Comprendre la pierre angulaire de l`analytique prédictive

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Comprendre la pierre angulaire de
l'analytique prédictive
© 2012 IBM Corporation
Objectifs de la séance
Aujourd'hui, nous aborderons les sujets suivants :
• Une définition pratique de « l'analytique prédictive »
• Utiliser l'analytique prédicative pour étendre les fonctionnalités d'analyse existantes,
optimiser un service et transformer l'entreprise, en fonction des besoins de votre
organisation
• Deux approches de l'analytique prédictive : descendante et ascendante
• Comment IBM SPSS Statistics et IBM SPSS Modeler forment la pierre angulaire de
l'analyse prédictive
2
Pourquoi l'analytique prédictive?
L'analytique prédictive
aide à lier données et
action efficace en tirant
des conclusions fiables sur
les conditions actuelles et
les événements futurs.
Gareth Herschel,
Directeur de recherche,
Gartner Group
3
Les besoins des entreprises exigent une approche de l'analyse
prédictive et évoluée
Expansion
de
l'analytique
Optimisation
des services
Transformation
de l'entreprise
4
prédictive et évoluée et la portée impose la taille de la solution
Portée
Petite
Moyenne
Grande
Expansion de
l'analytique
Atelier sur l'analytique
évoluée
Atelier sur l'exploration
des données et
l'analytique textuelle
Environnement de
l'analytique évoluée et
prédictive
Optimisation des
services
Centre d'excellence de
l'analytique évoluée
l'ensemble de
l'entreprise
Applications des
services
Solutions configurées
Environnement
Déploiement vital en
temps réel
Besoin d'affaires
Transformation de
l'entreprise
5
Les besoins
des entreprises
exigent une Analyse
approche
de l'analyse
Comprendre un
Prédire à partir d'un
difficile, volumes
de données
prédictiveexemple
et évoluée et laensemble
portée impose massifs
la taille
de laetsolution
statistique
gouvernance
Portée
Petite
Moyenne
Grande
Expansion de
l'analytique
évoluée
des données et
Environnement de
prédictive
Optimisation des
services
l'ensemble de
l'entreprise
Applications des
services
Environnement
temps réel
Besoin d'affaires
Transformation de
l'entreprise
6
prédictive et évoluée et la portée impose la taille de la solution
Analystes
La collaboration
commerciaux qui
entre les analystes
Petite
Moyenne
connaissent la
professionnels et Grande
technologie. Défis
commerciaux.
modérés liés aux
Données très
Environnement de
données
mélangées
des données et
évoluée
prédictive
Professionnels de
Portéeutilisant
l'analytique
la technologie.
Besoin d'affaires
Défis modérés liés
aux données
Expansion de
l'analytique
Optimisation des
services
Transformation de
l'entreprise
7
l'ensemble de
l'entreprise
Applications des
services
Environnement
temps réel
Les besoins des entreprises exigent une approche de l'analyse prédictive et évoluée et
la portée impose la taille de la solution
Une infrastructure haute
disponibilité essentielle qui
Une solution isolée de petite
Une infrastructure pour
fonctionne en temps réel dans
taille consacrée au Portée
défi
optimiser les décisions dans
de multiples points
Moyenne
Grande
d'optimisation d'un service dePetite
multiples points
d'interaction
et
pour
de
Besoin
d'affaires
prise en
charge à l'aide d'un
d'interaction - des solutions
multiples problèmes de
modèle d'application
configurées pour répondre aux
l'entreprise
préprogrammée
problèmes commerciaux
Environnement de
Atelierparticuliers
sur l'analytique
Expansion de l'analytique
des données et
évoluée
prédictive
Optimisation des services
Transformation de
l'entreprise
8
l'ensemble de l'entreprise
Applications des services
Environnement
temps réel
Les défis commerciaux appartiennent généralement à trois domaines :
Clients, opérations et analyses de menaces et fraudes
Analytique prédictive
Analytique client
Analytique opérationnelle
Analytique des menaces et fraudes
Acquérir
Développer
Retenir
Gérer
Maintenir
Maximiser
Surveiller
Détecter
Contrôler
Collecte de données
CCI
Logiciel de modélisation
Statistiques
Gestion des décisions
Services de collaboration et de déploiement
