2019.02.16

Modèle prédictif definition

La modélisation prédictive est utile car elle donne un aperçu précis de toute question et permet aux utilisateurs de créer des prévisions. Pour maintenir un avantage concurrentiel, il est essentiel d`avoir un aperçu des événements et des résultats futurs qui remettent en question les hypothèses clés. La modélisation prédictive est un processus qui utilise l`exploration de données et la probabilité pour prédire les résultats. Chaque modèle est composé d`un certain nombre de prédicteurs, qui sont des variables susceptibles d`influencer les résultats futurs. Une fois que les données ont été collectées pour les prédicteurs pertinents, un modèle statistique est formulé. Le modèle peut employer une équation linéaire simple, ou il peut être un réseau neuronal complexe, tracé par le logiciel sophistiqué. Au fur et à mesure que des données supplémentaires seront disponibles, le modèle d`analyse statistique sera validé ou révisé. La régression robuste comprend un certain nombre d`approches de modélisation pour gérer les observations de levier élevées ou la violation des hypothèses. Les modèles peuvent être à la fois paramétriques (par exemple, régression avec Huber, White, estimateurs de variance sandwich) et non paramétriques (par exemple, régression quantile). [5] la modélisation prédictive est un processus qui utilise des données et des statistiques pour prédire les résultats avec des modèles de données. Ces modèles peuvent être utilisés pour prédire quoi que ce soit des résultats sportifs et des cotes TV aux progrès technologiques et aux bénéfices des entreprises. La modélisation prédictive a de nombreuses utilisations dans le domaine de l`analytique des RH, de l`embauche à la rétention. Les professionnels des RH peuvent utiliser la modélisation prédictive pour prendre des décisions importantes en matière de leadership RH stratégique en matière de planification des effectifs, de gestion des performances et bien plus encore.

En partie en raison des avancées récentes en matière de puissance de calcul et de quantités de données, les technologies de modélisation prédictive ont amélioré l`impact des percées régulières. Les algorithmes prédictifs deviennent extrêmement sophistiqués dans de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur, les jeux complexes et le langage naturel. Hadoop est devenu extrêmement utile et important dans le domaine de la modélisation prédictive, en particulier pour les modèles ou les problèmes nécessitant un stockage de Big Data. Les professionnels de la modélisation prédictive possédant des compétences ou une expertise dans l`écosystème Hadoop, en particulier MapReduce et des packages comme Apache Hive, peuvent trouver une prime salariale pour ces compétences. L`une des utilisations les plus courantes de la modélisation prédictive est dans la publicité en ligne et le marketing. Les modélisateurs utilisent les données historiques des internautes, l`exécutant à travers des algorithmes pour déterminer quels types de produits les utilisateurs pourraient être intéressés et ce qu`ils sont susceptibles de cliquer sur. La modélisation prédictive fonctionne en collectant des données, en créant un modèle statistique et en appliquant des techniques probabilistes pour deviner/prédire le résultat probable. Dans l`informatique, la modélisation prédictive est utilisée pour évaluer et identifier les tendances futures liées à un domaine technologique spécifique. Par exemple, les statistiques d`utilisation des logiciels peuvent être analysées pour prédire les tendances d`utilisation futures. En outre, la modélisation prédictive est utilisée sur les systèmes en direct pour évaluer et apporter des modifications au système sous-jacent pour répondre aux besoins des utilisateurs et des entreprises.

La modélisation prédictive utilise des statistiques pour prédire les résultats. [1] le plus souvent l`événement que l`on veut prédire est à l`avenir, mais la modélisation prédictive peut être appliquée à tout type d`événement inconnu, peu importe quand il s`est produit. Par exemple, les modèles prédictifs sont souvent utilisés pour détecter les crimes et identifier les suspects, après que le crime a eu lieu. [2] les modèles prédictifs et les technologies promettent d`énormes avantages, mais cela ne signifie pas que ces avantages viennent sans heurts.

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