Predictive Analytics: Co to je a jak funguje

Prediktivní analytika je odvětví datové vědy, které používá různé metody k analýze dat z podniku s cílem nalézt vzory nebo trendy, které podniku pomohou činit správná rozhodnutí.

Tento proces zahrnuje mnoho činností a zahrnují disciplíny, jako je strojové učení, analýza dat a algoritmy umělé inteligence, které pomáhají tyto předpovědi provádět.

Prediktivní analýzu můžete použít v široké řadě aplikací. Vše, co potřebujete, je přístup k historickým údajům, které můžete použít k trénování systému, a k aktuálním údajům, na kterých lze provádět předpovědi.

Tento blog se zabývá všemi různými výhodami používání prediktivní analýzy ve vašem podnikání a navíc vám ukazuje, jak začít.

Jak funguje prediktivní analýza

Prediktivní analytika je jednou součástí různých oblastí analýzy dat. Dalšími jsou deskriptivní analytika, diagnostická analytika a preskriptivní analytika.

Jak také napovídají jejich různé názvy, deskriptivní analytika je oblast, která popisuje cokoli, co se stalo v situaci, zatímco diagnostická analytika se snaží zjistit, proč se to stalo. Prediktivní analytika se na druhé straně zaměřuje na hledání věcí, které se mohou stát v budoucnu, zatímco čtvrtá, preskriptivní analytika, hledá způsoby, jak konkrétní věci uskutečnit.

Nyní se podívejme na způsoby, které prediktivní analytika používá ke zjištění toho, co by se mohlo stát v budoucnu. Uvedu je v následujících krocích.

Krok 1: Definice cíle

Nejprve musíte definovat, čeho se snažíte dosáhnout, a to tak, že specifikujete své cíle pro prediktivní analýzu a cílové proměnné, které se snažíte předvídat. Těmito cíli mohou být prodeje, akvizice nových zákazníků, údržba zařízení atd.

Krok 2: Sběr dat

Dále musíte shromáždit historická data, která můžete použít při trénování prediktivního modelu. Soubor dat by měl být co nejkomplexnější, se všemi relevantními informacemi a cílovými proměnnými.

Krok 3: Předzpracování dat a výběr funkcí

Vždy musíte připravit svá data před trénováním modelu odstraněním odlehlých hodnot a zajištěním, že všechny proměnné jsou ve srovnatelném měřítku. Poté, abyste si zjednodušili práci a zlepšili přesnost, musíte vybrat proměnné nebo funkce, které jsou nejdůležitější pro dosažení požadovaných výsledků.

Krok 4: Výběr modelu

Různé modely strojového učení fungují dobře pro různé úkoly. Budete tedy také muset vybrat typ prediktivního modelu, se kterým budete pracovat. Příklady zahrnují neuronové sítě, lineární regresi, rozhodovací stromy a další.

Krok 5: Modelový trénink a jemné doladění

Tréninková fáze jednoduše dodává modelu nezpracovaná data a učí jej, které výstupy jsou žádoucí a které ne. Čím více dat do modelu vložíte, tím lepší budou jeho předpovědi. Poté můžete otestovat model, abyste ověřili jeho výkon a v případě potřeby doladili parametry.

Krok 6: Vytváření předpovědí a nasazení 

Jakmile budete spokojeni s jeho výkonem, můžete model použít k předpovědím nových dat. Možná budete také muset nasadit model do konkrétního prostředí nebo jej integrovat s jinými aplikacemi a systémy.

Výhody prediktivní analýzy

Máte mnoho výhod, když máte k dispozici prediktivní analytický model umělé inteligence, i když to závisí na práci, kterou hodláte udělat, a na tom, jak dobře byl model trénován. Zde jsou některé z hlavních výhod používání prediktivní analýzy.

