Modélisation prédictive : Le guide indispensable

Apprenez toute ce qu’il y a à savoir sur la modélisation prédictive, de sa définition à son application moderne.

Définition : Qu’est-ce que la modélisation prédictive ?

La modélisation prédictive est un processus qui utilise des données et des statistiques pour prédire des résultats à l’aide de modèles de données. Ces modèles peuvent être utilisés pour prédire tout type de résultats, tels que l’issue des compétitions sportives, les audiences télévisées, les avancées technologiques et les résultats d’entreprises.

La modélisation prédictive est aussi souvent appelée :

Ces synonymes sont souvent utilisés indistinctement. Néanmoins, l’analytique prédictive renvoie le plus souvent aux applications commerciales de la modélisation prédictive, tandis que la modélisation prédictive est utilisée de façon plus générale ou dans les milieux universitaires. Le terme modélisation prédictive est utilisé plus souvent, comme le montre le tableau Google Trends ci-dessous. Le Machine learning (apprentissage automatique) est également à distinguer de la modélisation prédictive et se définit comme l’utilisation de techniques statistiques pour permettre à un ordinateur d’interpréter des modèles prédictifs. Dans la pratique, les termes machine learning et modélisation prédictive sont souvent utilisés indistinctement. Toutefois, le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle, qui désigne l’intelligence démontrée par des machines.

Nous utiliserons principalement le terme « modélisation prédictive » dans cet article, mais les termes modélisation prédictive, analytique prédictives, analyse prédictive, et machine learning peuvent être utilisés indistinctement.

Depuis 2004, les recherches relatives au machine learning sont plus populaires que pour l’analytique prédictive, et la popularité de recherche du machine learning a augmenté de façon constante au cours des dernières années.

Présentation

La modélisation prédictive est utile car elle donne des informations précises sur n’importe quelle question et permet aux utilisateurs de créer des prévisions. Pour conserver un avantage compétitif, il est essentiel d’avoir des informations sur les événements et résultats à venir qui remettent en question des hypothèses essentielles.

Les experts en analytique utilisent souvent des données à partir des sources suivantes pour alimenter des modèles prédictifs :

Les leaders de l’analytique doivent aligner les initiatives de modélisation prédictive sur les objectifs stratégiques d’une organisation. Par exemple, un fabricant de puces informatiques pourra fixer comme priorité stratégique de produire les puces ayant le plus grand nombre de transistors sur le secteur d’ici 2025. Les professionnels de l’analytique pourraient construire un modèle prédictif pour prévoir le nombre de transistors par puce qui serait nécessaire pour devenir leader s’ils alimentent le modèle à l’aide de données sur les produits, les zones géographiques, les ventes et d’autres données de tendances associées. Parmi les autres sources de données, on peut citer celles concernant les puces les plus denses en transistors, la demande commerciale en puissance de calcul, et les partenariats stratégiques entre les fabricants de puce et de matériel informatique. Une fois les initiatives lancées, les professionnels de l’analytique peuvent effectuer des analyses rétrospectives pour évaluer la précision des modèles prédictifs et le succès des initiatives.

Les analystes doivent organiser les données afin qu’elles s’alignent sur un modèle, afin que les ordinateurs puissent créer des prévisions et des résultats pour des tests d’hypothèses. Les outils de BI fournissent des informations clés sous la forme de tableaux de bord, de visualisations et de rapports. Une processus doit être mis en place pour veiller à ce que l’amélioration soit continue. Parmi les éléments importants à prendre en compte lorsque des modèles prédictifs sont intégrés à des pratiques commerciales, citons :

Modélisation prédictive et data analytique

Sur les quatre types de data analytique, la modélisation prédictive est celle qui se rapproche le plus de la catégorie analytique prédictive. Le quatre types de data analytique sont :

L’analytique descriptive

L’analytique descriptive décrit les données. Par exemple, une société de service logiciel ( SaaS) a vendu 2 000 licences au T2 et 1 000 licences au T1. L’analytique descriptive répond à la question de savoir combien de licences ont été vendues au T1 par rapport au T2.

