Предсказуем анализ: какво е това и как работи

Предсказуемият анализ е клон на науката за данни, който използва различни методи за анализиране на данни от даден бизнес, за да намери модели или тенденции, които ще помогнат на този бизнес да вземе правилните решения.

Има много дейности, включени в този процес и те включват дисциплини като машинно обучение, анализ на данни и алгоритми за изкуствен интелект, които помагат да се правят тези прогнози.

Можете да използвате предсказуем анализ в широк набор от приложения. Всичко, от което се нуждаете, е достъп до исторически данни, които можете да използвате, за да обучите системата си, плюс текущи данни, за да правите прогнози.

Този блог разглежда всички различни предимства от използването на прогнозни анализи във вашия бизнес и допълнително ви показва как да започнете.

Как работи прогнозният анализ

Прогнозният анализ е част от различните области на анализа на данни. Другите са дескриптивен анализ, диагностичен анализ и предписателен анализ.

Както подсказват и различните им имена, описателният анализ е областта, която описва всичко, което се е случило в дадена ситуация, докато диагностичният анализ се опитва да разбере защо се е случило това нещо. Предсказуемият анализ, от друга страна, се фокусира върху намирането на неща, които могат да се случат в бъдеще, докато четвъртият, предписващият анализ, търси начини, по които можете да накарате конкретни неща да се случат.

Сега нека разгледаме начините, които предсказуемият анализ използва, за да открие какво може да се случи в бъдеще. Ще ги изброя в стъпки, както следва.

Стъпка 1: Дефиниране на целта

Първо, трябва да определите какво се опитвате да постигнете и го правите, като посочите целите си за прогнозния анализ и целевите променливи, които се опитвате да предвидите. Тези цели могат да бъдат продажби, придобиване на нови клиенти, поддръжка на оборудване и т.н.

Стъпка 2: Събиране на данни

След това трябва да съберете исторически данни, които можете да използвате при обучението на вашия прогнозен модел. Наборът от данни трябва да бъде възможно най-изчерпателен, с цялата необходима информация и целеви променливи.

Стъпка 3: Предварителна обработка на данни и избор на функции

Винаги трябва да подготвите данните си, преди да обучите модел, като премахнете отклоненията и гарантирате, че всички променливи са в сравнима скала. След това, за да опростите работата си и да подобрите точността, трябва да изберете променливите или характеристиките, които са най-важни за постигане на резултатите, от които се нуждаете.

Стъпка 4: Избор на модел

Различните модели на машинно обучение работят добре за различни задачи. Така че вие ​​също ще трябва да изберете типа прогнозен модел, с който ще работите. Примерите включват невронни мрежи, линейна регресия, дървета на решенията и др.

Стъпка 5: Обучение и фина настройка на модела

Фазата на обучение просто захранва модела със суровите данни и го обучава кои резултати са желани и кои не. Колкото повече данни подадете на модел, толкова по-добри ще бъдат неговите прогнози. След това можете да тествате модела, за да потвърдите неговата производителност и да настроите фино параметрите, където е необходимо.

Стъпка 6: Правене на прогнози и внедряване 

След като сте доволни от представянето му, можете да използвате модела, за да правите прогнози за нови данни. Може също да се наложи да внедрите модела в конкретна среда или да го интегрирате с други приложения и системи.

Предимства на прогнозния анализ

Има много предимства да разполагате с предсказуем аналитичен AI модел, въпреки че това зависи от работата, която възнамерявате да вършите, и от това колко добре е обучен моделът. Ето някои от основните предимства на използването на прогнозен анализ.

