Chapitre 8. L'analyse prescriptive alimentée par l'IA
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Maintenant que tu as appris à exploiter l'IA pour analyser les données du passé et faire des prédictions sur l'avenir, il est temps de parler des actions recommandées ! Dans ce chapitre, tu apprendras à soutenir la prise de décision basée sur les données en laissant un algorithme suggérer la meilleure option parmi un éventail d'actions possibles. Allez, c'est parti !
Cas d'utilisation : Recommandation de la meilleure action suivante
Pour ce cas d'utilisation, nous nous appuyons sur les suggestions d'un modèle prédictif et sélectionnons la meilleure option pour un client spécifique.
Énoncé du problème
Nous travaillons dans l'équipe de BI d'un grand fournisseur de télécommunications. L'entreprise vend divers produits, tels que des abonnements mensuels ou annuels au câble et au téléphone portable, et compte des millions de clients actifs chaque année. L'entreprise est confrontée à un problème croissant de désabonnement des clients.
Les data scientists de l'équipe ont réussi à construire un modèle de désabonnement des clients qui prédit la probabilité que des clients uniques se désabonnent d'ici la fin du trimestre en cours. Les prédictions de désabonnement ont été calculées sous la forme d'un score de désabonnement : 100 signifie la probabilité de désabonnement la plus élevée, et 0 signifie la probabilité ...
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