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Analisi predittiva con machine learning

Trasformiamo i tuoi dati storici in previsioni operative. Costruiamo modelli di machine learning supervisionati e non supervisionati per anticipare la domanda, ridurre il churn, identificare anomalie e ottimizzare le decisioni di business con un livello di confidenza misurabile.

Modelli di machine learning per anticipare trend di mercato, comportamenti utenti e ridurre i rischi operativi.

Casi d'uso

  • Forecasting vendite e gestione scorte retail
  • Previsione churn per telco e SaaS
  • Manutenzione predittiva industriale
  • Anomaly detection su transazioni finanziarie
  • Scoring creditizio e antifrode

Vantaggi misurabili

  • Forecast più stabili rispetto alle stime manuali
  • Identificazione churner prima che disdicano
  • Decisioni data-driven misurabili
  • ROI tracciabile per ogni modello in produzione

Dettagli tecnici

Modelli e algoritmi

  • Time series: ARIMA, Prophet, NeuralProphet
  • Gradient boosting: XGBoost, LightGBM, CatBoost
  • Deep learning: LSTM, Transformer
  • Clustering e PCA per segmentazione

Pipeline dati

  • Feature engineering automatizzato
  • Versioning dataset con DVC
  • Validation con cross-validation temporale
  • A/B testing dei modelli in produzione

Deploy e monitoring

  • Model serving real-time o batch
  • Drift detection automatico
  • Retraining schedulato
  • Spiegabilità con SHAP/LIME

Visualizzazione

  • Dashboard custom con React + D3
  • Integrazione Power BI, Tableau, Looker
  • Alert via email/Slack su soglie
  • Export PDF reportistica esecutiva

Come costruiamo un modello previsionale utile

  1. Definizione della decisione — Prima del modello definiamo la decisione che deve migliorare: quanto ordinare, quando intervenire, quale cliente contattare. Una previsione che non cambia un'azione non serve.
  2. Verifica dello storico — Controlliamo profondità, continuità e affidabilità dei dati storici, incluse le rotture di serie dovute a cambi di gestionale o di catalogo.
  3. Baseline — Costruiamo prima un riferimento semplice (media mobile, stagionalità, regola esistente): un modello ha senso solo se batte la baseline in modo stabile.
  4. Feature e addestramento — Aggiungiamo le variabili che il business già usa per decidere — calendario, promozioni, meteo, lead time — e addestriamo su finestre temporali separate.
  5. Validazione temporale — Testiamo su periodi mai visti dal modello, non su campioni casuali, e misuriamo l'errore nella metrica che conta per la decisione.
  6. Messa in esercizio — La previsione entra nel flusso operativo con soglie, intervallo di confidenza visibile e possibilità di override umano registrato.
  7. Monitoraggio del drift — Confrontiamo periodicamente previsto e realizzato: quando l'errore cresce oltre soglia, il modello viene riaddestrato o rivisto.

Consegniamo dataset di addestramento, notebook o pipeline riproducibili, metriche di validazione e la procedura di riaddestramento.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

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FAQ

Quanti dati servono per un modello predittivo?

Dipende dal problema. Per il forecasting di vendite servono almeno 18-24 mesi storici. Per la classificazione, anche poche migliaia di esempi etichettati.

I modelli sono spiegabili?

Sì. Usiamo tecniche di explainable AI (SHAP, LIME) per mostrare quali variabili pesano sulla previsione — fondamentale in ambiti regolamentati.

Come gestite la qualità del dato?

Realizziamo pipeline di data quality con validation automatica, alerting su anomalie e versioning del dataset.