Modellazione predittiva: tutto ciò che c’è da sapere

Impara tutto ciò che devi sapere sulla modellazione predittiva, dalla sua definizione alla sua applicazione ai giorni nostri.

Definizione: Che cos’è la modellazione predittiva?

La modellazione predittiva è un processo che utilizza dati e statistiche per prevedere risultati con modelli di dati. Tali modelli possono essere utilizzati per prevedere qualsiasi cosa, da risultati di eventi sportivi e ascolti televisivi a progressi tecnologici e utili societari.

La modellazione predittiva è anche spesso indicata come:

Questi sinonimi vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile. Tuttavia, l’analisi predittiva molto spesso fa riferimento ad applicazioni commerciali di modellazione predittiva, mentre la modellazione predittiva viene utilizzata più in generale o a livello accademico. Dei termini, la modellazione predittiva viene utilizzata più frequentemente, come illustrato nel grafico di Google Trends sottostante. Il machine learning si differenzia inoltre dalla modellazione predittiva ed è definito come l’utilizzo di tecniche statistiche per consentire a un computer di creare modelli predittivi. In pratica, il machine learning e la modellazione predittiva vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile. Tuttavia, il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che fa riferimento all’intelligenza mostrata dalle macchine.

Nel presente articolo utilizzeremo principalmente il termine “modellazione predittiva”, ma i termini modellazione predittiva, analytics predittivi, analisi predittiva, e machine learning (o apprendimento automatico) possono essere utilizzati in modo intercambiabile.

Dal 2004, le ricerche sul machine learning sono state più numerose di quelle sugli analytics predittivi, e negli ultimi anni il numero di ricerche relative al machine learning è aumentato costantemente.

Panoramica

La modellazione predittiva è utile perché fornisce insight precisi a qualsiasi domanda e consente agli utenti di creare previsioni. Per mantenere un vantaggio competitivo, è importante avere informazioni dettagliate su risultati ed eventi futuri che mettono in discussione le ipotesi principali.

Gli esperti analisti utilizzano spesso i dati provenienti dalle seguenti fonti per creare modelli predittivi:

Gli analisti senior devono allineare le iniziative di modellazione predittiva agli obiettivi strategici dell’organizzazione. Ad esempio, un produttore di chip per computer potrebbe stabilire come priorità strategica la produzione di chip con il maggior numero di transistor del settore entro il 2025. Gli analisti potrebbero creare un modello predittivo per prevedere il numero di transistor per chip necessari al fine di diventare leader qualora fornissero il prodotto tipo, la posizione geografica, le vendite, e altri dati correlati relativi alle tendenze. Fonti aggiuntive possono includere dati sui chip con più transistor, la domanda commerciale di potenza di calcolo, e partnership strategiche tra produttori di chip e produttori di hardware. Una volta messe in atto le iniziative, gli analisti possono effettuare analisi retrospettive per valutare l’accuratezza dei modelli predittivi e il successo delle iniziative.

Gli analisti devono organizzare dati da allineare a un modello in modo che i computer possano creare previsioni e risultati per test di ipotesi. Le applicazioni di BI forniscono insight sotto forma di dashboard, visualizzazioni e report. Per garantire un miglioramento continuo è necessario elaborare una procedura. Le cose importanti da considerare durante l’integrazione di modelli predittivi all’interno delle pratiche aziendali includono:

Modellazione predittiva e analisi dei dati

Dei quattro tipi di analisi dei dati, la modellazione predittiva è quella più strettamente legata alla categoria dell’analisi predittiva. I quattro tipi di analisi dei dati sono:

Analisi descrittiva

Gli analytics descrittivi descrivono i dati. Ad esempio, un’azienda di software-as-a-service (SaaS) ha venduto 2.000 licenze nel 2º trimestre e 1.000 licenze nel 1º trimestre. Gli analytics descrittivi rispondono alla domanda relativa al numero di licenze vendute nel 1º trimestre rispetto a quelle vendute nel 2º trimestre..

