التحليلات التنبؤية: ما هي وكيف تعمل

التحليلات التنبؤية هي فرع من فروع علم البيانات الذي يستخدم طرقًا مختلفة لتحليل البيانات من شركة ما، وذلك للعثور على الأنماط أو الاتجاهات التي تساعد هذه الشركة على اتخاذ القرارات الصحيحة.

هناك العديد من الأنشطة المشاركة في هذه العملية وهي تشمل تخصصات مثل التعلم الآلي، وتحليل البيانات، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في إجراء هذه التوقعات.

يمكنك استخدام التحليلات التنبؤية في مجموعة واسعة من التطبيقات. كل ما تحتاجه هو الوصول إلى البيانات التاريخية التي يمكنك استخدامها لتدريب نظامك، بالإضافة إلى البيانات الحالية لإجراء التنبؤات عليها.

تتناول هذه المدونة جميع الفوائد المختلفة لاستخدام التحليلات التنبؤية في عملك، كما توضح لك كيفية البدء في استخدامها.

كيف تعمل التحليلات التنبؤية

التحليلات التنبؤية هي جزء من مجالات مختلفة لتحليلات البيانات. والمجالات الأخرى هي التحليلات الوصفية، والتحليلات التشخيصية، والتحليلات الوصفية.

كما تشير أسماؤهما المختلفة، فإن التحليلات الوصفية هي المجال الذي يصف أي شيء حدث في موقف ما، في حين تحاول التحليلات التشخيصية اكتشاف سبب حدوث ذلك الشيء. من ناحية أخرى، تركز التحليلات التنبؤية على اكتشاف الأشياء التي قد تحدث في المستقبل، بينما تبحث التحليلات الرابعة، التحليلات الوصفية، عن طرق يمكنك من خلالها جعل أشياء معينة تحدث.

الآن، دعونا نلقي نظرة على الطرق التي تستخدمها التحليلات التنبؤية لاكتشاف ما قد يحدث في المستقبل. وسأقوم بإدراجها في الخطوات التالية.

الخطوة 1: التعريف بالهدف

أولاً، عليك تحديد ما تحاول تحقيقه، ويمكنك القيام بذلك من خلال تحديد أهدافك للتحليل التنبئي والمتغيرات المستهدفة التي تحاول التنبؤ بها. قد تكون هذه الأهداف المبيعات، أو اكتساب عملاء جدد، أو صيانة المعدات، وما إلى ذلك.

الخطوة 2: جمع البيانات

بعد ذلك، عليك جمع البيانات التاريخية التي يمكنك استخدامها في تدريب نموذجك التنبئي. يجب أن تكون مجموعة البيانات شاملة قدر الإمكان، مع كل المعلومات ذات الصلة والمتغيرات المستهدفة.

الخطوة 3: معالجة البيانات مسبقًا واختيار الميزات

يجب عليك دائمًا تحضير بياناتك قبل تدريب النموذج عن طريق إزالة القيم المتطرفة والتأكد من أن جميع المتغيرات على مقياس قابل للمقارنة. ثم لتبسيط عملك وتحسين الدقة، تحتاج إلى تحديد المتغيرات أو الميزات الأكثر أهمية لتحقيق النتائج التي تحتاجها.

الخطوة 4: اختيار النموذج

تعمل نماذج التعلم الآلي المختلفة بشكل جيد لمهام مختلفة. لذا، ستحتاج أيضًا إلى تحديد نوع النموذج التنبئي الذي ستعمل معه. تشمل الأمثلة الشبكات العصبية والانحدار الخطي وأشجار القرار والمزيد.

الخطوة 5: تدريب النموذج والضبط الدقيق

تتمثل مرحلة التدريب ببساطة في تزويد النموذج بالبيانات الخام وتعليمه المخرجات المرغوبة وغير المرغوبة. وكلما زادت البيانات التي تغذي بها النموذج، كلما كانت تنبؤاته أفضل. يمكنك بعد ذلك اختبار النموذج للتحقق من أدائه وضبط المعلمات عند الضرورة.

