Ce contenu a été présenté lors de la conférence 2023 Minitab Global Insights et a reçu des avis élogieux. Nous pensons qu’il sera utile à un public plus large : aux lecteurs de notre blog comme vous ! Les intervenants étaient Stefano Polastri, PDG et Directeur de la technologie, architecte de données et de logiciels, analyste et formateur Minitab, et Ivano Izzo, un autre homme aux multiples talents. Ivano est analyste statistique, formateur Minitab, Six Sigma et expert DFSS. Leur organisation, GMSL, voit le jour en 1994 et signifie en anglais « Grow, Manage, Simplify, Learn », soit « Développer, Gérer, Simplifier, Apprendre ». GMSL est le partenaire exclusive de Minitab en Italie depuis 1997 et aide les entreprises à utiliser l’analyse prédictive de Minitab pour la prévention de la fraude. Nous en dirons plus dans ce blog.
L’ANALYSE PRÉDICTIVE DÉFINIE PAR GMSL
Pour vous donner une meilleure idée de la façon dont GMSL utilise l’analyse prédictive, décrivons-la d’abord selon la propre terminologie de notre partenaire. « L’analyse prédictive est une catégorie d’analyse des données qui vise à faire des prédictions sur des résultats futurs en fonction de données historiques et de techniques d’analyse. L’analyse prédictive utilise différentes techniques statistiques (notamment, l’exploration de données, l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive) pour comprendre les événements futurs. »
À LA CONQUÊTE DU PAYSAGE NUMÉRIQUE
Aujourd’hui, les entreprises sont bombardées de données arrivant de toutes parts, qu’elles soient produites par des machines, des capteurs, des utilisateurs ou contenues dans des ERP ou des bases de données. Nous vivons dans une culture très centrée sur les données.
- Seules les données permettent d’obtenir des informations.
- Seules ces informations nous permettrons d’avoir connaissance de nos processus.
- Seule cette connaissance nous permettra de prendre des décisions.
- Pour tendre à une amélioration, il est nécessaire de suivre un processus fondé sur les données.
Il peut être difficile de déterminer ce qu’il faut faire des données et comment les analyser pour obtenir autant les meilleurs résultats que les plus utiles. Bien sûr, il existe de nombreux outils sur le marché permettant de déchiffrer et d’analyser les données. L’analyse prédictive est une méthode puissante, dans laquelle l’apprentissage automatique s’allie à l’analyse traditionnelle pour rechercher des schémas dans les données et les projeter afin d’aider les entreprises à atténuer les risques et à tirer parti des opportunités qui s’offrent à elles. Dans ce cas d’utilisation, nous allons décrire comment utiliser l’analyse prédictive pour détecter les transactions frauduleuses par carte de crédit.
Envie d’en découvrir davantage ? Découvrez notre série de webinaires sur l’analyse prédictive
LA MÉTHODOLOGIE DE PROJET D’ANALYSE PRÉDICTIVE EN 7 ÉTAPES
La détection des fraudes est un ensemble de processus et d’analyses qui permettent aux entreprises d’identifier et de prévenir les activités financières non autorisées. Il peut s’agir de transactions frauduleuses par carte de crédit, d’usurpation d’identité, de cyber-piratage, d’escroqueries à l’assurance, etc. Pour transformer les données brutes non structurées en informations tangibles et exploitables, GMSL suit 7 étapes clés, et nous illustrerons comment chacune s’applique aux opérations de détection des fraudes.
Souvent, plus de la moitié du temps d’un projet d’analyse prédictive est consacrée à l’acquisition, à la préparation et à l’analyse de données !
Téléchargez cette infographie pour découvrir cette méthodologie en sept étapes qui peut être appliquée à n’importe quel cas pour répondre à la question simple : comment nous comporterons-nous demain ? Le secret de cette méthodologie pour EXPÉRIMENTER.