Analisi diagnostica

Gli analytics diagnostici spiegano la ragione alla base dell’analisi descrittiva. Per usare l’esempio precedente, gli analytics diagnostici fanno compiere ai dati un passo avanti. Un analista dei dati può esaminare a fondo le vendite trimestrali di licenze software e determinare gli sforzi di vendita e marketing all’interno di ciascuna regione al fine di confrontarli con l’aumento delle vendite. Possono inoltre vedere se l’incremento delle vendite è stato determinato dall’eccellente lavoro svolto dai commerciali o dall’accresciuto interesse all’interno di una determinato settore.

Analisi predittiva

Gli analytics predittivi utilizzano tecniche quali machine learning e data mining per prevedere ciò che potrebbe accadere in futuro. Non potranno mai prevedere il futuro, ma sono in grado di analizzare i dati esistenti e determinare un risultato probabile. Gli analisti dei dati possono creare modelli predittivi una volta che possiedono dati sufficienti per elaborare risultati previsti. Gli analytics predittivi si differenziano dal data mining perché quest’ultimo si concentra sulla scoperta delle relazioni nascoste tra variabili, mentre la prima viene applicata a un modello per determinare risultati probabili. Un’azienda SaaS può modellare dati storici relativi alle vendite rispetto alle spese di marketing in tutte le regioni per creare un modello predittivo per le future entrate basato sulle spese di marketing.

Analisi prescrittiva

L’analisi prescrittiva compie l’ultimo passo e fornisce una raccomandazione basata su un risultato previsto. Una volta creato un modello predittivo, esso può consigliare azioni basate su dati storici, fonti di dati esterne e algoritmi di machine learning.

Applicazioni di tipi di modelli predittivi

ANALYTICS PER LE RISORSE UMANE

La modellazione predittiva è usata molto nelle analisi per le risorse umane, dalla fase di assunzione alle strategie per trattenere i dipendenti migliori. I professionisti delle Risorse umane possono utilizzare la modellazione predittiva al fine di prendere importanti decisioni per gestire in modo strategico la pianificazione della forza lavoro, la gestione delle performance e molto altro.

La modellazione predittiva può aiutare i professionisti delle Risorse umane a prevedere una vasta gamma di problemi chiave. Ecco alcuni utilizzi comuni della modellazione predittiva nell’ambito delle analisi per le Risorse umane:

I datori di lavoro utilizzano spesso un indice predittivo per valutare potenziali candidati e dipendenti in servizio in base a fattori interpersonali quali supremazia, estroversione, pazienza, formalità, processo decisionale ed entusiasmo. Esso utilizza un’autovalutazione non programmata e applica la modellazione predittiva per trovare il candidato più adatto o individuare un leader all’interno di un’azienda.

If a predictive model is accurate, it is said to have predictive validity. For example, if a pre-employment exam can correctly predict future job performance, it has predictive validity.

Se un modello predittivo è accurato, si dice che ha validità predittiva. Ad esempio, se un esame di pre-assunzione può prevedere correttamente una performance lavorativa futura, esso ha validità predittiva.