Analytics de diagnostic

L’analytique de diagnostic répond au pourquoi de l’analytique descriptive. Pour reprendre l’exemple précédent, l’analytique de diagnostic fait passer les données à un niveau supérieur. Un analyste de données peut examiner de près les ventes trimestrielles de licences logicielles et établir les efforts de vente et de marketing au sein de chaque région pour les comparer à la croissance du chiffre d’affaires. Il peut voir si une augmentation du chiffre d’affaires s’explique par d’excellents commerciaux ou par un intérêt croissant au sein d’un secteur en particulier.

Analytique prédictive

L’analytique prédictive utilise des techniques telles que le machine learning et le data mining pour prédire ce qui est susceptible de se produire. Il ne pourra jamais prédire l’avenir, mais il pourra examiner les données existantes et établir un résultat probable. Les analystes de données peuvent élaborer des modèles prédictifs une fois qu’ils disposent de suffisamment de données pour produire des prévisions de résultats. L’analytique prédictive est différente du data mining dans la mesure où cette dernière met l’accent sur la découverte de corrélations cachées entre des variables, tandis que la première applique un modèle pour connaître les résultats probables. Une société SaaS pourrait modéliser les données historiques de vente et les comparer aux dépenses de marketing dans chaque région pour créer un modèle de prédiction du chiffre d’affaires futur en se basant sur les dépenses de marketing.

Analytique prescriptive

L’analytique prescriptive constitue la dernière étape et propose une recommandation sur la base d’une prévision de résultat. Une fois le modèle prédictif en place, il peut recommander des actions sur la base des données historiques, de sources de données externes et d’algorithmes de machine learning..

Applications

ANALYTIQUE RH

La modélisation prédictive a plusieurs utilisations dans le domaine de l’analytique RH, du recrutement à la fidélisation. Les professionnels des RH peuvent utiliser la modélisation prédictive pour prendre des décisions importantes afin de diriger les RH de manière stratégique concernant la planification des employés, la gestion de la performance et bien plus encore.

La modélisation prédictive peut aider les professionnels des RH à prévoir un large éventail de problématiques essentielles. Voici certaines utilisations courantes de la modélisation prédictive dans l’analytique RH :

Les employeurs utilisent souvent l’Indice prédictif (IP) pour évaluer les candidats potentiels et les employés existants selon des facteurs relationnels tels que la domination, l’extraversion, la patience, la formalité, la prise de décision et l’enthousiasme. Cet indice utilise une auto-évaluation non chronométrée et applique la modélisation prédictive pour trouver le candidat le mieux adapté ou trouver des cadres dirigeants au sein d’une société.

Si un modèle prédictif ne se trompe pas, on dit qu’il est valable d’un point de vue prédictif. Par exemple, si un examen préalable à l’embauche peut prédire correctement les résultats futurs au poste visé, on dit qu’il est valable d’un point de vue prédictif.

La modélisation prédictive est un moyen essentiel de conserver un avantage compétitif dans les ressources humaines. Conserver un avantage en matière d’informations par rapport à la concurrence peut permettre à la direction RH de recruter de façon continue les meilleurs candidats, d’identifier les besoins en personnel avant qu’ils ne se fassent sentir, de promouvoir les bonnes personnes, de fidéliser les bons éléments, d’aligner correctement les primes sur les objectifs, et bien plus encore.

