Predictive analytics

Analizza i dati e crea modelli di analytics per prevedere gli esiti futuri. Scopri i rischi e le opportunità per il tuo business.

un uomo che guarda dei report sul computer

Panoramica

Cosa si intende per predictive analytics?

L'analytics predittiva è un ramo dell'analytics avanzata che fa previsioni sui risultati futuri utilizzando i dati cronologici combinati con la modellazione statistica, tecniche di data mining e machine learning. Le aziende adottano l'analytics predittiva per trovare dei modelli in questi dati per identificare rischi e opportunità.

L'analytics predittiva è spesso associata a big data e data science. Le aziende oggi si muovono in una grande quantità di dati che si trovano in database transazionali, file di log di apparecchiature, immagini, video, sensori o altre origini dati. Per ottenere degli insight da questi dati, i data scientist utilizzano algoritmi di deep learning e machine learning per trovare i modelli e fare previsioni sugli eventi futuri. Includono regressione lineare e non lineare, reti neurali, SVM (support vector machine) e alberi decisionali. Le informazioni ottenute tramite l'analytics predittiva possono quindi essere ulteriormente utilizzate nell' analytics prescrittiva per promuovere azioni basate su insight predittivi.

IBM offre una serie di strumenti software per aiutarti a creare in modo più facile e veloce dei modelli predittivi scalabili. Questi strumenti possono anche essere eseguiti su IBM Cloud Pak® for Data, una piattaforma di dati e AI containerizzata che ti consente di creare ed eseguire modelli ovunque - su qualsiasi clou oppure on premise.

Leggi: A business guide to modern predictive analytics (2,5 MB) 


Vantaggi

Una piattaforma flessibile per creare l'analytics predittiva Scalabilità

Automatizza le attività di data science e ingegneria dei dati. Addestra, testa e implementa i modelli senza soluzione di continuità su più applicazioni aziendali. Estendi le funzionalità di data science comuni su ambienti multicloud ibridi.

Velocità

Sfrutta applicazioni predefinite e modelli pre-addestrati. Aiuta i team di data science e business a collaborare e semplifica le creazione di modelli con software IBM e open source all'avanguardia.

Semplicità

Utilizza una piattaforma centrale per gestire l'intero ciclo di vita della data science. Standardizza i processi di sviluppo e implementazione. Crea un singolo framework per la governance e la sicurezza dei dati in tutta l'organizzazione.

Soluzioni

Strumenti di analytics predittiva Piattaforma di data science

IBM Watson® Studio aiuta a rendere operativa l'AI fornendo gli strumenti per preparare i dati e creare modelli ovunque usando codice open source o la modellazione visiva.

Esplora la piattaforma di data science
Software di analisi statistica

IBM® SPSS® Statistics è progettato per risolvere problemi di business e di ricerca utilizzando analisi ad hoc, test di ipotesi, analisi geospaziale e analytics predittiva.

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Strumento di modellazione visiva

La soluzione IBM SPSS Modeler può aiutarti a utilizzare vantaggiosamente gli asset di dati e le applicazioni moderne, con algoritmi e modelli completi pronti per l'utilizzo immediato.

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Soluzioni di ottimizzazione delle decisioni

IBM Decision Optimization ottimizza i risultati offrendo delle funzionalità di analytics prescrittiva per aumentare gli insight predittivi dai modelli di machine learning.

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Casi di utilizzo

Casi di utilizzo dell'analytics predittiva Esplora i casi di utilizzo di settore Settore bancario

I servizi finanziari utilizzano machine learning e strumenti quantitativi per prevedere i rischi di credito e rilevare le frodi.

Settore sanitario

L'analytics predittiva nel settore sanitario viene utilizzata per rilevare e gestire le cure dei pazienti affetti da malattie croniche.

HR (Human resources - Risorse umane)

I team HR utilizzano l'analytics predittiva per identificare e assumere dipendenti, determinare i mercati del lavoro e prevedere il livello di prestazioni di un dipendente.

Marketing e vendite

L'analytics predittiva può essere utilizzata per le campagne di marketing per tutto il ciclo di vita dei clienti e nelle strategie di cross-selling.

Vendita al dettaglio

I venditori al dettaglio utilizzano l'analytics predittiva per identificare i consigli sui prodotti, prevedere le vendite, analizzare i mercati e gestire l'inventario stagionale.

Supply chain

Le aziende usano l'analytics predittiva per rendere più efficiente la gestione dell'inventario, contribuendo a soddisfare la domanda e riducendo al tempo stesso al minimo le scorte.

Fasi successive

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Versione di prova di IBM SPSS Statistics

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