Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
L'analyse prédictive repose sur un ensemble de techniques et d'algorithmes qui permettent de faire des prévisions basées sur des données historiques. Voici une vue d'ensemble des principales techniques utilisées.
La régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle permet de prédire les valeurs futures en se basant sur une ligne de tendance.
D'un autre côté, la régression logistique est utilisée lorsque la variable dépendante est catégorielle. Elle est souvent employée pour des problèmes de classification binaire, par exemple, pour prédire si un email est spam ou non.
Les arbres de décision sont des modèles prédictifs qui utilisent une structure arborescente pour représenter les décisions et leurs conséquences possibles. Chaque nœud interne de l'arbre représente un test sur une variable, chaque branche représente le résultat du test, et chaque feuille représente une classe cible ou une valeur.
Les forêts aléatoires sont une extension des arbres de décision et consistent en une multitude d'arbres de décision fonctionnant de manière asynchrone. Elles améliorent la précision prédictive et la robustesse en moyenne.
Les algorithmes de clustering comprennent des méthodes comme les kmeans ou les algorithmes hiérarchiques. Ils sont utilisés pour regrouper des données non étiquetées en clusters, en se basant sur des similitudes inhérentes aux données. Par exemple, le clustering peut aider à regrouper des clients aux comportements d'achat similaires pour des campagnes de marketing ciblées.
Les réseaux de neurones artificiels imitent le fonctionnement du cerveau humain pour reconnaître des motifs complexes et prédire les résultats. L'apprentissage profond repose sur des réseaux de neurones multicouches pour traiter des données non structurées comme des images ou du texte.
Les convolutions et les réseaux récurrents sont des soustypes de réseaux de neurones qui sont particulièrement efficaces pour les données spatiales (comme les images) et séquentielles (comme le texte ou les séries temporelles).
Ces techniques d'analyse prédictive offrent un éventail de solutions adaptées à des problématiques variées et permettent d'extraire de précieuses informations à partir des données disponibles.
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