RIDUZIONE DEL TASSO DI ABBANDONO CLIENTI

La riduzione del tasso di abbandono è un tipico caso d’uso della business analytics per aziende B2B e B2C. In qualsiasi business, fare in modo che i clienti effettivi siano soddisfatti riveste la massima importanza. Se i clienti fidati smettono improvvisamente di acquistare il prodotto di un’azienda, l’azienda deve lavorare molto duramente per ritrovare quelle entrate cercando nuovi clienti o vendendo di più ad altri clienti effettivi. Inoltre, i costi di acquisizione dei clienti sono spesso relativamente elevati, il che significa che i nuovi clienti sono più difficili da trovare rispetto ai clienti precedenti o effettivi, rendendo così la loro perdita una priorità ancora più critica. Fortunatamente per le aziende è possibile utilizzare la modellazione predittiva al fine di evitare la perdita del cliente. Con un numero sufficiente di dati, le aziende possono produrre modelli per individuare le migliori variabili predittive di abbandono dei clienti, come ad esempio specifici comportamenti del cliente quali comunicazioni con il servizio clienti, dati demografici o variabili predittive relative al segmento di mercato. Grazie a queste informazioni, le aziende possono quindi agire per prevenire la perdita di clienti garantendo un’esperienza di qualità all’interno di determinati gruppi di clienti, risolvendo eventuali problematiche in merito alle funzionalità di un prodotto o offrendo un trattamento speciale ai clienti che mostrano segni di insoddisfazione. Questo caso d’uso può essere applicato a un’ampia gamma di settori e segmenti di mercato, purché l’azienda disponga di dati sufficienti (CRM o altro) per creare un modello valido e solido. L’analisi predittiva può aggiungere valore netto offrendo alle aziende la possibilità di ridurre il tasso di abbandono dei clienti.

DIAGNOSI MEDICHE

Le diagnosi mediche rappresentano uno dei migliori esempi di modellazione predittiva nel settore sanitario, che ha già prodotto importanti cambiamenti. Con milioni di registrazioni di dati ogni anno, la quantità di dati disponibili in campo medico è sufficiente per creare modelli estremamente accurati. Esistono molti casi d’uso per la modellazione predittiva in campo medico, ma le diagnosi predittive hanno già avuto un impatto significativo sul campo e continuano sempre a fare scoperte sensazionali. Un esempio è Q-Poc, un’applicazione di diagnostica prodotta dall’azienda britannica di dispositivi medici QuantumMDx, che utilizza la modellazione predittiva per ottenere diagnosi in meno di 20 minuti. Se fossero ampiamente adottati, dispositivi come questo potrebbero rivoluzionare il modo in cui i professionisti forniscono assistenza medica in tutto il mondo e affrontare problemi quali diagnosi non accurate, tempi di attesa e altro. Un altro uso della modellazione predittiva in ambito sanitario è la diagnosi di malattie rare. Ad esempio, nel 2016, IBM ha annunciato una partnership con il Centro per le malattie non diagnosticate e rare presso l’Ospedale universitario di Marburg, in Germania. Lì, i pazienti che hanno incontrato numerosi medici, alcuni fino a 40, giungono infine a consultare medici professionisti specializzati in malattie rare. Oltre a IBM, Google ha collaborato con diversi ospedali britannici per progetti simili. In futuro, migliorare la diagnostica sia delle malattie rare che della medicina in generale potrebbe aiutare milioni di persone all’anno.

Sebbene alcuni sistemi e dispositivi che utilizzano la modellazione predittiva e gli algoritmi per raggiungere una diagnosi possano ora superare le prestazioni dei professionisti del settore medico, sembra improbabile che questi verranno sostituiti dai computer. Tuttavia, il miglioramento dei tipi di modelli predittivi per la diagnostica cambierà sicuramente il modo di lavorare dei medici. Le tecnologie del linguaggio naturale possono alleggerire il carico dei professionisti del settore medico riducendo il tempo necessario per l’inserimento e l’elaborazione dei dati e le successive previsioni. Pertanto, il lavoro dei medici potrebbe spostarsi verso la diagnosi.

