Vidéo: Accompagnement didactique 12/31 - Mathématiques - Sens inné des nombres 2024
Comme vous l'avez probablement deviné, l'analyse prédictive n'est pas une activité universelle - ni ses résultats une fois pour toutes. Pour que la technique fonctionne correctement, vous devez l'appliquer encore et encore au fil du temps. Vous aurez donc besoin d'une approche globale adaptée à votre activité. Le succès de votre projet d'analyse prédictive dépend de plusieurs facteurs:
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La nature de vos données
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La nature de votre entreprise et sa culture
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La disponibilité de l'expertise interne
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Accès à des outils analytiques appropriés
L'approche choisie influencera la production du modèle, le processus d'analyse de ses résultats et l'interprétation de ses résultats. prévisions. Et choisir une approche n'est pas une promenade dans le parc. Il y a beaucoup de choses qui peuvent mal tourner, de nombreux pièges dans lesquels vous pouvez tomber et des chemins trompeurs que vous pouvez emprunter.
Heureusement, vous pouvez vous défendre contre ces pièges en adoptant très tôt quelques pratiques éclairées:
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Testez continuellement les résultats de votre modèle d'analyse prédictive. Ne comptez pas sur les résultats d'une seule analyse; Au lieu de cela, exécutez plusieurs analyses en parallèle et comparez leurs résultats.
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Exécutez, testez, comparez et évaluez plusieurs modèles et leurs résultats. Utilisez autant de simulations que possible et vérifiez autant de permutations que vous le pouvez. Certaines limites de vos données ne peuvent être mises en évidence que lorsque vous comparez les résultats obtenus avec votre modèle à ceux d'autres modèles. Ensuite, vous pouvez évaluer l'impact des résultats de chaque modèle par rapport à vos objectifs commerciaux.
Utilisez plusieurs modèles pour identifier autant de motifs pertinents que possible dans vos données.
