Predictive Analytics: Hvad er det, og hvordan det virker

Predictive analytics er en gren af ​​datavidenskab, der bruger forskellige metoder til at analysere data fra en virksomhed for at finde mønstre eller tendenser, der vil hjælpe den virksomhed med at træffe de rigtige beslutninger.

Der er mange aktiviteter involveret i denne proces, og de inkluderer discipliner som maskinlæring, dataanalyse og kunstig intelligens-algoritmer, der hjælper med at lave disse forudsigelser.

Du kan bruge prædiktiv analyse i en lang række applikationer. Alt du behøver er adgang til historiske data, som du kan bruge til at træne dit system, plus aktuelle data til at lave forudsigelserne på.

Denne blog ser på alle de forskellige fordele ved at bruge prædiktiv analyse i din virksomhed og viser dig desuden, hvordan du kommer i gang.

Sådan fungerer prædiktiv analyse

Prædiktiv analyse er en del af de forskellige områder inden for dataanalyse. De andre er deskriptiv analyse, diagnostisk analyse og præskriptiv analyse.

Som deres forskellige navne også antyder, er deskriptiv analyse det område, der beskriver alt, hvad der skete i en situation, mens diagnostisk analyse forsøger at finde ud af, hvorfor den ting skete. Predictive analytics, på den anden side, fokuserer på at finde ting, der kan ske i fremtiden, mens den fjerde, prescriptive analytics, leder efter måder, du kan få specifikke ting til at ske.

Lad os nu se på de måder, som prædiktiv analyse bruger til at opdage, hvad der kan ske i fremtiden. Jeg vil liste dem i trin er som følger.

Trin 1: Måldefinition

Først skal du definere, hvad du forsøger at opnå, og det gør du ved at specificere dine mål for den prædiktive analyse og de målvariabler, som du forsøger at forudsige. Disse mål kunne være salg, nye kunder, vedligeholdelse af udstyr og så videre.

Trin 2: Dataindsamling

Dernæst skal du indsamle historiske data, som du kan bruge til at træne din prædiktive model. Datasættet skal være så omfattende som muligt med alle relevante oplysninger og målvariabler.

Trin 3: Dataforbehandling og valg af funktioner

Du skal altid forberede dine data, før du træner en model, ved at fjerne outliers og sikre, at alle variabler er på en sammenlignelig skala. Så for at forenkle dit arbejde og forbedre nøjagtigheden skal du vælge de variabler eller funktioner, der er vigtigst for at opnå de resultater, du har brug for.

Trin 4: Modelvalg

Forskellige maskinlæringsmodeller fungerer godt til forskellige opgaver. Så du bliver også nødt til at vælge den type prædiktiv model, du vil arbejde med. Eksempler inkluderer neurale netværk, lineær regression, beslutningstræer og mere.

Trin 5: Modeltræning og finjustering

Træningsfasen er simpelthen at fodre modellen med rådata og lære den, hvilke output der er ønskelige, og hvilke der ikke er. Jo flere data du fodrer med en model, jo bedre vil dens forudsigelser være. Du kan derefter teste modellen for at validere dens ydeevne og finjustere parametre, hvor det er nødvendigt.

Trin 6: Foretag forudsigelser og implementering 

Når du er tilfreds med dens ydeevne, kan du bruge modellen til at lave forudsigelser om nye data. Du skal muligvis også implementere modellen i et specifikt miljø eller integrere den med andre applikationer og systemer.

Fordele ved Predictive Analytics

Der er mange fordele ved at have en prædiktiv analytisk AI-model til din rådighed, selvom dette afhænger af det arbejde, du har tænkt dig at udføre, og af hvor godt modellen er blevet trænet. Her er nogle af de største fordele ved at bruge prædiktiv analyse.

