Analyse prédictive Signification Exemples L’utilisation de l’analyse prédictive implique de prédire les tendances et les événements futurs à l’aide de données. À l’aide de données historiques, il prévoit des scénarios potentiels pouvant être utilisés pour prendre des décisions stratégiques.
Si vous prévoyez le dysfonctionnement d’une machine plus tard dans la journée ou les flux de trésorerie de votre entreprise pour l’année à venir, vous faites une prédiction sur un avenir proche.
Il est possible d’effectuer une analyse prédictive manuellement ou en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique. Dans les deux cas, une prédiction sur l’avenir est basée sur des données historiques.
L’analyse de régression est un outil d’analyse prédictive qui détermine les relations entre deux variables (régression linéaire unique) ou quatre variables (régression linéaire multiple). Il est possible de prédire le résultat si une variable change en fonction des relations entre les variables.
Analyse prédictive Signification Exemples
Examinons quelques-uns des exemples les plus courants d’analyse prédictive dans différents secteurs.
Commerce de détail : exemples de signification de l’analyse prédictive
Les applications d’analyse prédictive sont probablement les plus utilisées par les détaillants à l’heure actuelle. Pour que les entreprises de vente au détail dynamiques soient en mesure de réagir rapidement aux changements de comportement des clients et aux tendances du marché, elles doivent surveiller en permanence le comportement des clients et les tendances du marché.
L’importance de l’analyse prédictive dans le commerce de détail ne peut être surestimée. Les spécialistes du marketing et du commerce de détail peuvent bénéficier de solutions logicielles d’analyse prédictive à chaque étape du processus d’achat. Les cas d’utilisation les plus courants peuvent être trouvés ici.
Marketing prédictif
En analysant les tendances du marché, les habitudes d’achat et les détails des clients, des algorithmes avancés peuvent identifier les modèles d’achat et segmenter les clients. Un spécialiste peut analyser ces informations et optimiser les campagnes marketing, recommander des produits personnalisés et prédire les ventes en fonction de celles-ci. En utilisant de telles analyses, vous pouvez augmenter vos revenus et fidéliser vos clients.
Inventaire prédictif
La demande pour divers produits est prévue à l’aide d’algorithmes d’analyse intelligents qui prennent en compte plusieurs facteurs (région, saison, habitudes d’achat, etc.). Cela permet aux détaillants d’éviter le surstockage ou au contraire la rupture de stock en déterminant le niveau de stock optimal pour répondre à la demande.
Chaîne d’approvisionnement prédictive
Plusieurs aspects des chaînes d’approvisionnement peuvent être optimisés à l’aide d’algorithmes d’analyse prédictive. Premièrement, ils améliorent l’efficacité logistique en déterminant les itinéraires les plus rapides et les plus rentables en fonction des routes à péage, du trafic, des conditions météorologiques, etc. Grâce au suivi de la consommation de carburant et du comportement de conduite, les coûts de transport peuvent être réduits. Enfin, des capteurs détectent les problèmes des machines et de leurs composants avant qu’ils ne surviennent, permettant d’anticiper la maintenance et d’éviter les temps d’arrêt.
Soins de santé
Les établissements médicaux du monde entier utilisent de plus en plus de systèmes logiciels pour améliorer leurs processus, ce qui leur permet de collecter une multitude de données sur les patients. L’analyse prédictive offre ainsi une gamme complète de possibilités. L’analyse et la comparaison des données historiques avec les données actuelles peuvent être effectuées par des algorithmes intelligents pour :
- Déterminer les conditions préalables aux maladies et suggérer des moyens de les prévenir
- La capacité de prédire le résultat de divers traitements et de sélectionner l’option la plus appropriée pour chaque patient
- Les épidémies et les épidémies de maladies peuvent être prédites.
- Il est crucial d’acquérir de telles connaissances pour améliorer les diagnostics et les traitements, fournir des soins individualisés aux patients et, à terme, sauver des vies.