PRÉVENTION DE LA PERTE DE CLIENTÈLE

La prévention de la perte de clientèle est une utilisation courante de la business analytique, dans le B2B comme dans le B2C. Dans toute entreprise, maintenir la satisfaction des clients est d’une importance capitale. Si des clients importants arrêtent soudainement d’acheter le produit d’une entreprise, celle-ci doit redoubler d’efforts pour compenser cette perte de chiffre d’affaires en trouvant de nouveaux clients ou pour vendre davantage aux clients existants. De plus, les coûts d’acquisition de clients sont souvent relativement élevés, ce qui signifie que les nouveaux clients sont plus difficiles à trouver que les anciens clients ou les clients actuels, ce qui fait de la perte de clientèle une priorité d’autant plus critique. Heureusement pour les entreprises, la modélisation prédictive peut être utilisée pour prévenir la perte de clientèle. Si elles disposent de suffisamment de données, les entreprises peuvent produire des modèles pour identifier les meilleurs facteurs de prédiction de la perte de clientèle, comme des comportements client particuliers, par exemple la communication avec le service client, des facteurs démographiques ou des facteurs de prédiction propres aux segments. Fortes de ces informations, les entreprises peuvent alors agir pour empêcher la perte de clientèle en veillant à une expérience de qualité dans certains groupes de clients, en corrigeant certaines fonctionnalités produit qui posent problème ou en réservant un traitement spécial à des clients qui montrent des signes de mécontentement. Cette utilisation peut être appliquée à un large éventail de secteurs et de segments de produits, tant que la société dispose de suffisamment de données (CRM ou autres) pour créer un modèle solide et valable. L’analytique prédictive peut améliorer sensiblement les résultats d’une entreprise en lui donnant les moyens de réduire la perte de clientèle.

DIAGNOSTICS MÉDICAUX

Le diagnostic médical est l’un des meilleurs exemples de modélisation prédictive dans le domaine des services de santé, qui a déjà connu une importante évolution de ce fait. Avec des millions d’enregistrements de données chaque année, la quantité de données disponible dans le domaine médical est suffisante pour créer des modèles extrêmement précis. Il existe plusieurs cas d’utilisation de la modélisation prédictive dans le domaine médical, mais le diagnostic prédictif a déjà une incidence significative dans ce domaine et continue de faire régulièrement des percées dignes d’intérêt. Le Q-Poc en est un exemple. Il s’agit d’un outil de diagnostic produit par la société britannique d’appareils médicaux QuantumMDx, qui utilise la modélisation prédictive pour établir des diagnostics en moins de 20 minutes. S’ils se généralisent, des appareils de ce type pourraient révolutionner la façon dont les professionnels prodiguent leurs soins médicaux à travers le monde et résoudre des problèmes tels que les diagnostics erronés, les délais d’attente, et bien plus encore. Une autre utilisation de la modélisation prédictive dans le domaine de la santé est le diagnostic des maladies rares. Par exemple, en 2016, IBM a annoncé un partenariat avec le Centre des maladies non diagnostiquées et rares de l’Hôpital universitaire de Marbourg, en Allemagne. Des patients y ont consulté plusieurs médecins (certains jusqu’à 40) et rencontré des spécialistes des maladies rares. À l’instar d’IBM, Google a établi des partenariats avec plusieurs hôpitaux britanniques dans le cadre de projets similaires. L’amélioration des diagnostics pour les maladies rares et dans la médecine d’une façon générale pourrait aider des millions de personnes chaque année à l’avenir.

Bien que certains systèmes et appareils qui utilisent la modélisation prédictive et des algorithmes pour obtenir des diagnostics puissent à présent faire mieux que les professionnels médicaux, il semble improbable que les médecins soient remplacés par des ordinateurs. Néanmoins, une modélisation améliorée du diagnostic prédictif va changer à coup sûr la manière de travailler des médecins. Les technologies du langage naturel peuvent faciliter la vie des professionnels médicaux en réduisant le temps nécessaire pour saisir et traiter les données et effectuer les prédictions qui s’ensuivent. Ainsi, la part du diagnostic dans le travail des médecins pourrait diminuer.

