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Analitica predittiva applicata
Come i dati storici alimentano proiezioni e decisioni di business.
L'analisi predittiva usa dati storici per stimare il futuro — churn, domanda, default, LTV. Non è una sfera di cristallo: è probabilità con dati puliti e un modello rivisto.
Pipeline di base
- Raccolta — dati coerenti senza bias di selezione.
- Preparazione — pulizia, feature, split train/test.
- Modello — regressione, alberi o ML a seconda della complessità.
- Validazione — metrica chiara (MAE, AUC, ecc.).
- Deploy — integrazione nel prodotto o nella dashboard operativa.
- Monitoraggio — data drift e degradazione del modello.
Quando vale la pena
Volume di dati sufficiente e decisione ripetibile con costo dell'errore misurabile. Per campioni piccoli, inizia con regole semplici e regressione lineare.
Por trás do sistema
Dados de mercado alimentam simuladores e produtos de decisão que construo para clientes.
Versão em português (original): /analise-preditiva