الخطوة 6: إجراء التنبؤات والنشر 

بمجرد رضاك ​​عن الأداء، يمكنك استخدام النموذج للتنبؤ بالبيانات الجديدة. قد تحتاج أيضًا إلى نشر النموذج في بيئة معينة أو دمجه مع تطبيقات وأنظمة أخرى.

فوائد التحليلات التنبؤية

هناك العديد من الفوائد المترتبة على استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التحليلي التنبئي، على الرغم من أن هذا يعتمد على العمل الذي تنوي القيام به وعلى مدى جودة تدريب النموذج. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام التحليلات التنبؤية.

• تقييم المخاطر والتخفيف منها:إن القدرة على تحليل البيانات التاريخية تجعل من السهل على نماذج التحليلات التنبؤية تحديد الأنماط التي تشير إلى التهديدات أو السلوكيات المحفوفة بالمخاطر أو الأضرار المحتملة التي قد تلحق بالشركة. وقد يشمل ذلك تحديد السلوك الاحتيالي ومخاطر الائتمان وغيرها من الشذوذ التي قد تكلف الشركة بعض المال.
• التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية:يمكن أن تساعد الأنماط نفسها أيضًا في تحديد اتجاهات السوق وسلوك العملاء المرتبط بها. ويمكن للشركات الاستفادة من هذه المعلومات للحصول على ميزة تنافسية، وكسب المزيد من المال، وتحسين تفاعل العملاء.
• تحسين إخفاء القرار:يوفر التحليل التنبؤي أيضًا للمديرين أداة مهمة لاتخاذ القرارات. إن القدرة على تحديد العلاقات والاتجاهات والأنماط في البيانات الحالية والتاريخية تمكن أي قائد أعمال من اتخاذ قرارات قوية تعتمد على البيانات من خلال رؤى أعمق للمستقبل.
• زيادة الكفاءة:يمكن لبعض الشركات استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بطلب العملاء وبالتالي الاستعداد لتلبية الطلب من خلال تعزيز مستويات الإنتاج أو المخزون. كما يمكن للمصانع أيضًا استخدام الصيانة التنبؤية للحد من أعطال الآلات وتوفير التكاليف.
• الميزة التنافسية:تعتمد معظم الشركات على المعلومات، والحصول على الرؤى الصحيحة حول موقف أو حدث يمكن أن يمنح حتى الشركات الصغيرة ميزة تنافسية على الشركات الأكبر حجمًا.
• زيادة الإيرادات:من خلال الحصول على ميزة تنافسية، وتحسين العمليات والتفاعل مع العملاء، أو من خلال القدرة على تحسين تخصيص الموارد، يمكن للشركة تعزيز الإيرادات والأرباح الإجمالية.

أنواع النماذج والتقنيات

هناك أنواع مختلفة من نماذج التعلم الآلي التي يمكنك استخدامها لبناء تطبيق تحليلي تنبؤي. ولكل نوع إيجابياته وسلبياته، لذا فإن أفضل اختيار لك سيعتمد على العمل الذي بين يديك ونوع النتائج التي تحاول تحقيقها.

فيما يلي أنواع النماذج الرئيسية التي يمكنك استخدامها في بناء تطبيقك.