MAINTENANCE PRÉDICTIVE

Hormis les applications de vente et de marketing, beaucoup des utilisations de la modélisation prédictive sont axées autour de la réduction des coûts qui, dans plusieurs secteurs, est une source essentielle d’avantage compétitif. Dans des activités comme la fabrication, l’industrie automobile, les produits chimiques de spécialité, les produits de consommation emballés, le pétrole et le gaz, ainsi que les services collectifs, il y a un intérêt à prendre des mesures de réduction des coûts en raison de la nature hautement concurrentielle de ces secteurs. Par ailleurs, ces secteurs sont généralement gourmands en capitaux, ce qui signifie qu’une grande partie des sommes nécessaires pour produire le produit fini sont investies dans les coûts d’équipement et d’usine. La modélisation prédictive peut permettre d’identifier des façons de réduire les coûts de maintenance de ces ressources vitales. Les modèles prédictifs alimentés à l’aide de données portant sur l’utilisation des équipements, de données vidéos intérieures et de données de température peuvent être utilisés pour savoir quand les machines auront besoin de maintenance. Les sociétés qui opèrent dans ces secteurs peuvent économiser des millions en évitant les dysfonctionnements au niveau de leurs équipements et les problèmes de réparation plus importants. Ces entreprises peuvent tirer parti des modèles prédictifs pour réaliser leur maintenance de façon proactive.

VALEUR VIE CLIENT

Les ventes et le marketing peuvent se prévaloir d’un large éventail d’utilisations potentielles de la modélisation prédictive. Une de ces utilisations consiste à analyser et à prévoir la valeur vie totale du client. Être capable de prévoir la valeur vie du client revêt une importance particulière pour toute entreprise. Imaginez que vous puissiez prédire quels clients dépenseront le plus dans vos magasins au cours des cinq ou dix prochaines années. Ces clients ne feraient-ils pas des cibles idéales pour vos offres spéciales, programmes de fidélité généreux ou traitements particuliers. Heureusement pour les entreprises, la modélisation prédictive peut fournir des informations précieuses en termes de valeur vie client. Avec suffisamment de données pertinentes, un modèle prédictif peut produire des prédictions précises en matière de valeur vie des clients.

FINANCE ET BANQUE

La détection des anomalies générée par des modèles prédictifs et le machine learning est utilisée par les établissements financiers pour détecter les transactions frauduleuses. Ces établissements peuvent examiner les tendances historiques en matière de dépense en se servant de facteurs tels que les montants, l’heure et l’emplacement géographique afin d’établir les caractéristiques principales d’un comportement de dépense normal. En cas d’anomalie, l’établissement est avisé et peut transmettre l’avertissement au consommateur afin qu’il vérifie son achat avant que des transactions supplémentaires ne puissent être effectuées sur son compte.

OPTIMISATION LOGISTIQUE

L’optimisation logistique est un autre domaine d’application de la modélisation prédictive permettant de réduire les coûts. Dans les secteurs qui nécessitent une assistance logistique intensive, comme par exemple la livraison, la modélisation prédictive peut faciliter la planification logistique, réaliser des ajustements permettant de réduire les coûts et fournir des retours aux employés en temps réel. Par exemple, des modèles prédictifs peuvent optimiser l’itinéraire à emprunter par les véhicules de livraison. Ceci peut raccourcir la distance totale parcourue, optimiser l’utilisation de carburant et réduire les délais de livraison, favorisant ainsi la satisfaction client. À titre d’exemple, une société de transport routier opérant sur le marché européen a pu réduire ses frais de carburant de 15 % en utilisant la modélisation prédictive. Des capteurs collectent des données sur la performance des véhicules et les actions du pilote, et le modèle oriente automatiquement le pilote vers les comportements de conduite optimaux, notamment la façon d’ajuster sa vitesse pour optimiser la consommation de carburant. Les applications logistiques de la modélisation prédictive peuvent avoir une incidence importante sur les frais de carburant et de maintenance dans ces types de secteur.

SYSTÈMES D’AIDE À LA DÉCISION (DSS)

Les systèmes d’aide à la décision sont des systèmes d’information numériques conçus pour organiser, compiler et présenter les données aux décisionnaires afin de résoudre des problèmes. Ces systèmes sont utilisés dans de nombreuses applications, des tableaux de bord financiers aux cartes géospatiales avec superpositions de données. La modélisation prédictive est utilisée dans les systèmes avancés d’aide à la décision pour fournir aux décisionnaires un éventail de résultats possibles et la probabilité de leur survenue compte tenu des données historiques. Les DSS combinés à des capacités d’analytique visuelle peuvent accélérer le processus de prise de décision, puisqu’il est souvent plus facile d’apprendre des associations complexes à l’aide de représentations visuelles que sous une forme quadrillée.