• Оценете и намалете риска: Възможността за анализиране на исторически данни улеснява моделите за прогнозен анализ да идентифицират модели, които показват заплахи, рисково поведение или потенциална вреда за компания. Те могат да включват идентифициране на измамно поведение, кредитен риск и други аномалии, които иначе биха стрували на бизнеса малко пари.
• Прогноза за бъдещите тенденции: Същите модели също могат да помогнат за идентифициране на пазарните тенденции и свързаното с тях поведение на клиентите. Компаниите могат да използват тази информация, за да получат конкурентно предимство, да направят повече пари и да получат по-добро ангажиране на клиентите.
• Подобрете маскирането на решения: Предсказуемият анализ също предоставя на мениджърите важен инструмент за вземане на решения. Способността да се идентифицират връзки, тенденции и модели в настоящи и исторически данни позволява на всеки бизнес лидер да взема солидни решения, базирани на данни, чрез по-задълбочени прозрения за бъдещето.
• Повишаване на ефективността: Някои фирми могат да използват прогнозни анализи, за да прогнозират търсенето на клиентите и по този начин да бъдат готови да отговорят на търсенето чрез увеличаване на производството или нивата на запасите. Фабриките могат също така да използват предсказуема поддръжка, за да намалят повреди на машини и да спестят разходи.
• конкурентно предимство: Повечето фирми зависят от информацията и наличието на правилна представа за ситуация или събитие може да даде дори на малки компании конкурентно предимство пред по-големите.
• Увеличете приходите: Като има конкурентно предимство, оптимизира операциите и ангажираността на клиентите или като е в състояние да оптимизира разпределението на ресурсите, една компания може да увеличи общите приходи и печалби.

Видове модели и техники

Има различни видове модели за машинно обучение, които можете да използвате, за да създадете приложение за прогнозен анализ. Всеки тип има своите плюсове и минуси, така че вашият най-добър избор ще зависи от работата, която имате под ръка, и вида на резултатите, които се опитвате да постигнете.

Следват основните типове модели, които можете да използвате при изграждането на вашето приложение.

• Модели на дървото на решенията: Те използват възли, които представляват клонове при вземането на решения, подобно на начина, по който хората разсъждават. Те често се използват при класифициране на информация, като напр това птица ли е или куче?, дали този проект е с нисък или висок риск?и така нататък.
• Невронни мрежи: Невронната мрежа е друг тип система за машинно обучение, моделирана след човешкия мозък. Те работят със слоеве, наречени неврони, които им позволяват да научат връзките между различните видове въвеждане на данни и какво означават те. Пример са големи езикови модели и системи за разпознаване на ръкописен текст. Невронните мрежи са идеални за сложни проекти.
• Времеви редове: Събития, които се случват с течение на времето, като цени на акции или Forex, се обработват най-добре с анализ на времеви серии. Времевият ред е хронологична последователност от данни, които са индексирани през предварително определени интервали от време. Този модел е добър за финанси, инженерство, разпознаване на модели, прогнозиране на времето и др.
• Модели за регресионен анализ: Регресионният анализ е статистически метод, използван за оценка на връзката между две променливи. Ако една от променливите зависи от друга, като например височината на детето зависи от възрастта му или теглото на дадено лице зависи от това колко храна яде дневно, тогава може да се използва регресионен анализ за прогнозиране на стойността на една променлива, например тегло, въз основа на другата, например височина.
• Клъстерни модели: Клъстерирането е техника за групиране на данни, която използва сходни качества между обектите, за да ги групира в клъстери. Подобно качество може да бъде всичко от цвят, форма, височина, ниво на доходи и т.н. Клъстерирането работи добре за сегментиране на клиенти, механизми за препоръки, разпознаване на шаблони и др.

Приложения за прогнозен анализ в различни индустрии

Различни хора вече използват прогнозни анализи за постигане на прогнози и други прогнозни резултати в различни индустрии. Следните индустрии са едни от най-сериозните потребители на технологията.