• نماذج شجرة القرار:إنهم يستخدمون العقد التي تمثل الفروع في عملية اتخاذ القرار، تمامًا مثل الطريقة التي يفكر بها البشر. وغالبًا ما يتم استخدامها في تصنيف المعلومات، مثل هل هذا طائر أم كلب؟, هل هذا المشروع منخفض المخاطر أم عالي المخاطر؟، وما إلى ذلك.
• الشبكات العصبيةالشبكة العصبية هي نوع آخر من أنظمة التعلم الآلي المصممة على غرار الدماغ البشري. تعمل مع طبقات تسمى الخلايا العصبية التي تمكنها من تعلم العلاقات بين أنواع مختلفة من إدخال البيانات وما تعنيه. ومن الأمثلة على ذلك نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة التعرف على الكتابة اليدوية. الشبكات العصبية مثالية للمشاريع المعقدة.
• السلاسل الزمنية:الأحداث التي تحدث بمرور الوقت، مثل أسعار الأسهم أو العملات الأجنبية، تُعالج بشكل أفضل باستخدام تحليل السلاسل الزمنية. السلسلة الزمنية هي تتابع زمني للبيانات مُفهرس على فترات زمنية محددة مسبقًا. هذا النموذج مفيد في مجالات التمويل والهندسة والتعرف على الأنماط والتنبؤ بالطقس وغيرها.
• نماذج تحليل الانحدار:تحليل الانحدار هو أسلوب إحصائي يستخدم لتقدير العلاقة بين متغيرين. فإذا كان أحد المتغيرات يعتمد على متغير آخر، مثل أن طول الطفل يعتمد على عمره، أو أن وزن الشخص يعتمد على كمية الطعام التي يتناولها يوميًا، فيمكن استخدام تحليل الانحدار للتنبؤ بقيمة أحد المتغيرات، مثل الوزن، بناءً على المتغير الآخر، مثل الطول.
• نماذج التجميع:التجميع هو أسلوب لتجميع البيانات يستخدم الصفات المتشابهة بين الكائنات لتجميعها في مجموعات. يمكن أن تكون الجودة المتشابهة أي شيء من اللون أو الشكل أو الارتفاع أو مستوى الدخل وما إلى ذلك. يعمل التجميع بشكل جيد لتقسيم العملاء ومحركات التوصية والتعرف على الأنماط والمزيد.

تطبيقات التحليلات التنبؤية عبر الصناعات

يستخدم العديد من الأشخاص بالفعل التحليلات التنبؤية لتحقيق التوقعات والنتائج التنبؤية الأخرى عبر الصناعات المختلفة. الصناعات التالية هي بعض من أكثر الصناعات استخدامًا لهذه التكنولوجيا.

• تمويلتستفيد شركات الصناعة المالية من التحليلات التنبؤية للعديد من الأنشطة، بما في ذلك اكتشاف الاحتيال والوقاية منه، وتقييم المخاطر، وتقسيم العملاء، ونمو الإيرادات، ورضا الموظفين، وغير ذلك الكثير.
• سلسلة التصنيع والتوريد:يستخدم المصنعون التحليلات التنبؤية لإدارة المخزون والمبيعات والتسويق لمنتجاتهم، وتحسين القوى العاملة لتتوافق مع جداول الإنتاج، وتحسين شراء المواد الخام، والصيانة التنبؤية لتجنب أعطال الآلات وتقليل وقت التوقف.
• خدمات البيع بالتجزئة:كما يتم استخدام التحليلات التنبؤية في صناعة التجزئة بطرق مثل التنبؤ بالطلب، والحملات التسويقية، والتنبؤ بالإيرادات.
• رياضية:يمكن للفرق ومديريها اكتشاف الكثير من الأفكار القيمة من خلال الاستفادة من التحليلات التنبؤية حول لاعبيها ومدربيها وأدائهم التاريخي. ويمكن أن يؤدي هذا إلى استراتيجيات لعب أفضل، وتحسين أداء الفريق، والوقاية من الإصابات بشكل أفضل.
• التنبؤ بالصيانةتعتمد العديد من الشركات على آلات متنوعة لزيادة إنتاجيتها، وعندما تتعطل هذه الآلات، تتكبد خسائر مالية. يمكن للتحليلات التنبؤية حل هذه المشكلة باستخدام أجهزة استشعار وبرامج مناسبة لمراقبة هذه الآلات وتحليلها، ما يُسهّل رصد الأعطال الوشيكة.
• تحسين العمليات:إذا كانت شركتك تدير عمليات تنتج الكثير من مسارات البيانات، فقد تكون التحليلات التنبؤية أداة مثالية لمساعدتك في اكتشاف طرق لتحسين عملياتك. يمكن أن تتراوح عمليات التحسين هذه من التسويق الخارجي إلى توفير تكاليف التشغيل، وتعظيم الإيرادات بالتسعير المناسب.
• تنبؤ بالطقس:يستخدم خبراء الأرصاد الجوية أيضًا التحليلات التنبؤية لتحقيق الدقة. فهم يجمعون البيانات من الأقمار الصناعية ومحطات الأرصاد الجوية وأجهزة الاستشعار المختلفة ويرسلونها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، الذي يوفر التنبؤات.
• العاب الكترونية:إن تطبيقات التحليلات التنبؤية في صناعة الألعاب كثيرة أيضًا. فهي تساعد على تحسين مشاركة اللاعبين من خلال التنبؤ بما قد يفضله اللاعبون الأفراد. كما أنها تساعد في تعظيم عمليات الشراء داخل اللعبة، وهو ما قد يعزز الإيرادات عند القيام به بشكل صحيح.

