L’analisi predittiva ha rivoluzionato il modo in cui comprendiamo e interagiamo con i dati. Come suggerisce il nome, l’analisi predittiva ci consente di fare previsioni informate sui risultati futuri sulla base dei dati esistenti. Sebbene il concetto possa sembrare semplice, le tecniche alla base di questa capacità predittiva sono tutt’altro che semplici. Questo blog si propone di esplorare alcune delle tecniche di analisi predittiva più comunemente utilizzate che alimentano queste previsioni.
La regressione lineare è forse una delle tecniche più conosciute nell'analisi predittiva. Viene utilizzato principalmente per prevedere e identificare le relazioni tra due variabili. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per prevedere le vendite future in base alle prestazioni passate.
A differenza della sua controparte lineare, la regressione logistica viene utilizzata per attività di classificazione. È particolarmente utile in situazioni in cui il risultato può essere di tipo "sì" o "no", come il filtraggio della posta elettronica antispam o la previsione del tasso di abbandono dei clienti.
Gli alberi decisionali sono strumenti eccellenti sia per le attività di classificazione che di regressione. Funzionano scomponendo le decisioni complesse in domande più semplici e gestibili, formando un modello di decisioni ad albero.
Le foreste casuali sono un insieme di alberi decisionali, tipicamente formati tramite il metodo del bagging. Sono ottimi per gestire l'overfitting e solitamente offrono previsioni più precise rispetto a un singolo albero decisionale.
Le reti neurali sono modellate sul cervello umano e sono costituite da nodi o "neuroni" interconnessi. Sono eccellenti per attività complesse come il riconoscimento di immagini e parlato e stanno guadagnando terreno in applicazioni aziendali come la segmentazione dei clienti e le previsioni delle vendite.
I modelli ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) sono ampiamente utilizzati in finanza per prevedere i prezzi delle azioni e in meteorologia per le previsioni meteorologiche.
La memoria a breve termine (LSTM) è un tipo di rete neurale ricorrente particolarmente adatta per dati sequenziali ed è stata ampiamente utilizzata in applicazioni come l'elaborazione del linguaggio naturale e le previsioni finanziarie.
I metodi bayesiani applicano il teorema di Bayes per aggiornare la probabilità di un'ipotesi basata su nuove prove. Le tecniche bayesiane sono particolarmente utili in condizioni di incertezza e sono state ampiamente applicate in campi come il filtraggio delle e-mail, la diagnosi medica e i test A/B.
SVM viene utilizzato principalmente per attività di classificazione ma può essere adattato per la regressione. Funziona identificando l'iperpiano che meglio divide un set di dati in classi ed è particolarmente efficace negli spazi ad alta dimensione.
L'algoritmo k-NN è uno degli algoritmi di machine learning più semplici. Viene spesso utilizzato nei problemi di classificazione, come identificare la categoria di un prodotto in base alle sue caratteristiche. L'algoritmo classifica ciascun punto dati in base al modo in cui sono classificati i suoi vicini.
Metodi di insieme come Boosting e Bagging combinano più modelli per produrre un modello predittivo. Questi metodi possono migliorare significativamente le prestazioni, la robustezza e l'affidabilità del modello.
Overfitting e Underfitting: trovare il giusto equilibrio per garantire che il modello si generalizzi bene è fondamentale.
Costi computazionali: alcune tecniche, come le reti neurali, possono richiedere un utilizzo intensivo del calcolo.
Preelaborazione dei dati: molti algoritmi richiedono che i dati siano in un formato specifico, il che potrebbe richiedere ulteriori passaggi di preelaborazione.
Le tecniche di Predictive Analytics sono i motori che guidano l’analisi, trasformando i dati grezzi in insight fruibili. Sebbene non esista un approccio valido per tutti, la comprensione delle tecniche fondamentali e delle loro applicazioni appropriate può aumentare significativamente l'efficacia delle iniziative di analisi predittiva.
Che tu sia un data scientist esperto o un leader aziendale che cerca di implementare strategie basate sui dati, acquisire una conoscenza di queste tecniche ti fornirà gli strumenti necessari per prevedere meglio le tendenze future e prendere decisioni più informate.
