{"id":816383,"date":"2022-05-25T19:44:25","date_gmt":"2022-05-26T02:44:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/analyse-predictive\/"},"modified":"2023-09-18T09:42:05","modified_gmt":"2023-09-18T09:42:05","slug":"analyse-predictive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/analyse-predictive\/","title":{"rendered":"Analyse pr\u00e9dictive : La connaissance du futur"},"content":{"rendered":"

On dit que chaque g\u00e9n\u00e9ration a sa langue d’alphab\u00e9tisation ; si vous aviez des connaissances dans ce domaine, vous \u00e9tiez consid\u00e9r\u00e9 comme alphab\u00e9tis\u00e9 \u00e0 cette \u00e9poque ; \u00e0 l’\u00e2ge des t\u00e9n\u00e8bres, lorsque nous vivions une vie de guerre, les personnes qui avaient de bonnes connaissances dans ce domaine devenaient des g\u00e9n\u00e9raux et des rois. Lorsque l’\u00e8re industrielle a commenc\u00e9, les gens qui comprenaient les machines ont cr\u00e9\u00e9 des industries. Quelle est la pr\u00e9cision de l’analyse pr\u00e9dictive ?<\/span><\/p>\n

Aujourd’hui, nous vivons \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 la langue de l’alphab\u00e9tisation est la technologie. Les personnes qui comprennent la technologie accordent une grande importance \u00e0 la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, qui sont devenues l’un des principaux atouts de l’entreprise. La question qui se pose maintenant est la suivante : que font les gens avec les donn\u00e9es ? Et si je vous disais qu’ils voient l’avenir avec elle ? <\/span><\/p>\n

Qu’est-ce que l’analyse pr\u00e9dictive ?<\/h2>\n

L’analyse pr\u00e9dictive est une m\u00e9thodologie qui utilise des donn\u00e9es pour pr\u00e9dire des \u00e9v\u00e9nements ou des comportements futurs. Ce type d’analyse \u00e9tudie les sc\u00e9narios et les mod\u00e8les pass\u00e9s afin d’identifier les liens entre eux et d’en conna\u00eetre les r\u00e9sultats. Gr\u00e2ce \u00e0 ces donn\u00e9es, les chercheurs peuvent pr\u00e9dire les r\u00e9sultats observ\u00e9s auparavant dans des comportements similaires et manipuler les sc\u00e9narios pour obtenir les r\u00e9sultats souhait\u00e9s.<\/p>\n

L’analyse pr\u00e9dictive, comme son nom l’indique, permet de pr\u00e9voir des \u00e9v\u00e9nements futurs inconnus. L’objectif est d’aller au-del\u00e0 de la connaissance de ce qui s’est pass\u00e9 pour mieux juger de ce qui se passera \u00e0 l’avenir. Il utilise l’apprentissage automatique, les statistiques, la mod\u00e9lisation des donn\u00e9es et les techniques d’extraction pour analyser le pass\u00e9 et estimer l’avenir. <\/span><\/p>\n

L’analyse pr\u00e9dictive est un outil de prise de d\u00e9cision pour de nombreuses industries. Il domine les secteurs tels que la publicit\u00e9, le marketing, la finance, le commerce \u00e9lectronique, l’assurance, la fabrication, la vente au d\u00e9tail, les secteurs gouvernementaux, le p\u00e9trole et le gaz, l’\u00e9ducation, etc. <\/span><\/p>\n

Comment fonctionne l’analyse pr\u00e9dictive ?<\/h2>\n

<\/span>L’analyse pr\u00e9dictive est issue de la science statistique et, \u00e0 la base, consiste \u00e0 donner un certain r\u00e9sultat \u00e0 la pr\u00e9sence de variables particuli\u00e8res dans un vaste ensemble de donn\u00e9es. Ce r\u00e9sultat est utilis\u00e9 pour calculer la probabilit\u00e9 qu’un certain \u00e9v\u00e9nement se produise dans le futur.<\/span><\/p>\n

Il existe deux approches principales de mod\u00e9lisation statistique utilis\u00e9es dans l’analyse pr\u00e9dictive : Les mod\u00e8les de classification et les mod\u00e8les d’analyse de r\u00e9gression<\/a>.<\/span><\/p>\n

1. Mod\u00e8les de classification<\/h3>\n

La m\u00e9thode de classification fait appel \u00e0 des techniques math\u00e9matiques telles que les arbres de d\u00e9cision, la programmation lin\u00e9aire, les r\u00e9seaux neuronaux et les statistiques. Pour. Il vous indiquera par exemple si un membre est susceptible de rester dans l’entreprise ou de la quitter dans un d\u00e9lai donn\u00e9, sur la base de certains crit\u00e8res. <\/span><\/p>\n

2. Mod\u00e8les de r\u00e9gression<\/h3>\n

Les mod\u00e8les de r\u00e9gression pr\u00e9disent un nombre r\u00e9el en utilisant des donn\u00e9es continues plut\u00f4t que des donn\u00e9es binaires. Par exemple, une r\u00e9gression logistique pourrait \u00eatre utilis\u00e9e pour \u00e9valuer comment les chances qu’un patient ait une crise cardiaque (variable binaire) changent avec chaque valeur suppl\u00e9mentaire de l’IMC (variable continue).<\/span><\/p>\n

Analyse pr\u00e9dictive Pour<\/h2>\n