Quels sont les types de modèles prédictifs ?

D’une façon générale, les modèles prédictifs peuvent être classés en deux catégories : les modèles paramétriques et les modèles non paramétriques. Bien que ces termes puissent s’apparenter à du jargon technique, la différence essentielle est que les modèles paramétriques font davantage d’hypothèses et des hypothèses plus précises au sujet des caractéristiques de la population utilisée dans la mise au point du modèle. Plus précisément, voici certains des différents types de modèles prédictifs :

Chacun de ces types a une utilisation particulière et répond à une question en particulier ou utilise un certain type de jeu de données. Malgré les différences méthodologiques et mathématiques entre ces types de modèles, ils ont presque le même objectif global : prédire des résultats futurs ou inconnus en utilisant les données de résultats passés.

Quels sont les avantages de la modélisation prédictive ?

En substance, la modélisation prédictive peut sensiblement réduire le coût de prédiction des résultats commerciaux, des facteurs environnementaux, de la veille concurrentielle et de la conjoncture de marché pour les entreprises. Voici quelques-unes des façons dont la modélisation prédictive peut apporter de la valeur :

Quels sont les principaux défis posés par la modélisation prédictive ?

Les modèles et technologies prédictifs promettent des avantages conséquents, mais ces derniers ne s’obtiennent pas sans difficulté. De fait, la modélisation prédictive pose un certain nombre de défis dans la pratique. Parmi ces défis, citons :

L’avenir de la modélisation prédictive

L’avenir de la modélisation prédictive est, à n’en pas douter, intimement lié à l’intelligence artificielle. Étant donné que la puissance de calcul continue de progresser, que la collecte de données se développe de façon exponentielle et que de nouvelles technologies et méthodes voient le jour, les ordinateurs seront en première ligne pour créer des modèles. Le cabinet de conseil mondial en management .McKinsey and Co. a récemment étudié les tendances futures, dont certaines sont détaillées ci-dessous.

Avancées technologiques

En partie du fait des avancées récentes en termes de puissance de calcul et de quantité de données, les technologies de modélisation prédictive ont amélioré l’impact des percées dignes d’intérêt qui surviennent régulièrement. Les algorithmes prédictifs deviennent extrêmement sophistiqués dans beaucoup de domaines, notamment dans la vision par ordinateur, les jeux complexes et le langage naturel.

Changements dans le travail

Grâce à des ordinateurs plus intelligents, le travail des professionnels de la modélisation prédictive, à l’instar d’autres métiers, va évoluer pour s’adapter aux nouvelles technologies prédictives à disposition. Les gens qui travaillent dans la modélisation prédictive ne vont probablement pas devenir obsolètes, mais leurs fonctions vont évoluer de façon à compléter les nouvelles fonctionnalités et capacités technologiques prédictives, et ils devront acquérir de nouvelles compétences pour exceller dans ces nouvelles fonctions.

Atténuation des risques

Les avancées dans la technologie prédictive sont extrêmement prometteuses en termes de création de valeur commerciale et scientifique, mais elles nécessitent également une atténuation des risques. Certains de ces risques concernent la confidentialité et la sécurité des données. Avec l’augmentation exponentielle des volumes de données, la protection des données contre le piratage informatique et l’atténuation d’autres menaces liées à la protection de la vie privée gagnent aussi en importance. En outre, les chercheurs pointent le risque que les modèles et les algorithmes prédictifs comportent des biais sociétaux manifestes et inconscients, un aspect qui sera d’une grande importance pour les décideurs politiques et les grandes entreprises technologiques.

