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  • 1 Aprile 2021

Come fare analisi predittiva dei dati

Come fare analisi predittiva dei dati

Come fare analisi predittiva dei dati 1024 576 3rdPlace

di Eugenio Ciamprone

La raccolta e la conservazione dei dati da parte di un’azienda rimangono attività fini a se stesse se l’azienda non mette in campo adeguate attività di analisi degli stessi. La creazione di valore dai dati si articola sia nell’identificazione di opportunità di business sia nella scoperta di inefficienze non facilmente individuabili dall’occhio “umano”.

Una delle metodologie di valorizzazione dei dati è l’Analisi Predittiva, ovvero metodi e tecniche che indicano il grado di probabilità che un evento possa accadere in futuro, sulla base delle informazioni estratte dai dati storici. Più precisamente, i modelli predittivi forniscono una relazione tra gli eventi analizzati e le caratteristiche legate a tali eventi (ad es. la probabilità di perdita di un cliente legata al suo comportamento negli acquisti).

Una caratteristica delle tecniche predittive può essere ad esempio quella dell’approccio non supervisionato: attraverso le tecniche di Machine Learning gli algoritmi imparano i comportamenti dai dati storici anche se non sono indirizzati verso uno specifico compito. Gli algoritmi non supervisionati utilizzano solamente i dati di input senza la necessità di definire un target, e in questo modo sono in grado di trovare regole di associazione e cluster.

L’Analisi Predittiva si articola nell’insieme di tecniche che riguardano il Machine Learning, la Data Preparation e la Data Modeling e viene utilizzata in diversi ambiti per estrarre valore dai dati:

  •  Nel Customer Relationship Management (CRM) dove le analisi che hanno per oggetto il cliente riguardano ad esempio le previsioni sul grado di soddisfazione del cliente o sulla probabilità che lo stesso possa abbandonare il brand per la concorrenza, oltre alla possibilità di creare una segmentazione della clientela sulla base di caratteristiche comuni;
  • Nel Marketing dove le tecniche predittive sono in grado di determinare le abitudini e la propensione all’acquisto da parte dei clienti e vengono utilizzate per migliorare il ROI di una campagna di Marketing;
  • Nella Predictive Maintenance dove, soprattutto in ambito industriale, sulla base dei dati raccolti le tecniche predittive sono in grado di creare una pianificazione della manutenzione dei macchinari con enormi vantaggi per le aziende in termini di costo ed efficienza produttiva.

La creazione e l’utilizzo di modelli predittivi presuppone l’attivazione di ulteriori fasi altrettanto importanti e l’implementazione di un determinato approccio metodologico. 

La metodologia per l’Analisi Predittiva

Per un’azienda l’implementazione delle tecniche di Analisi Predittiva passa attraverso l’utilizzo di precise metodologie utili a definire un processo che vede i modelli di previsione entrare in scena solamente in un secondo momento.

Ci sono fasi, infatti, senza le quali l’Analisi Predittiva rischia di diventare poco affidabile e difficilmente utilizzabile dalle funzioni di business.

In primo luogo, per implementare un sistema predittivo non si può prescindere dalla conoscenza del business, delle sue problematiche e dalla conoscenza degli obiettivi aziendali. Avere chiari gli obiettivi dell’azienda e del business significa poter avere le idee chiare nella scelta dei dati di input e degli algoritmi da utilizzare.

Di conseguenza, una fase altrettanto importante è l’identificazione e la raccolta dei dati che si ritiene siano rilevanti ai fini del modello. Tale attività consiste in una verifica della qualità dei dati, della provenienza e di eventuali mancanze o anomalie presenti nel dataset.

Chiariti gli obiettivi e identificati dei dati rilevanti si passa alla fase di Data Preparation, passaggio necessario per rendere i dati fruibili dagli algoritmi predittivi. In questa fase vengono puliti i dati e si prepara il dataset con l’individuazione dei campi e le tabelle, e la divisione in training set e test set.

Solo dopo aver espletato correttamente questi passaggi si può arrivare alla fase di Data Modeling, dove avviene la vera e propria creazione del modello predittivo attraverso la definizione dei parametri e scelta dell’algoritmo. È la fase dove vengono calibrati i dati, si identificano gli algoritmi corretti e si impostano i parametri dello stesso. Successivamente, utilizzando il test set, si valuta la bontà delle scelte fatte nella fase di valutazione dei risultati ottenuti dal modello.

All’ottenimento di risultati soddisfacenti si procederà alla messa in produzione del modello e al costante monitoraggio delle performance predittive nel tempo.

Data Modeling

In un processo di Analisi Predittiva la fase di Data Modeling riveste un ruolo particolarmente importante. Solo la corretta modellazione dei dati e la scelta delle tecniche predittive adatte ad uno specifico contesto permettono la creazione di valore. 

Inoltre, la scelta degli algoritmi e l’adattamento degli stessi al contesto di riferimento portano a identificare le regole sulle quali basare scelte e insight immediatamente azionabili. 

La Data Modeling in particolare, consiste oltre che nella scelta dell’algoritmo previsionale da utilizzare, anche nel processo di training dello stesso, dove vengono ricavate le relazioni tra le variabili di input e di output o le regole di associazione o clustering.

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