La modélisation prédictive est une technique d'analyse de données qui utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour prédire les résultats futurs ou les comportements probables d'un système. Elle permet de créer des modèles basés sur des données historiques et d'utiliser ces modèles pour prédire des résultats futurs.

La modélisation prédictive est souvent utilisée dans des domaines tels que le marketing, la finance, la santé, l'ingénierie, la logistique et les sciences sociales. Elle peut aider les entreprises à identifier les tendances futures du marché, à prédire les comportements des clients, à optimiser les opérations et à améliorer les décisions stratégiques.

Les techniques de modélisation prédictive comprennent l'analyse de régression, l'analyse de séries chronologiques, les réseaux de neurones artificiels, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support (SVM) et les algorithmes de classification. Les modèles prédictifs peuvent être créés à partir de données structurées telles que des chiffres ou des dates, ainsi que de données non structurées telles que des textes ou des images.

La modélisation prédictive peut être un outil puissant pour prendre des décisions éclairées, mais elle ne peut pas garantir des résultats exacts. Les prévisions doivent être interprétées avec prudence et comparées à d'autres sources d'information pour vérifier leur validité.