Les limites de la modélisation prédictive

En dépit de ses nombreux et précieux avantages, la modélisation prédictive a certainement ses limites. À moins que certaines conditions ne soient remplies, la modélisation prédictive peut ne pas offrir tout son potentiel. De fait, si ces conditions ne sont pas réunies, les modèles prédictifs pourraient ne pas apporter de valeur par rapport aux anciennes méthodes et à la sagesse conventionnelle. Il est important de tenir compte de ces limites pour obtenir le plus de valeur possible des initiatives de modélisation prédictive. Selon McKinsey and Co., qui a récemment analysé les utilisations, la création de valeur et les limites de la modélisation prédictives, voici certains des défis que pose cette discipline :

Étiquetage des données

En particulier dans le Machine Learning, où un ordinateur construit un modèle prédictif, les données doivent être correctement étiquetées et catégorisées. Ce processus peut être imprécis, rempli d’erreurs et représenter une tâche immense. Toutefois, il est une composante essentielle de l’élaboration d’un modèle, et si la classification et l’étiquetage ne peuvent se faire correctement, le modèle prédictif qui en résultera produira de mauvais résultats et rencontrera des problèmes liés à une catégorisation incorrecte.

Obtention d’ensembles gigantesques de données de formation

Pour que les méthodes statistiques réussissent constamment à prédire des résultats, une condition essentielle doit être remplie : la taille d’échantillon doit être suffisante. Si un professionnel de la modélisation prédictive ne dispose pas de quantités suffisantes de données pour construire un modèle, le résultat sera indument influencé par le bruit dans les données utilisées. À l’évidence, les ensemble de données relativement réduits tendent à afficher davantage de variations ou, en d’autres termes, plus de bruit. Actuellement, le nombre d’enregistrements requis pour obtenir des résultats de modèle suffisamment élevés se situe entre plusieurs milliers et plusieurs millions. Outre leur volume, les données utilisées doivent être représentatives de la population cible. Si la taille d’échantillon est suffisamment grande, les données doivent avoir un large éventail d’enregistrements, y compris les cas uniques ou improbables, pour affiner le modèle.

Le problème de l’explicabilité

Alors que davantage de modèles complexes et ésotériques deviennent accessibles, il sera souvent très difficile d’y voir clair et de savoir pourquoi certaines décisions ou prédictions ont été faites. À mesure que les modèles recueillent davantage d’enregistrements de données ou de variables, les facteurs susceptibles d’expliquer les prédictions deviennent obscurs, ce qui est une limite non négligeable dans certains domaines. Dans les secteurs ou utilisations où l’on doit pouvoir expliquer les modèles, comme par exemple les environnements dont les conséquences légales ou réglementaires sont importantes, la nécessité de documenter les processus et les décisions peut entraver l’utilisation de modèles complexes. Cette limite stimulera probablement la demande en nouvelles méthodologies capables de traiter d’énormes volumes de données et des niveaux de complexité très élevés, tout en restant transparentes en termes de prise de décisions.

Caractère généralisable de l’apprentissage

Le caractère généralisable désigne la capacité du modèle à être généralisé d’une utilisation à une autre. Contrairement aux êtres humains, les modèles n’aiment pas ce caractère généralisable, également appelé validité externe. En règle générale, lorsqu’un modèle est construit pour une situation particulière, il ne doit pas être utilisé pour une autre situation. Bien que des méthodes comme l’apprentissage par transfert, une approche qui vise à remédier à ce problème bien précis, soient en cours de développement, le caractère généralisable reste une limite importante de la modélisation prédictive.

Biais dans les données et les algorithmes

Bien qu’il s’agisse davantage d’une question éthique ou philosophique que d’une question technique, d’aucuns affirment que les chercheurs et les professionnels qui créent des modèles prédictifs doivent être vigilants quant aux données qu’ils choisissent d’utiliser et d’exclure. Étant donné que des biais historiques peuvent être ancrés dans le niveau le plus bas de données, un soin particulier doit être appliqué en traitant ces biais. Autrement, leurs répercussions pourraient être perpétuées à l’avenir par les modèles prédictifs.

