Video: Keynote (Google I/O '18) 2024
Come probabilmente hai intuito, l'analisi predittiva non è un'attività adatta a tutte le dimensioni, né i suoi risultati una volta per tutte. Affinché la tecnica funzioni correttamente, è necessario applicarla più e più volte nel tempo, quindi avrai bisogno di un approccio generale che si adatti alla tua attività. Il successo del tuo progetto di analisi predittiva dipende da molteplici fattori:
-
La natura dei tuoi dati
-
La natura della tua attività e della sua cultura
-
Disponibilità delle competenze interne
-
Accesso a strumenti analitici appropriati
L'approccio scelto influenzerà l'output del modello, il processo di analisi dei risultati e l'interpretazione dei suoi previsioni. E scegliere un approccio non è una passeggiata nel parco. Ci sono molte cose che possono andare storte, molte trappole in cui puoi cadere e percorsi fuorvianti che puoi intraprendere.
Fortunatamente, puoi difenderti da queste insidie adottando all'inizio un paio di pratiche saggi:
-
Verifica continuamente i risultati del tuo modello di analisi predittiva. Non fare affidamento sui risultati di una singola analisi; invece, esegui più analisi in parallelo e confronta i loro risultati.
-
Esegui, prova, confronta e valuta più modelli e i loro risultati. Usa quante più simulazioni puoi e controlla quante più permuzioni possibili. Alcune limitazioni dei dati possono venire alla luce solo quando si confrontano i risultati ottenuti dal modello con quelli ottenuti da altri modelli. Quindi puoi valutare l'impatto dei risultati di ciascun modello rispetto ai tuoi obiettivi di business.
Usa più modelli per identificare quanti più pattern rilevanti possibili nei tuoi dati.
