糖心vlog官网观看

Read in English (Lire en anglais).

L'advanced analytics est un ensemble de techniques d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, comme le machine learning et la mod茅lisation 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别, utilis茅es par les entreprises pour am茅liorer leur prise de d茅cision. S'appuyant sur certaines des techniques les plus complexes dans le domaine de la science des 诲辞苍苍茅别蝉, l'advanced analytics est utilis茅 pour tout faire, de la d茅tection de fraude par les institutions bancaires 脿 l'orientation du d茅veloppement des campagnes marketing.

Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur l'advanced analytics, ses diff茅rences avec d'autres m茅thodes d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 similaires, les techniques qui le d茅finissent et ses avantages dans le monde r茅el. 脌 la fin, vous trouverez 茅galement des cours que vous pouvez suivre pour commencer 脿 d茅velopper vos propres comp茅tences en advanced analytics d猫s aujourd'hui.

Qu'est-ce que l'advanced analytics ?

L'advanced analytics est un terme g茅n茅rique qui fait r茅f茅rence 脿 un ensemble de techniques d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 utilis茅es principalement 脿 des fins 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别s, comme le machine learning, la mod茅lisation 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别, les r茅seaux de neurones et l'IA. Les entreprises emploient l'advanced analytics principalement pour pr茅voir les r茅sultats futurs et guider leur prise de d茅cision, pas seulement pour obtenir des insights commerciaux.

Les entreprises utilisent l'advanced analytics, par cons茅quent, 脿 de nombreuses fins, de l'identification des tendances 茅mergentes du march茅 脿 la r茅duction des biais dans la prise de d茅cision et l'anticipation des dynamiques complexes du march茅 [].

听

听

Advanced analytics vs business intelligence

Bien qu'ils partagent certaines similitudes, la business intelligence et l'advanced analytics pr茅sentent des diff茅rences et des utilisations cl茅s.

La business intelligence (BI) traditionnelle utilise des techniques courantes d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, comme la visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉, le data mining, l'analyse statistique et le reporting, pour cr茅er des insights exploitables pour les entreprises bas茅s sur leurs 诲辞苍苍茅别蝉 actuelles et historiques. Par cons茅quent, la BI est utilis茅e pour l'analyse descriptive, ou l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 pass茅es et pr茅sentes pour d茅crire la situation actuelle d'une entreprise.

Par exemple, une plateforme de streaming pourrait employer des pratiques de BI pour identifier le nombre d'abonn茅s qu'elle a actuellement et le contenu le plus populaire sur la plateforme. 脡quip茅e de ces connaissances, l'entreprise pourrait commencer 脿 promouvoir ce contenu afin de fid茅liser les abonn茅s actuels et d'en obtenir de nouveaux.

L'advanced analytics, en revanche, emploie des techniques d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 plus complexes, comme le machine learning, pour faire des pr茅dictions et am茅liorer la prise de d茅cision des entreprises. Par cons茅quent, l'advanced analytics est utilis茅 pour l'analyse 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别 et prescriptive, ce qui signifie qu'il est utilis茅 pour 辫谤茅诲颈谤别 les r茅sultats futurs et prescrire une ligne de conduite.

La m锚me plateforme de streaming, par exemple, pourrait utiliser l'advanced analytics pour non seulement identifier les tendances saisonni猫res historiques, mais aussi pr茅voir comment ces tendances se d茅velopperont 脿 l'avenir. Ces pr茅dictions, 脿 leur tour, pourraient orienter leurs d茅cisions commerciales 脿 long terme, comme la production de plus de contenu pour s'aligner sur les tendances futures.

听

Techniques d'advanced analytics

L'advanced analytics englobe une vari茅t茅 de techniques impactantes qui peuvent b茅n茅ficier aux entreprises lorsqu'elles prennent des d茅cisions strat茅giques pour am茅liorer leurs op茅rations, leur d茅veloppement et leur r茅sultat net.

脌 sa base, l'advanced analytics n'est vraiment qu'une collection de techniques et m茅thodologies d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉. Bien que certaines de ces techniques (comme la visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉 et le data mining) soient bien comprises par les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 d茅butants, d'autres (comme le deep learning et la mod茅lisation 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别) sont plus souvent utilis茅es par les data scientists, les ing茅nieurs 诲辞苍苍茅别蝉 et les ing茅nieurs en machine learning.