IBM
9
JRules (ILOG)
Recherche IBM
Comprendre la pierre angulaire de l'analytique prédictive
PLONGÉE DANS
IBM SPSS STATISTICS
10
IBM SPSS Statistics : Mise à l'essai des hypothèses, analyse
statistique évoluée et analytique prédictive descendante
• Apparence et confort d'utilisation des feuilles de calcul
• Environnement général pour l'analytique prédictive et l'analyse statistique
• Bien adapté pour les analyses ad hoc et les mises à l'essai d'hypothèses
• Capacités statistiques descriptives
de base
• Fonctions statistiques évoluées
• De nombreux types de régression
• Analyse tabulaire et résultats
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IBM SPSS Statistics comme plate-forme d'analytique et moitié de la
pierre angulaire prédictive
• Accédez aux données dans presque tous les formats
• Outils complets de gestion et de transformation des
données
• Décrivez et explorez rapidement les données avec des
procédures et des algorithmes faciles d'accès
• Repérez les groupes avec l'analyse factorielle et
l'analyse de grappe
• Faites des prédictions et suscitez des décisions avec la
régression linéaire et ordinale
• Présentez les résultats sous forme graphique et à l'aide
de tableaux, avec ou sans les niveaux de signification
• Exportez les données et résultats vers d'autres
applications
12
Analystes commerciaux qui
connaissent la technologie.
Défis modérés liés aux
données
Une solution isolée de petite taille
consacrée au défi d'optimisation d'un
service - prise en charge à l'aide d'un
modèle d'application préprogrammée
Exemple : Comprendre les données et analyser les tendances en 5 minutes environ
Question de motivation
• Selon les données de ma succursale, l'âge ou le niveau de revenus est-il un indicateur de risque?
Sinon, quels sont les deux ou trois meilleurs attributs concernant mes clients qui aideraient à
comprendre (et à prédire) le défaut de paiement d'un prêt?
Entrées
• Âge
• Niveau d'éducation
• Années chez l'employeur actuel
• Années à l'adresse actuelle
• Revenus
• Rapport dette sur revenus
• Dette de carte de crédit
• Autre dette (par ex. prêt d'auto)
13
Résultat : comprendre un échantillon de clients d'une banque suscite l'action
• Indicateurs de risque en ce qui concerne le
défaut de paiement d'un prêt selon nos données
et par ordre d'importance
• Rapport dette sur revenus
• Années chez l'employeur actuel
• Dette de carte de crédit
• Années à l'adresse actuelle
• Génère une analyse qui offre plus de 80 % de
précision
• Notes de prédiction des « défauts de paiement »
utilisées pour gérer les risques en fonction de nos
données
14
Analyse descendante prédictive de la clientèle pour un fournisseur de
services de communications : qui est susceptible de se désabonner?
Analystes commerciaux qui
connaissent la technologie.
Défis modérés liés aux
données
15
Conclusion : le marketing et le service à la clientèle doivent se concentrer sur les
abonnés à un forfait total de services, en particulier dans les 3 premiers mois
Fonctions de hasard pour les schémas 1 à 4
Catégorie de clients
• Les clients du service de base et
du forfait de service total sont plus
susceptibles de se désabonner et
à un rythme plus rapide que ceux
des forfaits de services E-services
et Plus
• L'écart se creuse entre ces
niveaux de service lorsque le
nombre de mois augmente, et la
probabilité de taux de
désabonnement double lorsqu'on
atteint les deux années, selon nos
données
16
Service de base
E-service
Service Plus
Service total
Mois de service
Comprendre la pierre angulaire de l'analytique prédictive
PLONGÉE DANS
IBM SPSS MODELER
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IBM SPSS Modeler : exploration de données/texte, découverte de schémas et
analytique prédictive ascendante
IBM SPSS Modeler est un atelier d'exploration de données et d'analyse de texte qui fournit rapidement un
retour sur investissement positif en créant l'intelligence prédictive qui permet aux organisations de réduire
les coûts et d'augmenter la productivité de façon proactive et répétée.
