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L’analyse prédictive

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L’analyse prĂ©dictive

Le pouvoir de prédire clics, achats, mensonges et décÚs

Wiley,

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What's inside?

Les taux d’endettement n’était qu’un dĂ©but. BientĂŽt, les grandes entreprises et l’État omniprĂ©sent anticiperont le moindre de vos gestes.

Classement Ă©ditorial

8

Caractéristiques

  • Approche scientifique
  • Visionnaire
  • Exemples concrets

Commentaires

L’analyse prĂ©dictive est un outil Ă  la fois incontestablement puissant et potentiellement effrayant. Cette branche des sciences informatiques associe le big data et les statistiques pour prĂ©dire votre comportement d’achat, vos choix Ă©lectoraux, voire mĂȘme la date de votre mort. En ardent promoteur de cette discipline, Eric Siegel, Ă©crivain et gourou de l’analyse prĂ©dictive, balaie d’un revers de main les inĂ©vitables questions concernant le respect de la vie privĂ©e. Cette considĂ©ration ne doit pourtant pas vous empĂȘcher d’apprĂ©cier son analyse, impeccablement rĂ©digĂ©e et qui parvient Ă  rendre accessible Ă  tous des concepts abstraits et des notions complexes. Siegel s’appuie sur plusieurs cas concrets d’entreprises cĂ©lĂšbres (telles que Target, Hewlett-Packard et Chase Bank) et Ă©voque sa propre expĂ©rience en tant que consultant en analyse prĂ©dictive. Le rĂ©sultat : un ouvrage hautement instructif, rĂ©digĂ© dans un style clair et simple. getAbstract recommande cette synthĂšse de l’analyse prĂ©dictive aux managers et aux investisseurs qui souhaitent en savoir plus sur un aspect de plus en plus crucial de la haute technologie.

Résumé

Le big data et les prédictions

Imaginez que vous ĂȘtes en 2022. L’analyse prĂ©dictive joue un rĂŽle fondamental dans votre vie, Ă  commencer par votre trajet vers le bureau. Dans votre voiture, un modĂšle prĂ©dictif utilisera la biomĂ©trie pour vĂ©rifier votre identitĂ© et Spotify effectuera une sĂ©lection musicale en fonction de ses prĂ©visions concernant vos goĂ»ts musicaux. Ce ne sont-lĂ  que quelques-unes des interactions les plus manifestes de l’utilisation de l’analyse prĂ©dictive. D’autres exemples sont, en revanche, moins Ă©vidents. Pour acheter votre voiture, vous avez bĂ©nĂ©ficiĂ© d’un prĂȘt qui vous a Ă©tĂ© accordĂ© parce que vous ĂȘtes solvable. Votre assureur automobile surveille votre comportement Ă  l’aide de capteurs, qui envoient des informations sur vos habitudes de conduite Ă  un modĂšle prĂ©dictif. La compagnie d’assurance utilise ces informations pour dĂ©terminer le montant de votre police. Votre voiture et votre tĂ©lĂ©phone anticipent les menaces Ă  la cybersĂ©curitĂ© et les contrent. Les systĂšmes gouvernementaux prĂ©voient des risques tels que l’effondrement d’un pont ou l’explosion d’une bouche d’égout.

Une invasion de données

Les analyses prédictives régissent le ...

À propos de l’auteur

Eric Siegel, auparavant enseignant Ă  l’universitĂ© Columbia, est le fondateur de Predictive Analytics World et le rĂ©dacteur en chef de The Predictive Analytics Times.


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