Voici quelques-unes des techniques que vous pouvez vous attendre 脿 utiliser en explorant davantage l'advanced analytics :

• La mod茅lisation 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别 associe le machine learning et le data mining pour pr茅voir les r茅sultats futurs potentiels en utilisant les 诲辞苍苍茅别蝉 actuelles et historiques.

• Le data mining est le processus d'identification des tendances, des mod猫les et des anomalies au sein des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. Pour accomplir cette t芒che, le data mining emploie souvent une combinaison de statistiques, de machine learning et d'IA.听

• L'analyse des sentiments explore le texte et utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour identifier si les 诲辞苍苍茅别蝉 sont n茅gatives, positives ou neutres. Cette technique peut aider les entreprises 脿 comprendre comment leur marque pourrait 锚tre per莽ue par les clients potentiels.

• L'analyse par clusters est le processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 pour identifier des groupes de points de 诲辞苍苍茅别蝉 connexes. G茅n茅ralement, elle est utilis茅e pour classifier les 诲辞苍苍茅别蝉. En machine learning, c'est un algorithme non supervis茅.听

• L'analyse par cohortes d茅compose de grands volumes de 诲辞苍苍茅别蝉 en groupes connexes classifiables, ou 芦 cohortes 禄. Souvent, les entreprises utilisent cette technique pour d茅composer les informations clients en segments sp茅cifiques, ce qui peut leur donner un aper莽u des efforts de marketing cibl茅.

• La visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉 est la repr茅sentation graphique ou picturale des 诲辞苍苍茅别蝉. Cette pratique courante d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 vise 脿 transmettre les r茅sultats par une repr茅sentation visuelle facilement compr茅hensible.听

• Le traitement des 茅v茅nements complexes (CEP) est une m茅thode qui suit et analyse les 诲辞苍苍茅别蝉 en temps r茅el afin d'en tirer des conclusions exploitables.

• Le machine learning (ML) est une forme d'intelligence artificielle (IA) concern茅e par la construction de mod猫les analytiques capables d'apprentissage autonome. Pour cr茅er des mod猫les de machine learning, les algorithmes sont entra卯n茅s en utilisant de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 qui modifient progressivement l'algorithme 脿 chaque it茅ration.

Apprenez-en davantage sur l'apprentissage automatique dans la conf茅rence suivante de Deeplearning.AI et de la sp茅cialisation en apprentissage automatique de Stanford.

Avantages de l'advanced analytics

L'advanced analytics fournit aux entreprises une bo卯te 脿 outils de techniques d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 qui peuvent avoir une gamme d'avantages face aux d茅fis commerciaux courants. De l'aide 脿 la prise de meilleures d茅cisions commerciales 脿 la pr茅diction des tendances futures et l'茅valuation des risques, l'advanced analytics peut fournir des orientations aux entreprises alors qu'elles man艙uvrent dans des dynamiques de march茅 changeantes.

Voici quelques-uns des avantages que l'advanced analytics peut apporter aux entreprises :

• Am茅lioration des pr茅visions : L'une des principales raisons pour lesquelles les entreprises utilisent l'advanced analytics est de pr茅voir les r茅sultats futurs 脿 un niveau plus d茅taill茅 que ce qui est possible avec les m茅thodes traditionnelles. Par exemple, une entreprise pourrait employer l'advanced analytics pour identifier la probabilit茅 qu'un segment de client猫le sp茅cifique ou un march茅 cible ach猫te un produit ou service.

• Fourniture d'orientation strat茅gique : L'advanced analytics peut identifier des pistes d'action potentielles pour les entreprises confront茅es 脿 un avenir incertain. En utilisant la mod茅lisation 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别 et en analysant les dynamiques complexes du march茅, l'advanced analytics peut aider les entreprises 脿 prendre des d茅cisions plus strat茅giques.

• R茅duction des biais : Les biais cognitifs sont un ph茅nom猫ne psychologique bien connu qui peut avoir un impact n茅gatif sur la prise de d茅cision tant dans les affaires que dans la vie. En utilisant l'advanced analytics, cependant, les entreprises peuvent r茅duire l'impact de tels biais en s'appuyant sur l'IA et le machine learning pour donner une perspective plus 茅quitable, bas茅e sur l'information.