MANUTENZIONE PREDITTIVA

Al di fuori delle applicazioni di vendita e marketing, molti dei casi d’uso per la modellazione predittiva ruotano attorno a iniziative di riduzione dei costi che, in molti settori, rappresentano una fonte critica di vantaggio competitivo. In settori come quello manifatturiero, automobilistico, dei prodotti chimici speciali, dei beni di consumo confezionati, del petrolio e gas, e dei pubblici servizi, vi è un incentivo sulle misure di riduzione dei costi a causa della natura altamente competitiva delle industrie. Queste industrie tendono anche ad essere ad alta intensità di capitale, il che significa che gran parte del denaro richiesto per produrre il prodotto finito viene investito in attrezzature e costi di produzione. La modellazione predittiva può offrire nuove soluzioni per risparmiare sui costi di manutenzione di queste risorse critiche. È possibile utilizzare i modelli predittivi con i dati sull’utilizzo delle apparecchiature, i dati video interni e i dati della temperatura per determinare quando le macchine necessitano di manutenzione. Le aziende in questi settori stanno risparmiando milioni di dollari evitando malfunzionamenti delle apparecchiature e problemi di riparazione più grandi. Queste imprese possono sfruttare i modelli predittivi per eseguire proattivamente la manutenzione.

LIFETIME VALUE

Le vendite e il marketing vantano un’ampia varietà di potenziali casi d’uso per la modellazione predittiva. Uno di questi casi d’uso è l’analisi e la previsione del valore totale del lifetime value del cliente. Essere in grado di prevedere con precisione il lifetime value del cliente è di grande importanza per qualsiasi azienda. Immagina di essere in grado di prevedere quali clienti spenderanno di più nei tuoi negozi nei prossimi cinque o dieci anni. Questi clienti non sarebbero i migliori a cui offrire offerte speciali, generosi programmi di fidelizzazione o trattamenti speciali? Fortunatamente per le aziende, la modellazione predittiva può fornire insight sul lifetime value del cliente. Con un numero sufficiente di dati rilevanti, un modello predittivo può produrre previsioni accurate per il lifetime value del cliente.

FINANZA E BANCHE

Il rilevamento di anomalie basato su modelli predittivi e di machine learning viene utilizzato dalle organizzazioni finanziarie per rilevare transazioni fraudolente. Queste organizzazioni possono esaminare i modelli storici di spesa basati su fattori quali quantità, tempo e posizione geografica per determinare un riferimento per il normale comportamento di spesa. Se si verifica un’anomalia, l’organizzazione viene avvisata e può trasmettere l’avviso al consumatore per verificare se è stato effettuato l’acquisto prima che possano essere effettuate ulteriori transazioni a danno del loro account.

OTTIMIZZAZIONE DELLA LOGISTICA

Un’altra applicazione di modellazione predittiva per la riduzione dei costi è quella per l’ottimizzazione della logistica. Nei settori che richiedono un supporto logistico intensivo, come quello delle consegne, la modellazione predittiva può alleggerire l’onere della pianificazione logistica, apportare aggiustamenti per la riduzione dei costi e fornire un feedback in tempo reale ai dipendenti. Ad esempio, i modelli predittivi possono ottimizzare il percorso dei veicoli adibiti alla consegna. Questo può ridurre la distanza totale percorsa, migliorare l’efficienza del carburante e ridurre i tempi di consegna, offrendo un vantaggio alla soddisfazione del cliente. In un caso, un’azienda di autotrasporti operante sul mercato europeo è stata in grado di ridurre i costi del carburante del 15% utilizzando la modellazione predittiva. I sensori raccolgono dati sulle prestazioni del veicolo e sulle azioni del guidatore, e il modello automaticamente aiuta il guidatore ad assumere comportamenti di guida ottimali, tra cui regolare la velocità per ottimizzare il consumo di carburante. Le applicazioni di modellazione predittiva per la logistica possono avere un impatto significativo sui costi del carburante e sulla manutenzione in questi tipi di industrie.

DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS)

I decision support system sono sistemi informativi digitali ideati per organizzare, compilare e presentare dati in modo che possano offrire supporto nella risoluzione dei problemi a tutti gli organi decisionali. Sono utilizzati in applicazioni ad ampio raggio, da dashboard finanziarie a mappe geospaziali con sovrapposizioni di dati. La modellazione predittiva è utilizzata in decision support system avanzati per fornire agli organi decisionali una vasta gamma di possibili risultati e quante probabilità questi hanno di verificarsi sulla base di dati storici. I DSS combinati con la funzionalità di analitica visiva possono accelerare il processo decisionale, dal momento che è spesso più semplice per le persone imparare associazioni complesse attraverso rappresentazioni visive anziché in formati griglia.