• Posoudit a zmírnit riziko: Schopnost analyzovat historická data usnadňuje prediktivním analytickým modelům identifikovat vzorce, které naznačují hrozby, rizikové chování nebo potenciální poškození společnosti. Ty mohou zahrnovat identifikaci podvodného chování, úvěrového rizika a dalších anomálií, které by jinak firmu stály nějaké peníze.
• Předpověď budoucích trendů: Stejné vzorce mohou také pomoci identifikovat trendy na trhu a související chování zákazníků. Společnosti mohou tyto informace využít k získání konkurenční výhody, vydělávání více peněz a lepšího zapojení zákazníků.
• Zlepšit maskování rozhodnutí: Prediktivní analytika také poskytuje manažerům důležitý nástroj pro rozhodování. Schopnost identifikovat vztahy, trendy a vzorce v aktuálních a historických datech umožňuje každému vedoucímu podniku činit solidní rozhodnutí založená na datech prostřednictvím hlubších náhledů do budoucnosti.
• Zvyšte účinnost: Některé podniky mohou využívat prediktivní analytiku k předvídání poptávky zákazníků a být tak připraveny uspokojit poptávku zvýšením výroby nebo úrovně zásob. Továrny mohou také využívat prediktivní údržbu, aby omezily poruchy strojů a ušetřily náklady.
• Konkurenční výhoda: Většina podniků závisí na informacích a správný přehled o situaci nebo události může poskytnout i malým společnostem konkurenční výhodu nad těmi většími.
• Zvyšte příjmy: Díky konkurenční výhodě, optimalizaci operací a zapojení zákazníků nebo schopnosti optimalizovat alokaci zdrojů může společnost zvýšit celkové příjmy a zisky.

Typy modelů a techniky

Existují různé typy modelů strojového učení, které můžete použít k vytvoření aplikace prediktivní analýzy. Každý typ má své klady a zápory, takže vaše nejlepší volba bude záviset na práci, kterou máte po ruce, a na typu výsledků, kterých se snažíte dosáhnout.

Níže jsou uvedeny hlavní typy modelů, které můžete použít při vytváření své aplikace.

• Modely rozhodovacích stromů: Používají uzly, které představují větve v rozhodování, podobně jako lidé uvažují. Často se používají při klasifikaci informací, jako např je to pták nebo pes?, je tento projekt nízkorizikový nebo vysoce rizikový?, a tak dále .
• Neuronové sítě: Neuronová síť je dalším typem systému strojového učení modelovaného podle lidského mozku. Pracují s vrstvami nazývanými neurony, které jim umožňují naučit se vztahy mezi různými typy vstupů dat a co znamenají. Příkladem jsou velké jazykové modely a systémy rozpoznávání rukopisu. Neuronové sítě jsou ideální pro komplexní projekty.
• Časové řady: Události, ke kterým dochází v průběhu času, jako jsou ceny akcií nebo forexu, se nejlépe vyřeší analýzou časových řad. Časová řada je chronologická posloupnost dat, která jsou indexována v předem určených časových intervalech. Tento model je vhodný pro finance, inženýrství, rozpoznávání vzorů, předpověď počasí a další.
• Modely regresní analýzy: Regresní analýza je statistická metoda používaná k odhadu vztahu mezi dvěma proměnnými. Pokud jedna z proměnných závisí na jiné, např. výška dítěte závisí na jeho věku, nebo váha člověka závisí na tom, kolik jídla denně sní, pak lze pomocí regresní analýzy předpovědět hodnotu jedné proměnné, např. hmotnosti, na základě druhé např. výšky.
• Shlukování modelů: Clustering je technika seskupování dat, která využívá podobné vlastnosti mezi objekty k jejich seskupování do shluků. Podobná kvalita může být cokoli od barvy, tvaru, výšky, úrovně příjmu a tak dále. Clustering funguje dobře pro segmentaci zákazníků, motory doporučení, rozpoznávání vzorů a další.

Aplikace prediktivní analýzy napříč odvětvími

Různí lidé již používají prediktivní analytiku k dosažení prognóz a dalších prediktivních výsledků v různých odvětvích. Následující průmyslová odvětví jsou jedny z nejtěžších uživatelů této technologie.

