Che cos’è l’analisi predittiva

L’analisi predittiva è una tecnica di analisi dati che risponde alla domanda “Cosa potrebbe accadere in un certo scenario”? Utilizza algoritmi di machine learning e modelli statistici per analizzare dati storici e attuali per fare previsioni statistiche su eventi e supportare decisioni strategiche e operative.

Il processo di analisi predittiva inizia con la raccolta e la preparazione dei dati provenienti da diverse fonti, come database aziendali, social media, sensori e dispositivi connessi. Questi dati vengono poi “puliti” e organizzati in un formato adatto all’analisi, eliminando eventuali inconsistenze o anomalie.

Successivamente, gli algoritmi di machine learning vengono applicati ai dati per identificare pattern, correlazioni e relazioni nascoste. Questi algoritmi “imparano” dai dati storici (il cosiddetto training set) e costruiscono modelli predittivi in grado di fare previsioni su eventi futuri con un certo grado di accuratezza. Tra le tecniche più utilizzate ci sono i modelli di regressione, gli alberi decisionali, le reti neurali e il clustering.

I modelli predittivi vengono poi testati e validati utilizzando un set di dati di controllo (il cosiddetto test set) per valutarne l’efficacia e l’accuratezza. Una volta affinati, questi modelli possono essere integrati nei processi decisionali aziendali per supportare strategie data-driven in diverse aree, come il marketing, le vendite, la gestione del rischio e l’ottimizzazione delle operazioni.

Nel marketing, l’analisi predittiva può essere utilizzata per segmentare i clienti, personalizzare le campagne promozionali e prevedere il lifetime value di un cliente. Nelle vendite, può aiutare a identificare i lead più promettenti e a ottimizzare il processo di sales forecasting. Nella gestione del rischio, può contribuire a individuare potenziali frodi o a valutare il rischio di credito dei clienti.

Oggigiorno, l’integrazione di tecniche di AI, come il deep learning e il natural language processing (NLP) consente di estrarre informazioni da dati non strutturati, come testi, immagini e video, ampliando così il campo di applicazione delle previsioni.

Come funziona l’analisi predittiva

L’analisi predittiva si ottiene tramite un processo che integra data mining, statistica e machine learning. L’obbiettivo è quello di estrarre informazioni dai dati e sviluppare modelli in grado di ottenere previsioni accurate su eventi futuri.

Ecco fasi principali :

Raccolta e preparazione dei dati da diverse fonti, come database aziendali, social media, sensori e dispositivi connessi. I dati vengono poi “puliti” eliminando inconsistenze e anomalie e organizzati in un formato adatto all’analisi.
Esplorazione e selezione delle variabili: i data scientist esaminano i dati e utilizzano tecniche di visualizzazione dei dati e di statistica descrittiva per comprendere le relazioni tra le variabili e selezionare quelle più rilevanti.
Costruzione del modello predittivo: utilizzando algoritmi di machine learning come la regressione lineare, gli alberi decisionali o le reti neurali, i data scientist costruiscono un modello predittivo basato sui dati storici. Il modello “impara” dai pattern e dalle relazioni presenti nei dati e viene addestrato per fare previsioni accurate.
Validazione e ottimizzazione del modello: il modello predittivo viene testato su un test set per valutarne l’accuratezza e l’efficacia. Vengono utilizzate metriche, a seconda delle varie situazioni, come ad esempio l’errore quadratico medio (MSE) o l’area sotto la curva ROC (AUC-ROC) per misurare le prestazioni del modello.
Applicazione del modello: una volta validato, il modello predittivo più valido viene integrato nei processi decisionali aziendali. Può essere utilizzato per fare previsioni in tempo reale su nuovi dati o per supportare l’analisi di scenari what-if.
Monitoraggio e aggiornamento del modello: dato che i pattern e le relazioni nei dati possono cambiare nel tempo, è importante monitorare le prestazioni del modello e aggiornarlo quando è necessario. Ciò può comportare la raccolta di nuovi dati, la revisione delle variabili selezionate o l’addestramento di un nuovo modello.

Un modello predittivo si crea raccogliendo dati rilevanti, pre-elaborandoli, scegliendo un algoritmo adatto, addestrando il modello, validandolo e ottimizzandolo iterativamente.

