Data Mining ne peut pas seulement tirer des conclusions sur le passé à partir de données existantes, telles que «Les personnes qui font du sport une fois par semaine ont eu une maladie 4% moins fréquemment».
Mais aussi avec les méthodes appropriées les prédictions sur l'avenir font comme: "Qui n'a pas la maladie X et commence maintenant immédiatement à faire du sport une fois par semaine, tombera malade avec 3% moins de chance à la maladie X".
Bien sûr, des prédictions similaires sont intéressantes dans tous les domaines de l'exploration de données, y compris le marketing ( qui achètera quoi? ), Les finances ( qui remboursera le prêt avec quelle probabilité? ), L'assurance santé (prédisant la «carrière des patients» ), Transport, production et gestion. Cependant, les méthodes de modélisation prédictive dans l'exploration de données peuvent également supporter des conclusions sur le passé telles que la détection de crimes.
Si vous avez besoin d'aide pour un projet d'exploration de données, nos statisticiens se feront un plaisir de vous aider. Utilisez simplement notre formulaire de contact pour une consultation gratuite et une offre sans engagement - ou appelez-nous .
Les défis de la modélisation prédictive dans l'exploration de données
Les prévisions sont fondamentalement difficiles. Une simple extrapolation dans le futur ne suffit pas. Entre autres choses, les changements prévisibles dans l'environnement doivent être pris en compte. Une difficulté majeure réside également dans l'exhaustivité, la qualité et la cohérence des données sous-jacentes. Des données non propres, même la meilleure méthode d'exploration de données prédictive ne peut pas calculer une prévision fiable.
Quelles sont les méthodes possibles en modélisation prédictive?
Les méthodes d'exploration de données appropriées pour la prédiction doivent être choisies avec le plus grand soin. Par conséquent, le choix de la méthode n'est possible qu'après une consultation approfondie de data mining .
Les méthodes populaires sont les suivantes:
- Diverses méthodes bayésiennes, par exemple l'algorithme de Naive Bayes et l'algorithme du réseau Adaptive Bayes (ABN),
- Arbres de décision,
- Soutenez les machines de vecteur,
- le regroupement,
- règles,
- Série chronologique,
- Diverses méthodes de régression, telles que la méthode des moindres carrés,
- Réseaux de neurones et apprentissage artificiel.
Il est également possible de combiner les résultats de différentes méthodes par sommation pondérée ou par méta-apprentissage dans un réseau de neurones.
CESTAD prend en charge votre projet de modélisation prédictive
Afin que vous soyez en mesure de créer les meilleures prévisions possibles pour le futur malgré ces défis, vous devriez être soutenu par des experts, parce que quatre yeux en voient plus de deux. Nos experts en data mining se feront un plaisir de vous assister avec des conseils et une aide pratique, avec l'exploration de données, la mise en place et le test d'hypothèses sur le futur et le déploiement , c'est-à-dire appliquer la prédiction aux nouvelles données. Nous créons votre évaluation ou l'examinons et vous sommes disponibles en tant que partenaire de discussion pour toutes les étapes.