Technique de modélisation prédictive

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La modélisation prédictive est une technique qui utilise des données historiques pour faire des prévisions sur des événements futurs. En d’autres termes, elle essaie de trouver des modèles dans les données passées afin de prédire ce qui pourrait se passer ensuite.

Comment ça marche ?
  1. Collecte des données : On commence par recueillir des données historiques. Par exemple, les ventes mensuelles d’une boutique sur plusieurs années.
  2. Nettoyage des données : Les données sont souvent incomplètes ou erronées, donc on doit les nettoyer et les préparer pour l’analyse.
  3. Choix d’un modèle : On choisit un modèle mathématique ou statistique adapté pour analyser les données. Les modèles courants incluent les régressions, les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc.
  4. Entraînement du modèle : On utilise les données historiques pour « entraîner » le modèle, c’est-à-dire lui apprendre à reconnaître les modèles et les tendances.
  5. Test et validation : On teste le modèle avec un ensemble de données différent pour voir à quel point il est précis.
  6. Prédiction : Une fois le modèle validé, on peut l’utiliser pour faire des prédictions sur des données nouvelles ou futures.
Exemple concret : Prédire les ventes d’une boutique

Imaginons une boutique en ligne qui vend des vêtements et souhaite prédire ses ventes pour le mois prochain.

  1. Collecte des données : La boutique collecte des données des ventes mensuelles des trois dernières années.
MoisAnnée 1Année 2Année 3
Janvier100110120
Février120130125
Mars130135140
Décembre200210220
  1. Nettoyage des données : La boutique vérifie les données pour s’assurer qu’il n’y a pas d’erreurs ou de valeurs manquantes.
  2. Choix d’un modèle : Elle décide d’utiliser un modèle de régression linéaire, qui est simple et souvent efficace pour ce genre de prévision.
  3. Entraînement du modèle : Le modèle est entraîné avec les données des années précédentes. Il apprend comment les ventes changent chaque mois et comment elles ont tendance à croître au fil des ans.
  4. Test et validation : Le modèle est testé avec les données de l’année précédente pour vérifier sa précision. Si les prédictions sont correctes ou très proches des ventes réelles, il est validé.
  5. Prédiction : Le modèle prédit que les ventes pour le mois de juin prochain seront de 150 unités, en se basant sur les tendances observées dans les données historiques.
Résultat

La boutique peut utiliser cette prédiction pour planifier son stock, organiser ses campagnes de marketing et mieux gérer ses ressources.

En résumé

La modélisation prédictive utilise les données historiques pour faire des prévisions. C’est un outil puissant pour aider les entreprises et les organisations à prendre des décisions éclairées en se basant sur des analyses de données.

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