Internet des objets
L’Internet des objets collectant une grande quantité de données, l’analyse prédictive est étroitement liée à cette technologie. La maintenance prédictive est aujourd’hui le cas d’utilisation le plus courant dans la fabrication intelligente. Tout au long de la journée, des capteurs installés sur les machines collectent en permanence des données sur leurs performances et les envoient à la plateforme de traitement où des modèles prédictifs les analysent, identifient les anomalies et suggèrent une maintenance spécifique des pièces de rechange. Les usines et les usines peuvent minimiser les temps d’arrêt et les pannes d’équipement en appliquant de telles analyses.
Des sports
L’industrie du sport gagne également en popularité grâce à l’analyse prédictive. Pour évaluer les performances des joueurs et aider les chefs d’équipe à négocier les meilleurs contrats pour leurs joueurs, les équipes professionnelles (comme le football, le baseball et le basket-ball) embauchent des analystes de données.
En analysant les données sur le terrain et hors du terrain, les spécialistes de l’analyse peuvent prédire la valeur et la régression d’un joueur. En plus de la vitesse, du temps, du score, de la tactique et des conditions de santé, les mesures sur le terrain mesurent la performance physique d’un joueur. Une mesure hors terrain donne un aperçu de la somme d’argent qu’un joueur peut apporter à l’équipe/au club en dehors du terrain. Dans ce contexte, l’engagement des fans se mesure à travers la vente de billets, de produits dérivés, etc. Diverses sources collectent des statistiques hors terrain, telles que les réseaux sociaux, les billetteries et les distributeurs.
Météo
L’analyse prédictive a rendu les prévisions météorologiques très précises au cours de la dernière décennie. Tout au long de l’histoire des observations météorologiques, les modèles intelligents ont été alimentés par les données collectées par les satellites et les observations météorologiques historiques. Leur capacité à identifier les conditions météorologiques leur permet de produire des prévisions à long terme très précises.
En plus de prévoir les conditions météorologiques défavorables (ouragans, vents forts, températures extrêmes, etc.), l’analyse météorologique est indispensable pour savoir quoi porter demain. Les services publics et municipaux peuvent ainsi se préparer à l’avance et éviter des dommages/pertes importants.
Assurance
Prendre des risques fait partie de la description de poste d’un professionnel de l’assurance. Cela fait de l’analyse prédictive un outil idéal pour ce secteur. Les algorithmes d’approbation des réclamations d’assurance rationalisent le processus en identifiant les facteurs de risque en fonction des réclamations précédentes. En utilisant des analyses intelligentes, le processus peut être automatisé et exécuté instantanément, plutôt que de prendre des semaines lorsqu’il est effectué manuellement. En estimant correctement les risques futurs et en rejetant à temps les réclamations frauduleuses, les compagnies d’assurance peuvent éviter des dépenses déraisonnables.
Modélisation financière
Quel que soit le secteur, la planification financière est un élément essentiel de toute entreprise. Pour anticiper les risques et les revenus, allouer efficacement les ressources, optimiser les opérations pour éviter des dépenses supplémentaires, etc., de nombreuses équipes financières utilisent déjà l’analyse prédictive ou envisagent de le faire. Il existe de nombreux logiciels de gestion financière dotés de fonctionnalités d’analyse prédictive, ce qui prouve que les algorithmes intelligents seront bientôt largement utilisés dans le secteur financier.
Analyse des médias sociaux
De nos jours, une présence sur les réseaux sociaux est indispensable pour la plupart des marques puisqu’il s’agit du principal canal de communication avec les clients. Les entreprises peuvent bénéficier des informations des réseaux sociaux si elles les analysent et les utilisent correctement. Cela ne peut être accompli qu’avec des outils d’analyse prédictive. Grâce à ces services, les entreprises peuvent extraire des informations significatives des commentaires et discussions des clients, des avis sur les produits, des goûts/aversions, etc., et ajuster leurs processus commerciaux en conséquence.
Conclusion
Nos exemples démontrent comment les applications d’analyse prédictive peuvent profiter à la fois aux entreprises et aux clients. La mise en œuvre d’une technologie n’est certainement pas une tâche facile. Cependant, si vous travaillez avec un fournisseur de logiciels fiable, vous n’aurez pas à vous soucier du succès.
Lire aussi: Analyse prédictive pour les entreprises; Analyse PEST dun restaurant
Ressource externe : Wikipédia
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