Outils de Modélisation Prédictive

Apache Hadoop

Reconnu dans le secteur des technologies pour l’éléphant jaune de son logo, Apache Hadoop, communément appelé Hadoop, est un ensemble de services logiciels en open source conçus pour aider un réseau d’ordinateurs à travailler ensemble sur des tâches qui impliquent des quantités massives de données. Hadoop fonctionne principalement comme un service de stockage et de traitement. Le service de traitement est un modèle de programmation MapReduce. Hadoop peut également renvoyer à différents ensembles de logiciels dans l’écosystème Apache Hadoop. Ces ensembles de logiciels comprennent :

Hadoop est devenu très utile et a gagné en importance dans le domaine de la modélisation prédictive, notamment pour les modèles ou problèmes qui nécessitent un stockage de big data. Les professionnels de la modélisation prédictive ayant des compétences ou un savoir-faire dans l’écosystème Hadoop, notamment MapReduce et des ensembles de logiciels comme Apache Hive peuvent vendre chèrement ces compétences.

R

R est un langage de programmation en open source pour les calculs statistiques et le graphisme. Les analystes devront avoir des compétences techniques pour travailler efficacement avec cet outil. Cela comprend la régression linéaire, la modélisation non linéaire, et les tests de séries temporelles. Les utilisations comprennent :

Python

Python est un langage de programmation de pointe élaboré pour la programmation au sens large. Tandis que R a été élaboré pour la statistique, Python est supérieur à R s’agissant du data mining, de l’imagerie et des flux de données. Il est plus polyvalent que R et s’utilise plus fréquemment avec d’autres programmes. Python est généralement plus facile à apprendre que R et est plus adapté à l’automatisation des tâches.

Microstrategy

MicroStrategy est une plateforme d’analytique d’entreprise et de mobilité qui comprend une intégration de R, Python et Google Analytics. Elle présente plus de 60 connecteurs de sources, afin que les analystes puissent obtenir des informations en mettant en commun différents types de données. Ces données peuvent être présentées sous forme de visualisations de données et les rapports de tableaux de bord pour permettre l’obtention rapide d’informations. Le partage se fait facilement dans l’ensemble de l’organisation. MicroStrategy comprend également des capacités d’analytique avancées, y compris une analytique prédictive, avec plus de 300 fonctions d’analytique natives et programmes statistiques en open source et tiers. Quelques exemples :

Emplois dans la modélisation prédictive

La modélisation prédictive est un champ appelé à sensiblement se développer au cours des prochaines années en raison de l’explosion des données, des avancées technologiques et de la capacité avérée de cette discipline à apporter de la valeur. En 2017, IBM a prévu que la demande en professionnels des sciences des données et en data analytique augmenterait de 15 % à l’horizon 2020.

Beaucoup d’entreprises sont conscientes de la nécessité d’appliquer la modélisation prédictive à leurs activités, mais il y a actuellement une pénurie de candidats ayant les compétences nécessaires. De ce fait, les entreprises proposent des salaires très attrayants aux candidats qualifiés pour damer le pion à la concurrence ou les détourner d’autres postes. Certes, le nombre de candidats qualifiés augmente, mais la demande visant ces professionnels est en croissance exponentielle.

EMPLOIS DANS LA MODÉLISATION PRÉDICTIVE

Exemples de postes courants dans ce domaine :

MODÉLISATION PRÉDICTIVE : QUELLES SONT LES COMPÉTENCES REQUISES ?

Quel est le salaire des professionnels de la modélisation prédictive ?

Les salaires varient en fonction du parcours du candidat et des besoins de la société, mais les compétences en science des données donnent droit à des salaires plus élevés que la moyenne. Certaines des compétences qui permettent d’espérer des salaires plus importants sont la maîtrise de MapReduce, Apache Hive et Apache Hadoop.

Data Scientist Starting Salary

FAQ

Qu’est-ce qu’une analyse prédictive ?
Quelles sont les utilisations de l’analyse prédictive ?
Qu’est-ce qu’un modèle de scoring ?
Comment l’iPhone utilise-t-il la modélisation prédictive ?
Qu’est-ce qu’un modèle prédictif ?
En quoi l’analytique prédictive est-elle importante ?