Quali sono i tipi di modelli predittivi?

In generale, i modelli predittivi rientrano in due campi: parametrico e non parametrico. Sebbene tali termini possano sembrare gergo tecnico, la differenza fondamentale è che i modelli parametrici fanno più supposizioni e ipotesi più specifiche sulle caratteristiche della popolazione utilizzate nella creazione del modello. Specificamente, alcuni dei diversi tipi di modelli predittivi sono:

Ciascuno di questi tipi ha un uso particolare e risponde a una domanda specifica o utilizza un determinato tipo di dataset. Nonostante le differenze metodologiche e matematiche tra i tipi di modello, l’obiettivo generale di ciascuno di essi è simile: prevedere risultati futuri o sconosciuti sulla base di dati relativi a risultati precedenti.

Quali sono i vantaggi della modellazione predittiva?

In sostanza, la modellazione predittiva riduce in modo significativo il costo necessario alle aziende per prevedere risultati aziendali, fattori ambientali, intelligenza competitiva e condizioni di mercato. Ecco alcuni dei modi in cui l’utilizzo della modellazione predittiva può fornire valore:

Quali sono le sfide più grandi della modellazione predittiva?

Le tecnologie e i modelli predittivi garantiscono enormi vantaggi, ma ciò non significa che questi arrivino senza problemi. Infatti, la modellazione predittiva presenta di fatto una serie di sfide. Tali sfide includono:

Il futuro della modellazione predittiva

Il futuro della modellazione predittiva è, indubbiamente, strettamente connesso all’intelligenza artificiale. Il progressivo aumento della capacità di elaborazione, dei dati raccolti e delle nuove tecnologie e metodologie avrà un impatto enorme sui computer al momento di creare modelli. La società multinazionale di consulenza manageriale McKinsey and Co. ha recentemente studiato le tendenze future, alcune delle quali sono indicate di seguito.

Progressi tecnologici

In parte per via del recente aumento della potenza di elaborazione e della quantità di dati, le tecniche di modellazione predittiva hanno mitigato gli effetti delle ultime innovazioni tecnologiche. Gli algoritmi predittivi stanno diventando estremamente sofisticati in molti campi, soprattutto visione artificiale, giochi complessi e linguaggio naturale.

Cambiamenti nel lavoro

Con più computer intelligenti, il lavoro dei professionisti della modellazione predittiva, proprio come con altre professioni, cambierà per adattarsi alla tecnologia predittiva recentemente disponibile. Le persone che lavorano nella modellazione predittiva probabilmente non diventeranno obsolete, ma i loro ruoli cambieranno in maniera complementare alle nuove capacità e caratteristiche tecnologiche predittive e dovranno acquisire nuove competenze per eccellere in questi nuovi ruoli.

Mitigazione dei rischi

I progressi nella tecnologia predittiva sono estremamente promettenti in termini di creazione del valore commerciale e scientifico, ma essi richiedono anche la mitigazione dei rischi. Alcuni di questi rischi si concentrano sulla privacy e sicurezza dei dati. Con la crescita esponenziale della quantità di dati, aumenta anche l’importanza di proteggere gli stessi dagli hacker e di mitigare altre preoccupazioni in materia di privacy. Inoltre, i ricercatori sottolineano il rischio evidente di introdurre pregiudizi sociali inconsci all’interno di algoritmi e modelli predittivi, un problema che sarà di grande importanza per attori politici e grandi aziende tecnologiche.

