Cos'è l'analisi predittiva?

L’analisi predittiva dei dati si sta muovendo dal retroscena alla lungimiranza. Mentre i rapporti sulle vendite precedenti indicano ciò che è stato venduto (descrittivo), l'analisi predittiva analizza i modelli all'interno di tali dati di vendita, forse combinati con dati demografici dei clienti, spese di marketing o indicatori economici, per prevedere i dati di vendita futuri o identificare i clienti che hanno maggiori probabilità di effettuare un acquisto in tempi brevi.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di ciò che è possibile generare con analisi predittive:

• Punteggio che indica la probabilità che un cliente si sposti (interrompe l'utilizzo di un servizio)
• Previsione della domanda per un prodotto nel trimestre successivo
• Allarme che indica un'alta probabilità di malfunzionamento dell'apparecchiatura in un arco di tempo specifico
• Segmentazione dei potenziali clienti basata sulla probabilità prevista di rispondere a una campagna di marketing

Infine, l'obiettivo di spiegare e utilizzare l'analisi predittiva è quello di fornire alle aziende i mezzi per prendere decisioni proattive e basate sui dati.

Anticipando le possibilità future, le aziende possono ottimizzare le operazioni, mitigare i rischi, personalizzare l'esperienza dei clienti e scoprire nuove opportunità in modo più efficace rispetto a quando si affidano esclusivamente alle prestazioni o all'intuizione del passato.

Come funziona l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva raggiunge il suo potere di previsione attraverso vari modelli matematici predittivi, che potrebbero addirittura precedere il Deep Learning . Non sono intercambiabili; l'approccio migliore dipende interamente dalla domanda posta e dalla natura dei dati disponibili.

Comprendere i principali tipi di modelli aiuta a chiarire come funziona l’analisi predittiva nella pratica.

Modelli di classificazione

I modelli di classificazione sono fondamentali quando l'obiettivo è assegnare un articolo a una categoria o classe predefinita. Essenzialmente rispondono alle domande "sì/no" o determinano "a quale gruppo" appartiene qualcosa.

Questi modelli si basano su dati cronologici in cui le categorie sono già note (dati con etichetta), identificando i modelli associati a ciascuna classe. Questo apprendimento viene quindi applicato ai nuovi data point per prevedere la loro categoria più probabile.

Le applicazioni più diffuse includono il filtraggio delle email in SPAM o meno, la previsione del comportamento del cliente, l'identificazione delle transazioni finanziarie come potenzialmente fraudolente o legittime.

Modelli di regressione

Quando la previsione richiesta è un numero specifico anziché una categoria, vengono utilizzati modelli di regressione lineare, questi modelli si concentrano sulla previsione di valori numerici continui, rispondendo a domande come "Quanto?" o "Quanti?"

Essi agiscono analizzando e modellando la relazione tra i vari fattori di input (variabili indipendenti) e il valore target (variabile dipendente). Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare la regressione per prevedere i ricavi delle vendite future sulla base delle prestazioni passate e degli sforzi di marketing, oppure un analista immobiliare potrebbe utilizzarla per stimare il prezzo di mercato di una casa considerando le sue caratteristiche e la sua ubicazione.

Altri utilizzi chiave sono prevedere la domanda di prodotti e ottimizzare l'allocazione delle risorse in base al traffico previsto. (La regressione lineare è un esempio fondamentale).

Modelli di clustering

A differenza della classificazione, i modelli di clustering mirano a individuare i raggruppamenti naturali all'interno dei dati senza ricorrere a etichette predefinite.

Esplorano i dati per raggruppare elementi simili in "cluster", rispondendo alla domanda "Quali sono i segmenti naturali di questi dati?". Gli algoritmi identificano i punti dati che condividono caratteristiche comuni, separandoli da altri punti diversi. Questa tecnica è estremamente utile per la segmentazione dei clienti, in quanto consente alle aziende di individuare gruppi di clienti con comportamenti simili per campagne di marketing mirate.

Altri utilizzi includono il raggruppamento di documenti correlati o di documenti di ricerca basati sul contenuto, e talvolta l'identificazione di punti dati insoliti che non si adattano bene a nessun cluster, il che può essere una forma di rilevamento di anomalie. (K-Means è un algoritmo di clustering ampiamente utilizzato).

