Cosa succederà?

Formulating Analytical Questions

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Capire cosa succederà

L'analisi predittiva si concentra su:

Analizzare i dati passati per fare previsioni
Prevedere ciò che probabilmente accadrà in futuro

Esempio di industria al dettaglio

Domanda commerciale:

Quanto dovremmo ordinare per soddisfare la domanda dei clienti e minimizzare i costi di magazzino?

Domanda analitica:

Qual è la domanda prevista dai clienti per il prodotto x in base a vari fattori?

Tecnica:

Previsione di serie temporali

Previsioni di vendita, grafico a linee

Esempio di settore assicurativo

Domanda commerciale:

Come possiamo identificare le richieste di risarcimento fraudolente e ridurre il rischio di pagamenti fraudolenti?

Domanda analitica:

Qual è la probabilità che una richiesta di risarcimento sia fraudolenta in base a diverse variabili ricavate dai dati storici dei sinistri?

Tecnica:

Algoritmo di previsione della classificazione

Flusso di lavoro verso un modello di classificazione

Esempio di industria sanitaria

Domanda commerciale:

Come possiamo migliorare i risultati dei pazienti identificando quali sono i pazienti a rischio per determinate condizioni di salute?

Domanda analitica:

Possiamo prevedere quali pazienti sono a rischio per determinate condizioni di salute in base a variabili rilevanti?

Tecnica:

Modellazione predittiva del testo

Flusso di lavoro di modellazione predittiva del testo per la diagnosi sanitaria

Scenario nel settore finanziario (1/2)

Domanda commerciale:

Come possiamo identificare le richieste di prestito che hanno maggiori probabilità di risultare insolventi?

Domande analitiche:

Analisi descrittiva Quali richieste di prestito sono risultate inadempienti in passato?

Analisi diagnostica Perché alcune richieste di prestito risultano solitamente inadempienti?

Analisi predittiva Possiamo prevedere la probabilità che una richiesta di prestito risulti inadempiente in base a diverse variabili presenti nella richiesta?

Scenario nel settore finanziario (2/2)

Tecnica:

Algoritmo di previsione di classificazione come la regressione logistica
Il modello può essere applicato alle nuove richieste di prestito per prevedere la probabilità di insolvenza.
Questo aiuterebbe a mitigare il rischio di insolvenza e a migliorare la performance complessiva del portafoglio.

Flusso di lavoro per un modello di classificazione per la previsione dell'insolvenza dei prestiti

Passiamo alla pratica!

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