques les plus simples et les plus courantes en analyse prédictive. Elle permet de modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

Par exemple, on peut utiliser la régression linéaire pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa superficie et de son emplacement.

Modèles de séries chronologiques

Les modèles de séries chronologiques sont utilisés pour prédire des données qui évoluent dans le temps, comme les ventes mensuelles d’une entreprise.

Ils prennent en compte les tendances, les cycles et les variations saisonnières pour effectuer des prévisions précises.

Arbre de décision et forêts aléatoires

Les arbres de décision sont des modèles qui utilisent des règles de décision basées sur les caractéristiques des données pour faire des prédictions.

Les forêts aléatoires, quant à elles, utilisent plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision des prédictions en combinant leurs résultats.

Étapes de l'analyse prédictive

Collecte et préparation des données

La première étape consiste à collecter des données pertinentes et de qualité. 

Cela peut inclure des données internes (comme les ventes ou les historiques de service client) et des données externes (comme les tendances du marché ou les données météorologiques).

Sélection des variables

Ensuite, il est crucial de sélectionner les variables les plus pertinentes pour le modèle prédictif.

Par exemple, pour prédire la consommation d’énergie, des variables comme la température extérieure et les habitudes de consommation des utilisateurs peuvent être importantes.

 

Construction et validation du modèle

La construction du modèle implique de choisir les algorithmes appropriés et de les entraîner avec les données disponibles.

Une fois le modèle construit, il est important de le valider en testant sa précision sur des données non utilisées lors de l’entraînement.

Exemples d'utilisation dans différents domaines (finance, santé, marketing, etc.)

L’analyse prédictive trouve des applications variées dans différents domaines.

Dans le secteur financier, les banques utilisent ces techniques pour évaluer le risque de crédit et prévenir la fraude, en analysant des données historiques et comportementales.

Dans le domaine de la santé, les hôpitaux prévoient les taux d’admission et les épidémies en se basant sur des modèles prédictifs, ce qui permet de mieux gérer les ressources et d’anticiper les besoins des patients.

Quant au marketing, les entreprises s’appuient sur l’analyse prédictive pour anticiper les comportements des clients, personnaliser leurs offres et ainsi augmenter leurs ventes. Ces exemples illustrent la polyvalence et l’efficacité de l’analyse prédictive dans divers secteurs.

 

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Avantages et défis de l'analyse prédictive 

Avantages : prise de décision éclairée, anticipation des tendances, etc.

L’analyse prédictive offre de nombreux avantages, comme une prise de décision plus éclairée, l’anticipation des tendances futures et l’optimisation des ressources. 

Par exemple, un détaillant peut ajuster ses stocks en fonction des prévisions de ventes pour éviter les ruptures de stock.

 

Défis : qualité des données, surajustement des modèles, etc.

L'analyse prédictive, bien que puissante, comporte également des défis importants qui peuvent affecter la précision et l'efficacité des modèles prédictifs.

 

Qualité des données

L'un des principaux défis est la qualité des données. Pour que les modèles prédictifs soient précis, ils doivent être entraînés avec des données de haute qualité.

Supposons qu'une chaîne de supermarchés utilise l'analyse prédictive pour anticiper les produits qui seront les plus demandés pendant les vacances. Si les données de vente des années précédentes contiennent des erreurs, comme des enregistrements de produits incorrects ou des dates de vente inexactes, les modèles prédictifs pourraient suggérer des produits qui ne seront pas réellement populaires, entraînant une surproduction de certains articles et une pénurie d'autres. 

Cela peut conduire à des prévisions inexactes et des décisions basées sur ces prévisions pourraient être erronées.

Surajustement des modèles 

Le surajustement (ou surapprentissage) est un autre défi majeur. 

Un modèle surajusté est trop spécifique aux données d'entraînement, ce qui signifie qu'il fonctionne très bien avec ces données, mais pas avec de nouvelles données.

Cela se produit lorsque le modèle apprend non seulement les tendances générales mais aussi les bruits et les anomalies spécifiques aux données d'entraînement. 

Imaginez qu'un hôpital développe un modèle prédictif pour prévoir les admissions en urgence. Si le modèle est surajusté, il pourrait prédire avec une grande précision les admissions pour les années passées (données d'entraînement), mais échouer à prévoir correctement les admissions futures parce qu'il a appris des particularités spécifiques des données d'entraînement, comme des événements inhabituels qui ne se reproduiront pas. 

L’analyse prédictive est une technologie puissante qui transforme la façon dont les entreprises prennent des décisions et planifient l’avenir.

En utilisant des données historiques et des algorithmes avancés, elle permet de prévoir des événements futurs avec une grande précision, offrant ainsi un avantage concurrentiel significatif.

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