Modelli Time Series

La modellazione predittiva spesso implica la previsione di valori futuri in base alle prestazioni passate nel tempo. Si tratta della specialità dei modelli di serie temporali, che analizzano sequenze di punti dati raccolti a intervalli regolari (ad esempio, giornalieri, mensili, annuali).

Sono disegnati in modo univoco per tenere conto delle dipendenze temporali all'interno dei dati, identificando modelli come le tendenze a lungo termine, le variazioni stagionali prevedibili (stagionalità) e altri cicli correlati al tempo.

Questo le rende essenziali per attività come le previsioni finanziarie (prezzi delle azioni o tassi di cambio), le previsioni meteorologiche, la pianificazione delle risorse (stima del volume di call center futuro o della domanda di energia) e l'ottimizzazione della gestione dell'inventario anticipando le vendite future. (Modelli come ARIMA ed Exponential Smoothing (ETS) sono comunemente utilizzati).

Come funziona l'analisi predittiva?

L’analisi predittiva è un processo sistematico che trasforma i dati grezzi in preziose informazioni future utilizzando modelli di Machine Learning supervisionati. Sebbene gli strumenti e le tecniche specifici possano essere complessi, il flusso di lavoro complessivo segue in genere una serie di passaggi logici, estraendo i dati da un data warehouse o da un data warehouse e richiedendo spesso iterazioni e perfezionamenti.

1. Definire l'obiettivo: Il viaggio inizia con una chiara comprensione del problema o della questione commerciale. Quale risultato specifico vogliamo prevedere? Definire un obiettivo preciso è fondamentale perché guida ogni fase successiva, dalla raccolta dei dati alla selezione e valutazione del modello.
    
2. Raccolta dei dati Una volta stabilito l'obiettivo, lo step successivo consiste nel raccogliere i dati necessari. Questo implica l'identificazione delle fonti di dati rilevanti, che potrebbero includere sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM, Customer Relationship Management), database delle transazioni o letture dei sensori.
    
3. Preparazione dei dati: I dati grezzi sono raramente pronti per essere analizzati immediatamente. Questa fase, spesso la più dispendiosa in termini di tempo, prevede la pulizia e la trasformazione dei dati. La pulizia dei dati consente di risolvere problemi quali valori mancanti, errori, duplicati e incoerenze. L’obiettivo è creare un dataset pulito e affidabile che rifletta accuratamente i fattori che influenzano il risultato che si desidera prevedere.
    
4. Selezione modello: Con i dati preparati, l'attenzione si sposta sulla scelta del modello predittivo giusto. La scelta dipende in larga misura dall'obiettivo definito nella prima fase. Spesso, i data scientist sperimentano diversi modelli per trovare la soluzione migliore.
    
5. Addestramento modello: È qui che avviene l'apprendimento. I dati cronologici preparati (in genere una gran parte, nota come 'set di addestramento') vengono inseriti negli algoritmi selezionati. L'algoritmo elabora questi dati, identificando modelli, relazioni e correlazioni collegati ai risultati di interesse.
    
6. Valutazione modello: Un modello addestrato sui dati non è utile a meno che non sia possibile verificarne l'accuratezza predittiva. Le prestazioni del modello vengono testate utilizzando una porzione separata dei dati cronologici che non sono mai stati visti prima (il "set di test"). Per valutare l’accuratezza con cui il modello prevede i risultati rispetto ai risultati effettivi nei dati del test, vengono utilizzate diverse metriche statistiche.
    
7. Distribuzione modello: Una volta convalidato, il modello predittivo è pronto per essere messo in atto. La distribuzione implica l'integrazione del modello nei sistemi operativi o nei processi aziendali pertinenti.

Il processo di analisi predittiva non termina con il deploy. I modelli di dati possono cambiare nel tempo (un concetto noto come 'deviazione del modello'), riducendo potenzialmente l'accuratezza del modello.

È quindi fondamentale monitorare costantemente le prestazioni del modello negli ambienti live. La manutenzione regolare, che potrebbe comportare l'aggiornamento del modello con nuovi dati o addirittura la riprogettazione se i modelli fondamentali cambiano, garantisce che le previsioni rimangano accurate e pertinenti nel tempo.

In generale, si tratta di un processo iterativo strutturato - dalla definizione delle esigenze aziendali alla gestione, modellazione e monitoraggio continuo dei dati - che costituisce la colonna portante di come l’analisi predittiva converta efficacemente i dati storici in una previsione fruibile.