18
IBM SPSS Modeler est l'autre moitié de la pierre angulaire de l'analytique prédictive
Noeud de source
Noeud d'opérations d'enregistrement
Noeud de sortie
Noeud de modélisation
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Exemple d'analyse prédictive ascendante de la clientèle
First Tennessee Bank a amélioré ses résultats de marketing et ventes
croisées/supplémentaires
Multitemps
Multicanaux
Multioffres
A
B
C
Modèle
Meilleur
temps
Meilleure
cible
Actions
potentielles
Règles
d'affaires
Marge
Probabilité
de réponse
Meilleure
offre
Valeur
attendue
A
20
Meilleur canal
B
B
90
54 %
49
C
200
32 %
64
C
Collaboration entre les professionnels et les analystes commerciaux lorsque les données sont
mélangées : préparation de données automatisée et noeuds de modélisation
21
Avoir de solides plates-formes, flexibles, qui forment la pierre angulaire de l'analytique, permet
un retour sur investissement plus rapide du volume et de la variété des données d'une
organisation
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Analyse statistique et exploration des données / des textes nourrissent l'analytique prédictive
Approche descendante
Approche ascendante
Une approche statistique impose de
• Établir une théorie sur une relation
possible
• La convertir en hypothèse
• Mettre cette hypothèse à l'essai à l'aide de
données statistiques
Il s'agit d'une approche descendante manuelle,
axée sur l'utilisateur, de l'analyse des
données
•
L'exploration de données implique
d'interroger les données et est
effectuée par la méthode
d'extraction des données plutôt que
par l'utilisateur
•
Il s'agit d'une approche ascendante
auto-organisatrice, axée sur les
données, de l'analyse de données
qui fonctionne sur des ensembles
de données très volumineux
Veuillez noter que les deux approches participent à l'analytique prédictive
Source : DM Review
23
« Statistical Modeling : The Two Cultures » (Modélisation statistique : les deux cultures),
Leo Breiman, Statistical Science, 2001, Vol. 16 (3), p.199-231.
Comprendre la pierre angulaire de l'analytique prédictive :
IBM SPSS Statistics et IBM SPSS Modeler
Analytique de la clientèle
Analytique opérationnelle
Analytique des menaces et fraudes
Acquérir
Développer
Retenir
Gérer
Maintenir
Maximiser
Surveiller
Détecter
Contrôler
Collecte de données
CCI
Logiciel de modélisation
Statistiques
Gestion des décisions
Services de collaboration et de déploiement
IBM
24
JRules (ILOG)
Recherche IBM
25
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Marques de commerce et notes
IBM Corporation, 2012. IBM Canada Ltée, 2012.
•
IBM, le logo IBM, ibm.com, [insérer la marque IBM à laquelle le document réfère SEULEMENT SI elle apparaît sur notre
site Web de marques de commerce], et [insérer les noms de produits IBM auxquels le document réfère SEULEMENT
S'ils apparaissent sur notre site Web de marques de commerce], sont des marques de commerce ou des marques
déposées d'International Business Machines Corporation aux États-Unis et (ou) dans certains autres pays. Si ces
marques et d'autres marques d'IBM sont suivies du symbole MD ou MC à leur première occurrence dans un document,
cela signifie qu'il s'agit d'une marque déposée ou de common law aux États-Unis, qui appartenait à IBM au moment où
l’information a été publiée. Ces marques peuvent aussi être déposées ou être des marques de common law dans
d'autres pays. La liste à jour des marques d'IBM est disponible sur le Web sous « Copyright and trademark information »
au www.ibm.com/legal/copytrade.shtml.
•
[Insérer le contenu d'attribution particulier requis pour chaque entreprise autre qu'IBM dont les marques de commerce
apparaissent dans la présentation, et avec lesquelles IBM a un contrat (une puce pour chaque). Voir
http://www.ibm.com/legal/copytrade.shtml#section-special]
•
Tous les autres noms de société, de produit ou de service peuvent être des marques de commerce ou des marques de
service appartenant à leurs détenteurs respectifs.
•
Dans la présente publication, les références à des produits ou services IBM ne signifient pas qu’IBM ait l’intention de les
rendre disponibles dans tous les pays où elle fait affaire.
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Comprendre la pierre angulaire de l`analytique prédictive

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