I limiti della modellazione predittiva

Nonostante i suoi numerosi vantaggi ad alto valore, la modellazione predittiva ha certamente dei limiti. A meno che non vengano rispettate determinate condizioni, la modellazione predittiva potrebbe non fornire la totalità del suo potenziale valore. Infatti, qualora tali condizioni non vengano rispettate, i modelli predittivi potrebbero non fornire alcun valore rispetto ai metodi tradizionali o al senso comune. È importante considerare tali limiti per acquisire la quantità massima di valore da iniziative di modellazione predittiva. Secondo McKinsey and Co., che ha recentemente analizzato i casi d’uso, la creazione di valore e i limiti, ecco alcune delle sfide:

Etichettatura dei dati

Specialmente nel machine learning, dove un computer crea il modello predittivo, i dati devono essere etichettati e categorizzati in modo appropriato. Questo processo può essere impreciso, pieno di errori e un’impresa generalmente colossale. Tuttavia, è un componente necessario della creazione di un modello, e, qualora non fosse possibile completare una classificazione ed etichettatura appropriate, qualsivoglia modello predittivo prodotto risente di una performance scarsa e problemi associati a una categorizzazione erronea.

Utilizzo di enormi training dataset

Affinché i metodi statistici riescano costantemente a prevedere risultati, è necessario soddisfare un principio di base: la dimensione del campione sufficiente. Qualora un professionista della modellazione predittiva non possieda quantità sufficienti di dati per creare il modello, il modello prodotto sarà eccessivamente influenzato dal rumore presente nei dati utilizzati. Naturalmente, i dataset relativamente piccoli tendono a mostrare più variazioni o, in altre parole, più rumore. Attualmente, il numero di registrazioni richieste per raggiungere performance del modello sufficientemente elevate è compreso tra le migliaia e i milioni. Oltre alla dimensione, i dati utilizzati devono essere rappresentativi della popolazione target. Qualora la dimensione del campione sia sufficiente, i dati dovrebbero possedere una vasta gamma di registrazioni, inclusi casi unici o particolari, per perfezionare il modello.

Il problema della spiegabilità

Mentre diventano disponibili modelli sempre più complessi e astrusi, sarà spesso più difficile districare i modelli per determinare perché è stata presa una determinata decisione o è stata fatta una determinata previsione. Poiché i modelli assumono più record di dati o più variabili, i fattori che potrebbero spiegare le previsioni diventano poco chiari, un limite significativo in alcuni campi. Nei settori o casi d’uso che richiedono spiegabilità, ad esempio gli ambienti dove le conseguenze legali o normative sono significative, la necessità di documentare processi e decisioni può ostacolare l’utilizzo di modelli complessi. La presente limitazione probabilmente determinerà la richiesta di nuove metodologie in grado di gestire enormi volumi di dati e complessità, pur rimanendo trasparente nel processo decisionale.

Generalizzabilità dell’apprendimento

La generalizzabilità si riferisce alla capacità del modello di essere generalizzata da un caso d’uso a un altro. A differenza degli umani, i modelli tendono ad avere difficoltà con la generalizzabilità, nota anche come validità esterna. In generale, quando un modello è costruito per un caso particolare, non dovrebbe essere utilizzato per un caso diverso. Sebbene siano in fase di sviluppo metodi quali il trasferimento dell’apprendimento, approccio finalizzato a porre rimedio a questo problema, la generalizzabilità rappresenta ancora una limitazione significativa della modellazione predittiva.

Pregiudizi su dati e algoritmi

Sebbene si tratti più di un problema più etico o filosofico che tecnico, alcuni sostengono che i ricercatori e i professionisti che creano modelli predittivi debbano prestare attenzione quando scelgono quali dati utilizzare e quali escludere. Poiché i pregiudizi storici possono essere inseriti nel livello più basso dei dati, quando si tenta di affrontare tali pregiudizi occorre prestare molta attenzione, o le ripercussioni derivanti potrebbero essere perpetuate nel futuro da modelli predittivi.

