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Cosa sono i Modelli predittivi e come funzionano? Modellazione predittiva, o se si preferisce model prediction, è la fase dell'analisi predittiva che comprende metodologie e tecniche in grado di estrarre conoscenza dai dati disponibili per fare, come il nome stesso suggerisce, predizioni su ulteriori dati o su eventi futuri.
I modelli predittivi, quindi, spingono l’analisi dei dati oltre la comprensione di ciò che è già accaduto, per arrivare a comporre una valutazione di quello che accadrà in futuro. Esaminiamo di cosa si tratta, con quali strumenti si realizza e quali sono i principali contesti applicativi.
Cos’è e come si attua la modellazione predittiva
La modellazione predittiva è una tecnica che utilizza dati, algoritmi statistici e machine learning (apprendimento automatico) per individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici. La chiave di funzionamento della modellazione predittiva consiste nella capacità di apprendere modelli (selezionati e valutati in modo opportuno) partendo dai dati a disposizione.
A loro volta, tali modelli sono in grado di operare sui nuovi dati fornendo ulteriori capacità di analisi. Nella modellazione predittiva si utilizzano tecniche di data mining, ossia di estrazione dei dati, tramite big data predictive analytics.
I vari modelli predittivi
Esistono vari tipi di modelli predittivi. I principali sono i modelli di
classificazione, i quali prevedono l'appartenenza a una classe; i modelli di
regressione, che sono in grado di apprendere relazioni funzionali tra le variabili
considerate e prevedono una cifra o un dato.
Oltre a questi esistono modelli di:
- Clustering: capacità di raggruppare dati in insiemi omogenei;
- Redizione:fare predizioni o previsioni del comportamento futuro delle variabili considerate;
- Rilevamento di anomalie:identificare cambiamenti o nei dati;
- Adattamento di modelli:permettere ai modelli appresi di evolvere nel tempo in base alle necessità.
Queste capacità dei modelli sono a loro volta classificabili in base alla tipologia di apprendimento:
1. Classificazione e regressione: apprendimento supervisionato
2. Clustering: apprendimento non supervisionato
3. Predizione, rilevamento di anomalie e adattamento di modelli: sono abilità tipiche della modellazione predittiva e possono essere applicate sia all’apprendimento supervisionato che non supervisionato.
Gli strumenti di analisi predittiva
Quali sono gli strumenti di analisi predittiva disponibili sul mercato? Alcuni sono estensioni create da sviluppatori di database e offerte da fornitori di analisi e reportistica aziendale, integrate con algoritmi di AI. Esistono strumenti di analisi predittiva sincronizzati con uno specifico prodotto di archiviazione dei dati; anche se funzionano con formati generici - come csv – offrono le migliori prestazioni con database proprietari dell’azienda che ha sviluppato le capacità predittive.
Alcuni strumenti di analisi predittiva contengono librerie Python per l’analisi e la visualizzazione dei dati e Kubernetes. Python, nato come linguaggio di scripting simile al Perl, è diventato uno dei linguaggi più diffusi per l’analisi dei dati nelle scienze: molti laboratori di ricerca usano questo codice per analizzare i loro risultati. Altri sono basati su Apache Spark, Delta Lake, TensorFlow e ML Flow, quattro popolari progetti open source. Altri ancora si basano perlopiù su algoritmi iterativi di machine learning in grado di acquisire dati di training e trasformarli in modelli.
Applicazioni dei modelli predittivi
La modellazione predittiva ha notevoli potenzialità e per questo viene utilizzata in svariati ambiti applicativi.
Ecco alcuni esempi:
- Manutenzione predittiva: l’analisi dei dati relativi al funzionamento di una macchina può dare indicazioni sugli interventi da effettuare per evitare il fermo;
- Rilevamento di frodi: la combinazione di più metodi di analisi può migliorare l’individuazione di schemi (“pattern”) e prevenire i comportamenti criminali;
- Analisi qualità: applicata ai processi produttivi;
- Gestione magazzino e logistica: l'analisi predittiva consente alle organizzazioni un funzionamento più efficiente;
- Riduzione dei rischi: l’analisi predittiva fornisce punteggi di affidabilità creditizia (credit score) grazie ai quali si può valutare la probabilità di inadempienza di una azienda. Altri usi similari includono indennizzi assicurativi e riscossioni;
- Marketing: i modelli predittivi possono aiutare le aziende ad attirare e fidelizzare i clienti, e renderli più redditizi.
I vantaggi dell’analisi predittiva sono davvero notevoli. Per approfittare di tutte le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale alle aziende, puoi contattarci e richiedere maggiori informazioni sulle nostre soluzioni dedicate.
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