تحديات التحليلات التنبؤية

على الرغم من أن التحليلات التنبؤية قد تنتج رؤى قيمة، إلا أنها تأتي أيضًا مع تحدياتها الخاصة، والتي قد تجعل تنفيذها أكثر صعوبة. فيما يلي بعض تحديات التنفيذ الشائعة للتحليلات التنبؤية.

• تعقيد:إن التحليلات التنبؤية ليست موضوعًا بسيطًا للغاية، لذا قد لا تكون مناسبة للجميع. وهذا يعني أن كل فريق أو شركة يجب أن يكون لديها شخص لديه المهارات الأساسية المخصصة للتحليلات.
• جودة البيانات:إن النموذج التنبئي لا يكون جيدًا إلا بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبه عليها. لذا، بغض النظر عن نوع نهج التعلم الآلي والخوارزميات التي تستخدمها، فستحصل على نتائج ضعيفة إذا قمت بتدريب نظامك على بيانات ضعيفة. والحل بالطبع هو العمل باستخدام بيانات عالية الجودة، سواء في تدريب النموذج أو في إجراء التنبؤات.
• تبني:بعض الناس ببساطة لا يثقون في الآلات أو استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأنهم لا يصدقون فكرة الذكاء الاصطناعي برمتها. إن التغلب على مثل هذه التحديات التي تواجه التبني يتطلب الوقت والتثقيف حول إيجابيات وسلبيات العمل باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

أفضل أدوات التحليلات التنبؤية

هناك العديد من الأدوات التي يمكنها مساعدتك في التحليلات التنبؤية، ولكل منها نهج مختلف. وفيما يلي بعض الأدوات الأكثر شهرة:

• KNIME:منصة تحليلات مجانية ومفتوحة المصدر.
• رابيدماينر:منصة استخراج البيانات والتعلم الآلي.
• تحليلات ساب:منصة تحليل البيانات المستندة إلى السحابة.
• WEKA:منصة بيانات للسحابة والذكاء الاصطناعي.
• داتا روبوت:منصة لتنفيذ التطبيقات السريعة.
• جوجل السحابية التلقائية:التعلم الآلي على مستوى المؤسسات صديق للمبتدئين.
• SAS:حلول تحليلية لمختلف الصناعات.
• Databricks:تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي للبيانات.
• H2O.ai:منصة الذكاء الاصطناعي السحابية التوليدية والتنبؤية.
• Alteryx:أداة تحليل بيانات سهلة الاستخدام

الخاتمة

في ختام هذه المقالة حول التحليلات التنبؤية وفوائدها العديدة للمؤسسات بدءًا من التصنيع إلى التسويق والتمويل، فقد رأيت الطرق الإبداعية المختلفة التي تستخدم بها الشركات هذه التكنولوجيا.

وسوف تدرك أيضًا أنه يمكنك أيضًا الاستفادة من قوة التحليلات التنبؤية من خلال البيانات والتعلم الآلي والخوارزميات الإحصائية لتوليد رؤى وتوقعات قيمة لشركتك.