I vantaggi dell’analisi predittiva

I vantaggi dell’analisi predittiva includono il miglioramento del processo decisionale basato su dati concreti, l’identificazione di opportunità e trend di business, la riduzione dei rischi attraverso la previsione di potenziali problemi e l’ottimizzazione dell’allocazione delle risorse.

Decisioni basate sui dati: l’analisi predittiva consente di prendere decisioni strategiche e operative basate su dati concreti, riducendo l’affidamento sull’intuizione o su ipotesi non verificate.
Identificazione di trend e opportunità: attraverso l’analisi dei dati storici, l’analisi predittiva permette di individuare pattern, trend emergenti e opportunità di mercato. Ciò consente alle aziende di essere proattive, anticipare le esigenze dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo.
Ottimizzazione delle risorse: l’analisi predittiva aiuta a identificare aree di inefficienza e allocare le risorse in modo più mirato. Può contribuire a prevedere la domanda di prodotti, ottimizzare le scorte e la produzione, riducendo sprechi e costi.
Miglioramento dell’esperienza del cliente: utilizzando l’analisi predittiva per comprendere i comportamenti e le preferenze dei clienti, le aziende possono personalizzare le interazioni, anticipare le esigenze e migliorare il servizio clienti, aumentando soddisfazione e fidelizzazione.

Tuttavia, l’analisi predittiva presenta anche alcuni svantaggi, come la necessità di grandi volumi di dati di qualità, l’investimento in infrastrutture tecnologiche e competenze specifiche, la possibilità di violazione della privacy e la dipendenza dall’accuratezza dei modelli utilizzati. Inoltre, l’analisi predittiva non può prevedere eventi completamente imprevedibili e richiede un continuo aggiornamento dei modelli per mantenere la loro efficacia nel tempo.

Per cosa viene utilizzata l’analisi predittiva

L’analisi predittiva viene utilizzata in marketing, finanza, sanità, supply chain e manutenzione alle risorse umane. Serve a prevedere eventi futuri, supportare decisioni, migliorare l’efficienza, ridurre i rischi e incrementare i profitti aziendali.

Marketing e vendite: l’analisi predittiva aiuta a segmentare i clienti, personalizzare le campagne di marketing, prevedere il lifetime value dei clienti e identificare i lead più promettenti. Consente inoltre di ottimizzare le strategie di pricing, promozione e cross-selling per massimizzare i ricavi.
Gestione del rischio nel settore finanziario e assicurativo, l’analisi predittiva viene utilizzata per valutare il rischio di credito, individuare potenziali frodi e ottimizzare i processi di underwriting. Aiuta a prendere decisioni informate sulla concessione di prestiti, sulla determinazione dei premi assicurativi e sulla gestione del portafoglio.
Operations e supply chain: l’analisi predittiva supporta l’ottimizzazione dei processi operativi, prevedendo la domanda di prodotti o servizi, ottimizzando la gestione delle scorte e migliorando l’efficienza della supply chain. Permette di ridurre i costi, minimizzare gli sprechi e garantire la disponibilità dei prodotti.
Manutenzione delle apparecchiature: in ambito industriale e manifatturiero, l’analisi predittiva viene utilizzata per prevedere i guasti delle apparecchiature e pianificare la manutenzione preventiva. Analizzando i dati dei sensori e delle macchine, è possibile identificare anomalie ed intervenire prima che si verifichino eventuali guasti.
Ambito medico sanitario: l’analisi predittiva, aiuta a prevedere l’insorgenza di malattie, identificare pazienti ad alto rischio ed ottimizzare i piani di trattamento terapeutico.
Risorse umane: l’analisi predittiva viene utilizzata per prevedere il turnover dei dipendenti, identificare i talenti ad alto potenziale e ottimizzare le strategie di recruitment e retention.
Servizi pubblici e smart cities: l’analisi predittiva trova applicazione nella gestione delle infrastrutture pubbliche, come reti elettriche, idriche e di trasporto. Consente di prevedere la domanda di servizi, ottimizzare l’allocazione delle risorse e migliorare l’efficienza operativa delle città intelligenti.
Trasporti e logistica: analizzando i dati sul traffico, le condizioni stradali e i tempi di consegna storici, il modello predittivo identifica i percorsi più efficienti per le spedizioni, riducendo i costi di trasporto e migliorando i tempi di consegna.