Tool Di Modellazione Predittiva

Apache Hadoop

Noto nel settore dell’IT per il suo caratteristico logo con elefante giallo, Apache Hadoop, più comunemente chiamato Hadoop, è una raccolta di utility open-source ideata per consentire a una rete di computer di lavorare insieme su operazioni che elaborano grandi quantità di dati. Hadoop funge principalmente da utility per l’elaborazione e l’archiviazione di dati. L’utility per l’elaborazione di dati è un modello di programmazione MapReduce. Hadoop può inoltre fare riferimento a una serie di pacchetti software aggiuntivi all’interno dell’ecosistema Apache Hadoop. Tali pacchetti includono:

Hadoop è diventato estremamente utile e importante nel campo della modellazione predittiva, soprattutto per modelli o problemi che richiedono l’archiviazione dei big data. Un esperto di modellazione predittiva con competenze o esperienza nell’uso del framework Hadoop, soprattutto MapReduce e pacchetti come Apache Hive, può guadagnare un ottimo stipendio per queste conoscenze.

R

R è un linguaggio di programmazione open-source per calcolo statistico e grafici. Gli analisti avranno bisogno di competenze tecniche per lavorare in maniera efficiente con questo tool, che possiede funzionalità quali regressione lineare, modellazione non lineare e analisi delle serie temporali. I casi d’uso includono:

Python

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello realizzato per la programmazione generale. Mentre R è stato creato soprattutto per le statistiche, Python supera R quando si parla di funzionalità di data mining, imaging e flusso dei dati. È più versatile rispetto a R e viene più comunemente utilizzato con altri programmi. Python è generalmente più semplice da imparare rispetto a R, ed è perfetto da utilizzare per l’automazione dell’attività.

Microstrategy

MicroStrategy è una piattaforma di enterprise analytics e mobilità che include l’integrazione R, Python e Google Analytics. Possiede oltre 60 connettori a sorgenti di dati, pertanto gli analisti possono ricavare informazioni dettagliate unendo dati diversi. Tali dati possono essere elaborati all’interno delle visualizzazioni dei dati e nei dashboard report per ottenere rapidamente informazioni dettagliate e possono essere facilmente condivisi in tutta l’organizzazione. MicroStrategy include inoltre funzionalità di analytics avanzata, tra cui analytics predittivi , con oltre 300 funzioni native di analytics e open source, e programmi statistici di terze parti. Di seguito sono elencati alcuni esempi:

Opportunità di lavoro nella modellazione predittiva

La modellazione predittiva è un campo destinato a crescere notevolmente nei prossimi anni grazie all’incremento esponenziale di dati, ai progressi tecnologici e alla comprovata capacità di aggiungere valore. Infatti, nel 2017, IBM aveva previsto che la domanda di esperti in scienza dei dati e analisi dei dati sarebbe cresciuta del 15% entro il 2020.

Nonostante molte aziende siano consapevoli della necessità di introdurre la modellazione predittiva nelle loro attività, attualmente vi è una carenza di candidati con le competenze appropriate. Per tale motivo, le aziende hanno offerto retribuzioni sostanziose ai candidati qualificati al fine di allontanarli dalla concorrenza o da altri lavori. Sebbene il numero di candidati qualificati è in aumento, la domanda di tali professionisti sta crescendo significativamente.

Impeighi Nella Modellazione Predittiva

Alcune delle figure professionali più ricercate:

MODELLAZIONE PREDITTIVA: QUALI COMPETENZE SONO RICHIESTE?

Quanto guadagnano i professionisti della modellazione predittiva?

Le retribuzioni variano in base al background del candidato e alle esigenze dell’azienda, tuttavia le competenze in materia di scienze dei dati sono remunerate meglio. Chi conosce i linguaggi di MapReduce, Apache Hive e Apache Hadoop percepisce uno stipendio più alto.

Data Scientist Starting Salary

Domande frequenti

Cos’è l’analisi predittiva?
Qual è un esempio di analisi predittiva?
Cos’è un modello di valutazione?
In che modo l’iPhone utilizza la modellazione predittiva?
Cos’è un modello predittivo?
Perché l’analisi predittiva è importante?