Valutare l'efficacia di Qlik AutoML nell'Applied Predictive Analytics

Come Qlik AutoML porta l'analisi predittiva oltre i confini del machine learning tradizionale, rendendola accessibile a tutti.

Benvenuti su #TechStation, l'hub di SDG Group dedicato alle ultime innovazioni in data e analytics! In questo articolo, esploriamo Qlik AutoML, uno strumento che democratizza il machine learning, permettendo agli utenti business di creare, comprendere e agire sulla base di modelli predittivi senza complessità tecniche. Scopri come questa soluzione sposta il focus dall'analisi retrospettiva a un processo decisionale proattivo, trasformando i dati storici in una guida strategica per il futuro.

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Oggi concentrarsi sulla complessità tecnica dello sviluppo di modelli per il processo decisionale può rappresentare un limite per aziende e ricercatori, sottraendo tempo e risorse preziose.

In questo contesto, Qlik AutoML offre una soluzione, permettendo di applicare la data science ai problemi di tutti i giorni in modo semplice ed efficiente.

Offre modelli di machine learning e analisi predittive attraverso un'esperienza intuitiva, che fa leva sull'intelligenza artificiale per potenziare le capacità decisionali umane.

In questo articolo analizzeremo in cosa consiste e, attraverso un caso d'uso, capiremo come le sue funzionalità garantiscano l'affidabilità e le performance dei modelli, migliorando così l'efficacia dei processi decisionali.

Cos'è Qlik AutoML?

Qlik AutoML trasforma l'intelligenza artificiale in valore concreto, consentendo alle organizzazioni di passare dall'analisi retrospettiva a guidare proattivamente i risultati futuri.

Non si limita a creare modelli che prevedono i trend futuri analizzando i dati storici, ma aiuta anche a spiegare tali previsioni.

Non è un sistema a "scatola nera": la pagina di confronto mostra le performance dei vari modelli testati, mentre la pagina di analisi rivela quali informazioni sono state più utili per generare le previsioni.

Infine, Qlik AutoML permette di agire sulla base di tali previsioni, offrendo strumenti interattivi per testare diversi scenari e valutarne il potenziale impatto sul business.

Qlik AutoML si concentra su tre aree principali:

• Prevedere (Predict): senza richiedere una riga di codice, Qlik AutoML prende i tuoi dati storici e crea modelli per prevedere i trend futuri. È sufficiente fornire i dati e lo strumento si occupa di generare previsioni affidabili.

• Spiegare (Explain): come accennato, gli utenti hanno accesso sia a una pagina di confronto per valutare le performance complessive dei modelli, sia a una pagina di analisi per approfondire i singoli modelli e identificare le informazioni più importanti usate per le previsioni. Questa trasparenza aiuta a costruire fiducia nei risultati e a spiegarne le ragioni al proprio team e agli stakeholder.

• Agire (Act): Qlik AutoML consente di integrare facilmente gli insight nelle applicazioni analitiche di Qlik esistenti e nelle operazioni quotidiane. È anche possibile impostare alert per notificare il team quando vengono previsti cambiamenti nelle metriche chiave, permettendo un intervento proattivo.

Di seguito, possiamo vedere il workflow di Qlik AutoML:

Dopo essersi connessi alla fonte dati e aver preparato il dataset, è necessario definire il risultato da prevedere.

Successivamente, il modello viene creato e ottimizzato automaticamente e sarà poi utilizzato per generare la previsione.

Una volta identificati i fattori chiave che influenzano il risultato, diventa possibile prendere la decisione migliore basata sul proprio obiettivo specifico.

Un esempio pratico

Presentiamo un esempio di problema predittivo volto a individuare transazioni fraudolente, basato su dati storici come l'importo della transazione, l'ora in cui è avvenuta, la frequenza delle operazioni, ecc.

Per la fase di training, come mostra l'immagine, è sufficiente caricare il dataset con i dati storici, definire la variabile da prevedere, in questo caso la frode (indicata dalla classe binaria 0/1), e selezionare le feature più rilevanti, per poi avviare il modello.

All'interno della sezione Models, come visibile nell'immagine, è possibile identificare quale dei modelli testati ha le performance migliori e vedere il contributo delle singole feature alla previsione.

Nella sezione Compare si possono comparare i modelli e applicare filtri per rendere l'analisi più precisa e personalizzata, consentendo di contrapporre specifici algoritmi testati.