Intelligence économique alimentée par l'IA

Chapitre 7. L'analyse prédictive alimentée par l'IA

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Prépare pour le décollage ! Nous entrons dans l'espace de l'analyse prédictive alimentée par l'IA. Et nous allons le faire en nous mettant dans la peau d'un analyste BI chez American Airlines. Dans ce chapitre, nous allons examiner trois cas d'utilisation à partir d'un ensemble de données réelles. Premièrement, nous essaierons de classer les vols selon qu'ils atterriront à l'heure ou non. Deuxièmement, nous voulons détecter les goulots d'étranglement dans notre programme de vols en prévoyant les temps de vol réels par rapport à la durée de vol prévue. Enfin, nous analyserons la capacité des aéroports à respecter le programme des vols en utilisant la détection automatique des anomalies.

Notre objectif est de construire un prototype de solution de BI alimentée par l'IA qui s'avère résoudre un problème spécifique en fonction du cas d'utilisation. Nous voulons évaluer la façon dont le modèle d'IA fonctionne avec nos données, le montrer et obtenir le soutien de notre organisation pour cette nouvelle approche en démontrant la valeur commerciale (construire rapidement, montrer rapidement, apprendre rapidement), comme indiqué au chapitre 4. À cette fin, nous commencerons par faire abstraction de choses telles que la mise en place de pipelines de données, le traitement des tâches ETL et l'intégration de services ...