L’analitica predittiva trasforma lo storico in segnali prospettici per domanda, churn, rischio e supply. Partiamo dalle decisioni da prendere e risaliamo a feature, modelli e dashboard che le abilitano. Un corretto inquadramento evita l’overfitting e assicura l’adozione da parte del business.
Combiniamo ensemble ad alberi, gradient boosting e modelli di serie temporali con deep learning quando i pattern sono non lineari o sparsi. Curando feature engineering, leakage e cross-validation robusta otteniamo metriche affidabili. Explainability e analisi di sensitività aumentano fiducia e azionabilità.
Mettiamo in produzione i modelli con buone pratiche MLOps: dati freschi, piani di retraining e monitoraggio della deriva. Dashboard compatti mostrano accuratezza, driver e intervalli di confidenza per un uso consapevole. Si crea così un ciclo di feedback che migliora sistema e processo.