• финанси: Предприятията във финансовата индустрия използват прогнозни анализи за толкова много дейности, включително откриване и предотвратяване на измами, оценка на риска, сегментиране на клиентите, ръст на приходите, удовлетворение на служителите и много други.
• Производство и верига за доставки: Производителите използват предсказуеми анализи за управление на инвентара, продажби и маркетинг на своите продукти, оптимизиране на работната сила за привеждане в съответствие с производствените графици, оптимизиране на доставките на суровини и предсказуема поддръжка, за да избегнат повреди на машини и да намалят времето на престой.
• На дребно: Предсказуемият анализ също намира приложение в индустрията за търговия на дребно по начини като прогнозиране на търсенето, маркетингови кампании и при прогнозиране на приходите.
• Спортни стоки: Отборите и техните мениджъри могат да открият много ценни прозрения, като използват прогнозни анализи за своите играчи, треньори и техните исторически представяния. Това може да доведе до по-добри стратегии за игра, подобрено представяне на отбора и по-добро предотвратяване на наранявания.
• Прогнозиране на поддръжката: Много компании разчитат на различни машини за производителност и когато тези машини се повредят, те губят пари. Предсказуемият анализ може да реши този проблем с помощта на сензори и подходящия софтуер за наблюдение и анализ на тези машини, така че е лесно да забележите предстоящи повреди.
• Оптимизация на операциите: Ако вашият бизнес извършва операции, които генерират много следи от данни, тогава предсказуемият анализ може да бъде идеален инструмент, който да ви помогне да откриете начини за оптимизиране на вашите операции. Тези оптимизации могат да варират от маркетинг за достигане до спестяване на оперативни разходи и максимизиране на приходите с правилното ценообразуване.
• Прогноза за времето: Синоптиците също прилагат прогнозни анализи за точност. Те комбинират и подават данни от сателити, метеорологични станции и различни сензори в AI модел, който предоставя прогнозите.
• Video Games: Приложенията на прогнозния анализ в игралната индустрия също са много. Те помагат за подобряване на ангажираността на играчите, като предвиждат какво ще харесат отделните играчи. Те също помагат за максимизиране на покупките в играта, което може да увеличи приходите, когато се прави правилно.

Предизвикателства на прогнозния анализ

Въпреки че предсказуемият анализ може да доведе до ценни прозрения, той идва и със свои собствени предизвикателства, които могат да затруднят прилагането му. Следват някои от тези често срещани предизвикателства при прилагането на прогнозния анализ.

• Сложност: Предсказуемият анализ не е много проста тема, така че може да не е за всеки. Това означава, че всеки екип или бизнес трябва да има някой с основните умения, посветени на анализа.
• Качество на данните: Предсказващият модел е толкова добър, колкото и данните, върху които се обучава. Така че, независимо от вида на подхода за машинно обучение и алгоритмите, които използвате, ще получите лоши резултати, ако обучите системата си на лоши данни. Решението, разбира се, е да се работи с висококачествени данни, както при обучение на модела, така и при правене на прогнози.
• Приемане: Някои хора просто изпитват недоверие към машините или използването на AI инструменти, защото не приемат цялата идея за изкуствения интелект. Преодоляването на такива предизвикателства при приемането изисква време и обучение относно плюсовете и минусите на работата с инструменти на ИИ.

Топ инструменти за прогнозен анализ

Има много инструменти, които могат да ви помогнат с прогнозен анализ, всеки с различни подходи. Ето някои от най-популярните:

• КНИМЕ: Безплатна платформа за анализ с отворен код.
• RapidMiner: Платформа за извличане на данни и машинно обучение.
• SAP Analytics: Облачно базирана платформа за анализ на данни.
• weka: Платформа за данни за облак и AI.
• DataRobot: Платформа за бързо внедряване на приложения.
• Google Cloud AutoML: Удобно за начинаещи машинно обучение от корпоративно ниво.
• SAS: Аналитични решения за различни индустрии.
• Датчици за данни: Генеративно приложение за разузнаване на данни, задвижвано от AI.
• H2O.ai: Генеративна и предсказваща облачна AI платформа.
• Alteryx: Лесен за използване инструмент за анализ на данни

Заключение

Завършвайки тази публикация в блога за прогнозния анализ и неговите многобройни ползи за организациите от производството до маркетинга и финансите, вие видяхте различните креативни начини, по които компаниите използват тази технология.

Освен това ще разберете, че вие ​​също можете да използвате силата на предсказуемия анализ чрез данни, машинно обучение и статистически алгоритми, за да генерирате ценни прозрения и прогнози за вашия бизнес.