Predictive Analytics
L’analisi predittiva, sfruttando la genericità degli algoritmi di Machine Learning, è applicabile a qualsiasi business che abbia a che fare con dei dati.
Nella maggior parte dei casi, possedere una base dati contenente le informazioni sui processi aziendali è sufficiente per poter sfruttare gli strumenti di analisi predittiva.
Le nostre soluzioni di Predictive Analytics seguono la metodologia CRISP-DM, di comprovata efficacia per la costruzione di modelli previsionali.
Il presupposto della metodologia risiede nella volontà di rendere il processo di Predictive Analytics affidabile e utilizzabile da persone con pochi skill in materia, ma con elevata conoscenza del business.
Prodotti per la Predictive Analytics
Dataskills offre un cospicuo numero di prodotti per l’analisi predittiva con lo scopo di risolvere le principali problematiche di business, in termini di riduzione dei costi e creazione di nuovo valore. Questi prodotti possono essere inseriti all’interno delle logiche aziendali in tempi minimi, e i risultati del loro utilizzo sono osservabili già dalle prime settimana dopo la messa in produzione.
- Defector: Il tool per identificare i difetti di produzione
- Finder: Il tool per identificare oggetti, persone, forme e colori
- Identify: Il tool per smistare i documenti identificativi in modo automatico
- InfoDocs: Il tool per estrarre informazioni dai documenti
- Matcher: Il tool per rimuovere dupliche dai tuoi dati
- Anomaly: Il tool per identificare anomalie e pattern ricorsivi nei dati
La Metodologia
La metodologia fornisce un framework che prevede sei fasi, che possono essere ripetute ciclicamente con l’obiettivo di revisionare e rifinire il modello previsionale:
- Comprensione del Business
- Comprensione dei Dati
- Preparazione dei Dati
- Modellazione
- Valutazione
- Distribuzione
Ambiti di Applicazione
L’applicazione del machine learning a scopo predittivo consente di determinare, in modo probabilistico, l’accadimento di eventi futuri, come per esempio il comportamento d’acquisto di un cliente, il grado di fedeltà della clientela, l’evoluzione della domanda di prodotti e servizi. O ancora possibili futuri guasti dei macchinari, allocazione ottimale delle risorse in base a potenziali scenari futuri, e molto altro.
Alcuni esempi di applicazioni dell’analisi predittiva
marketing e CRM
- segmentazione avanzata della clientela
- analisi degli acquisti
- propensione all’acquisto
- sentiment analysis
- churn analysis
Settore produttivo
- previsione del consumo energetico
- manutenzione predittiva
- controllo di qualità
Forecasting
- previsione della domanda
- previsione dei prezzi
Banking and insurance
- Previsione di frodi
- Previsione di incidenti
Retail
- Analisi dei trend
- Analisi della concorrenza
Cross-sectors
- Allocazione delle risorse
- Classificazione dei documenti
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Dataskills opera a 360° nel settore della Data Science, aiutandoti ad estrarre valore dal patrimonio di dati della tua azienda
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