• Diminution du risque : Le risque est un aspect inh茅rent 脿 la gestion d'une entreprise ou au d茅marrage d'une nouvelle entreprise, qu'il s'agisse de lancer un nouveau produit ou de cr茅er une campagne marketing. L'advanced analytics peut aider les entreprises 脿 diminuer le risque associ茅 脿 ces entreprises en fournissant aux parties prenantes des mod猫les pr茅dictifs et des conseils prescriptifs.

IA g茅n茅rative et analyse de 诲辞苍苍茅别蝉

L'IA g茅n茅rative et les outils comme ChatGPT et Google Bard transforment rapidement la fa莽on dont de nombreux professionnels des 诲辞苍苍茅别蝉 effectuent leur travail. Cela inclut leur mani猫re d'utiliser l'advanced analytics. Parmi les fa莽ons dont les professionnels des 诲辞苍苍茅别蝉 exploitent l'IA g茅n茅rative, on trouve l'茅criture de code, l'automatisation de certaines t芒ches et l'analyse rapide de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 pour identifier les tendances et les mod猫les.

Cas d'utilisation de l'advanced analytics

Il existe de nombreux exemples concrets d'advanced analytics en action aujourd'hui. En voici quelques-uns pour vous aider 脿 mieux comprendre comment ils sont utilis茅s au quotidien :

1. D茅tecter la fraude

Sans surprise, l'une des pr茅occupations les plus importantes dans le monde bancaire concerne les transactions frauduleuses o霉 un individu ou une entit茅 retire de l'argent d'un compte qui ne lui appartient pas. Bien que ce probl猫me soit aussi ancien (sinon plus) que les banques elles-m锚mes, aujourd'hui, de nombreuses banques utilisent des techniques d'advanced analytics telles que la d茅tection 辫谤茅诲颈肠迟颈惫别 et l'automatisation robotis茅e des processus (RPA) pour signaler les transactions potentiellement frauduleuses lorsqu'elles se produisent.听

2. Am茅liorer la strat茅gie marketing

Lors de la conception d'une nouvelle campagne, les sp茅cialistes du marketing surveillent de pr猫s le rapport entre le co没t de leurs efforts et les gains g茅n茅r茅s par l'attraction de nouveaux clients. Par cons茅quent, certains sp茅cialistes du marketing emploient aujourd'hui une technique d'advanced analytics connue sous le nom de mod茅lisation du mix marketing (MMM), qui peut mod茅liser les interactions entre les investissements marketing, les moteurs de vente et d'autres variables externes comme la saisonnalit茅 pour aider les sp茅cialistes du marketing 脿 concevoir des strat茅gies 脿 court et long terme.

3. Identifier les opportunit茅s de croissance

L'une des pr茅occupations les plus courantes pour une entreprise prosp猫re est de savoir comment se d茅velopper et o霉 investir ses ressources. Pour aider 脿 rep茅rer de nouvelles opportunit茅s de croissance, l'advanced analytics peut 锚tre utilis茅 pour identifier des mod猫les en utilisant le big data.

Selon un rapport de McKinsey and Company de 2021, par exemple, une entreprise chimique a utilis茅 l'advanced analytics pour analyser 120 millions de brevets et 100 millions d'articles acad茅miques afin d'identifier de nouvelles applications possibles de brevets. Finalement, l'entreprise a identifi茅 30 applications de brevets 脿 haut rendement, ce qui a conduit 脿 un revenu suppl茅mentaire de 50 millions de dollars [].

D茅veloppez vos comp茅tences en analytics sur 糖心vlog官网观看

Pour mettre en 艙uvre des approches d'advanced analytics comme le machine learning, vous aurez besoin de ma卯triser la myriade d'outils et de techniques qui le rendent possible.

Une fa莽on d'acqu茅rir les comp茅tences n茅cessaires est de suivre un cours en ligne flexible, comme la en trois cours con莽ue pour les d茅butants n'ayant que des connaissances de base en programmation par le visionnaire de l'IA Andrew Ng. Pour ceux qui ont des comp茅tences interm茅diaires en Python, la de Ng vous guidera dans la construction et l'entra卯nement de r茅seaux de neurones profonds, de CNN et de RNN.