• Finance: Podniky ve finančním odvětví využívají prediktivní analytiku pro tolik činností, včetně odhalování a prevence podvodů, hodnocení rizik, segmentace zákazníků, růstu výnosů, spokojenosti zaměstnanců a mnoha dalších.
• Výrobní a dodavatelský řetězec: Výrobci používají prediktivní analytiku pro řízení zásob, prodej a marketing svých produktů, optimalizaci pracovní síly za účelem sladění s výrobními plány, optimalizaci nákupu surovin a prediktivní údržbu, aby se vyhnuli poruchám strojů a zkrátili prostoje.
• Maloobchod: Prediktivní analytika také nachází využití v maloobchodním průmyslu způsoby, jako je prognózování poptávky, marketingové kampaně a předpovídání výnosů.
• Sportovní: Týmy a jejich manažeři mohou pomocí prediktivní analýzy svých hráčů, trenérů a jejich historických výkonů objevit spoustu cenných poznatků. To může vést k lepším herním strategiím, lepšímu výkonu týmu a lepší prevenci zranění.
• Prognóza údržby: Spousta společností spoléhá na různé stroje pro produktivitu, a když se tyto stroje porouchají, přijdou o peníze. Prediktivní analytika může tento problém vyřešit pomocí senzorů a správného softwaru pro monitorování a analýzu těchto strojů, takže je snadné odhalit hrozící poruchy.
• Optimalizace provozu: Pokud vaše firma provozuje operace, které produkují velké množství datových stop, pak může být prediktivní analýza ideálním nástrojem, který vám pomůže objevit způsoby optimalizace vašich operací. Tyto optimalizace mohou sahat od marketingu v dosahu až po úsporu provozních nákladů a maximalizaci výnosů se správnou cenou.
• Předpověď počasí: Předpovědi počasí také používají prediktivní analýzy pro přesnost. Kombinují a předávají data ze satelitů, meteorologických stanic a různých senzorů do modelu AI, který poskytuje předpovědi.
• Video Games: Aplikace prediktivní analýzy v herním průmyslu je také mnoho. Pomáhají zlepšit zapojení hráčů tím, že předpovídají, co se bude jednotlivým hráčům líbit. Pomáhají také při maximalizaci nákupů ve hře, což může zvýšit příjmy, když se to udělá správně.

Výzvy prediktivní analýzy

I když prediktivní analytika může přinést cenné poznatky, přichází také s vlastními problémy, které mohou ztížit její implementaci. Následují některé z těchto běžných implementačních problémů prediktivní analýzy.

• Komplexita: Prediktivní analytika není příliš jednoduché téma, takže nemusí být pro každého. To znamená, že každý tým nebo firma by měla mít někoho se základními dovednostmi věnovanými analytice.
• Kvalita dat: Prediktivní model je jen tak dobrý, jak dobrá jsou data, na kterých je trénován. Takže bez ohledu na typ přístupu a algoritmů strojového učení, které používáte, dosáhnete špatných výsledků, pokud budete svůj systém trénovat na špatných datech. Řešením je samozřejmě práce s kvalitními daty, a to jak při trénování modelu, tak při vytváření predikcí.
• Přijetí: Někteří lidé jednoduše nedůvěřují strojům nebo používání nástrojů umělé inteligence, protože si nekoupí celou myšlenku umělé inteligence. Překonání takových problémů s přijetím vyžaduje čas a vzdělání o výhodách a nevýhodách práce s nástroji AI.

Nejlepší nástroje prediktivní analýzy

Existuje mnoho nástrojů, které vám mohou pomoci s prediktivní analytikou, každý s různými přístupy. Zde jsou některé z nejoblíbenějších:

• KNIME: Bezplatná analytická platforma s otevřeným zdrojovým kódem.
• RapidMiner: Platforma pro dolování dat a strojové učení.
• SAP Analytics: Cloudová platforma pro analýzu dat.
• weka: Datová platforma pro cloud a AI.
• DataRobot: Platforma pro rychlou implementaci aplikací.
• Google Cloud AutoML: Podnikové strojové učení vhodné pro začátečníky.
• SAS: Analytická řešení pro různá odvětví.
• Databricky: Generativní aplikace datové inteligence využívající umělou inteligenci.
• H2O.ai: Generativní a prediktivní cloudová AI platforma.
• Alteryx: Snadno použitelný nástroj pro analýzu dat

Proč investovat do čističky vzduchu?

Završením tohoto příspěvku na blogu o prediktivní analýze a jejích mnoha výhodách pro organizace od výroby po marketing a finance jste viděli různé kreativní způsoby, kterými společnosti tuto technologii využívají.

Uvědomíte si také, že i vy můžete využít sílu prediktivní analýzy prostřednictvím dat, strojového učení a statistických algoritmů k vytváření cenných statistik a prognóz pro vaše podnikání.