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CAUSALITY

Qu'est-ce qui motive les comportements ?

 

La clé pour comprendre les raisons qui motivent les choix et la prise de décision réside dans un moteur de causalité intelligent.
 

Cognizant aide les entreprises à identifier et à comprendre le « pourquoi du comment », ce qui leur permet de résoudre les mystères liés à l'engagement client, au taux de rebond et aux décisions d'achat.

Comprendre les données prédictives

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La plupart des plateformes automatisées de machine learning utilisent des modèles de structures existants et connus, et tentent d'y intégrer des données. Lorsque les résultats sont basés sur la corrélation, et non sur la causalité, les plateformes ne disposent pas des informations et des modèles appropriés pour expliquer les prédictions réelles et identifier la qualité des comportements dans les données qui sont de nature prédictive.

Grâce à l'analyse prédictive, le moteur non biaisé du service Cognizant Causality apprend, comprend et adapte ses conclusions. Cela permet à nos clients de détecter les biais et d'identifier les signaux prédictifs dans leurs données pour comprendre rapidement ce qui importe le plus : identifier les meilleures actions à effectuer pour obtenir de meilleurs résultats métiers.

Notre approche

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Pour traiter les biais et la causalité, il faut adopter une approche mathématique pratique et éprouvée. Notre moteur de causalité simplifie le processus, réduit les biais et propose des actions stratégiques et tactiques à effectuer en réponse au changement.

Il identifie les relations entre les variables et crée un modèle personnalisé. Ensuite, ce modèle s'améliore, s'entraîne et se corrige, ce qui lui permet de fournir de véritables facteurs de causalité.

Le moteur identifie les meilleures variables prédictives, parmi des milliers d'autres variables, pour atteindre l'objectif métier défini par l'utilisateur. Ce faisant, il identifie les effets de combinaison, où les facteurs qui sont de faibles prédicteurs individuellement deviennent fortement prédictifs une fois combinés.

Ce système fournit automatiquement plusieurs recommandations pour atteindre l'objectif attendu.

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Identifier les relations – Répondre aux questions liées à la causalité

Comprendre le « pourquoi du comment » de certains résultats peut être particulièrement compliqué et frustrant. Les résultats basés uniquement sur la corrélation ne fournissent pas assez d'informations pertinentes et de modèles pour expliquer les prédictions réelles et la qualité des comportements de nature prédictive.
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