Quali sono le tecniche di analisi predittiva

Ecco un elenco delle principali tecniche di analisi predittiva:

Regressione: una tecnica statistica che analizza la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Viene utilizzata per prevedere valori numerici, come le vendite o i prezzi. I tipi di regressione più comuni sono la regressione lineare, la regressione logistica e la regressione multinomiale.
Alberi decisionali: sono modelli predittivi che suddividono i dati in sottoinsiemi più piccoli basati su regole di decisione. Sono particolarmente utili per prevedere variabili categoriche, come il churn dei clienti o l’esito di una campagna di marketing. Gli algoritmi più comuni per costruire alberi decisionali sono CART (Classification and Regression Trees) e C4.5.
Reti neurali: modelli ispirati al funzionamento del cervello umano. Sono composte da strati di nodi interconnessi che elaborano i dati di input e producono un output. Le reti neurali sono particolarmente efficaci nell’apprendere pattern complessi e non lineari nei dati, rendendole adatte per compiti di classificazione e regressione.
Machine learning: un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. Gli algoritmi di machine learning più comuni per l’analisi predittiva includono il Naive Bayes, il k-Nearest Neighbors (k-NN), il Support Vector Machines (SVM) e il Random Forest.
Serie temporali: l’analisi delle serie temporali si concentra su dati raccolti nel tempo, come le vendite giornaliere o i prezzi delle azioni. Tecniche come il modello ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e il Exponential Smoothing vengono utilizzate per prevedere valori futuri basati su dati storici e stagionali.
Clustering: una tecnica di apprendimento non supervisionato che raggruppa i dati simili in cluster. Può essere utilizzato per segmentare i clienti, identificare anomalie o scoprire pattern nascosti nei dati. Gli algoritmi di clustering più comuni sono il k-means, il hierarchical clustering e il DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise).
Associazione: l’analisi delle regole di associazione serve ad intercettare le relazioni tra variabili in grandi set di dati. Utilizzata nel market basket analysis per identificare prodotti che vengono spesso acquistati insieme. L’algoritmo più noto per l’associazione è l’Apriori.
Text mining: si occupa dell’estrazione di informazioni da dati testuali non strutturati, come email, documenti o post sui social media. Per estrarre informazioni e fare previsioni basate sul contenuto testuale vengono utilizzate tecniche come la sentiment analysis, la topic modeling e la named entity recognition.

I software più utilizzati per le analisi predittive

Di seguito, un elenco dei principali programmi:

R: linguaggio di programmazione open-source utilizzato per l’analisi statistica e predittiva. Include pacchetti e librerie per il data mining, la modellazione e la visualizzazione delle informazioni.
Python: dispone di potenti librerie come Scikit-learn, TensorFlow e Keras, che facilitano l’implementazione di algoritmi di machine learning e deep learning.
SAS: software proprietario che include una suite completa di strumenti per la gestione delle informazioni, la modellazione e la visualizzazione.
IBM SPSS Statistics: utilizzato sia in ambito accademico che aziendale. Include algoritmi di machine learning, strumenti di data preparation e opzioni di deployment dei modelli.
RapidMiner: supporta vari algoritmi di apprendimento automatico e consente di eseguire l’intero processo di data mining, dalla preparazione delle informazioni alla valutazione dei modelli, senza richiedere competenze approfondite di programmazione.
KNIME: piattaforma open-source per l’analisi dei dati e predittiva con un’interfaccia grafica intuitiva per la creazione di workflow di analisi, include vari strumenti e algoritmi di machine learning.
H2O: piattaforma open-source per l’analisi predittiva e il machine learning che include implementazioni scalabili di algoritmi come Gradient Boosting Machines, Random Forests e Neural Networks. H2O è progettato per gestire grandi volumi di informazioni e può essere integrato con altri strumenti come R e Python.
Microsoft Azure Machine Learning: servizio cloud di Microsoft, un ambiente completo per la creazione, il training e il deployment di modelli di apprendimento automatico. Fornisce un’interfaccia drag-and-drop per la costruzione di modelli, oltre a supportare l’integrazione con strumenti come R e Python.

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