• Vurder og afbød risiko: Evnen til at analysere historiske data gør det lettere for prædiktive analysemodeller at identificere mønstre, der indikerer trusler, risikabel adfærd eller potentiel skade på en virksomhed. Disse kan omfatte identifikation af svigagtig adfærd, kreditrisiko og andre uregelmæssigheder, som ellers ville koste virksomheden nogle penge.
• Forudsig fremtidige tendenser: De samme mønstre kan også hjælpe med at identificere markedstendenser og relateret kundeadfærd. Virksomheder kan udnytte disse oplysninger til at opnå en konkurrencefordel, tjene flere penge og få bedre kundeengagement.
• Forbedre beslutningsmaskering: Prædiktiv analyse giver også ledere et vigtigt beslutningsværktøj. Evnen til at identificere relationer, tendenser og mønstre i nuværende og historiske data, sætter enhver virksomhedsleder i stand til at træffe solide datadrevne beslutninger gennem dybere indsigt i fremtiden.
• Boost effektiviteten: Nogle virksomheder kan anvende forudsigende analyser til at forudsige kundernes efterspørgsel og dermed være klar til at imødekomme efterspørgslen ved at øge produktions- eller lagerniveauet. Fabrikker kan også anvende forudsigende vedligeholdelse for at skære ned på maskinhavari og spare omkostninger.
• Konkurrencefordel: De fleste virksomheder er afhængige af information, og at have den rette indsigt i en situation eller begivenhed kan give selv små virksomheder en konkurrencefordel i forhold til større.
• Øg omsætningen: Ved at have en konkurrencefordel, optimere driften og kundeengagementet, eller ved at kunne optimere ressourceallokeringen, kan en virksomhed booste den samlede omsætning og overskud.

Modeltyper og -teknikker

Der er forskellige typer af maskinlæringsmodeller, som du kan bruge til at bygge en forudsigende analyseapplikation. Hver type har sine fordele og ulemper, så dit bedste valg vil afhænge af det arbejde, du har ved hånden, og den type resultater, du forsøger at opnå.

Følgende er de vigtigste modeltyper, som du kan bruge til at bygge din applikation.

• Beslutningstræmodeller: De bruger noder, der repræsenterer grene i beslutningstagning, ligesom hvordan mennesker ræsonnerer. De bruges ofte i informationsklassificering, som f.eks er det en fugl eller en hund?, er dette projekt lav risiko eller høj risiko?, og så videre.
• Neurale netværk: Et neuralt netværk er en anden type maskinlæringssystem, der er modelleret efter den menneskelige hjerne. De arbejder med lag kaldet neuroner, der gør dem i stand til at lære sammenhængen mellem forskellige typer datainput og hvad de betyder. Et eksempel er store sprogmodeller og håndskriftsgenkendelsessystemer. Neurale netværk er ideelle til komplekse projekter.
• Tidsserier: Begivenheder, der sker over tid, såsom aktie- eller valutakurser, håndteres bedst med tidsserieanalyse. En tidsserie er en kronologisk række af data, der er indekseret over forudbestemte tidsintervaller. Denne model er god til økonomi, teknik, mønstergenkendelse, vejrudsigt og meget mere.
• Regressionsanalysemodeller: Regressionsanalyse er en statistisk metode, der bruges til at estimere sammenhængen mellem to variable. Hvis en af ​​variablerne afhænger af en anden, såsom et barns højde afhænger af dets alder, eller en persons vægt afhænger af, hvor meget mad han spiser dagligt, så kan regressionsanalyse bruges til at forudsige værdien af ​​en variabel, fx vægt, baseret på den anden fx højde.
• Klynger af modeller: Clustering er en datagrupperingsteknik, der bruger lignende kvaliteter mellem objekter til at gruppere dem i klynger. En lignende kvalitet kan være alt fra farve, form, højde, indkomstniveau og så videre. Clustering fungerer godt til kundesegmentering, anbefalingsmotorer, mønstergenkendelse og mere.

Forudsigende analyseapplikationer på tværs af brancher

Forskellige mennesker bruger allerede prædiktive analyser til at opnå prognoser og andre prædiktive resultater på tværs af forskellige brancher. Følgende industrier er nogle af de største brugere af teknologien.

• Finance: Virksomheder i den finansielle industri udnytter forudsigelige analyser til så mange aktiviteter, herunder opdagelse og forebyggelse af svindel, risikovurdering, kundesegmentering, vækst i omsætning, medarbejdertilfredshed og mange flere.
• Fremstilling og forsyningskæde: Producenter bruger forudsigende analyser til lagerstyring, salg og markedsføring af deres produkter, optimering af arbejdsstyrken for at tilpasse sig produktionsplaner, optimering af indkøb af råmaterialer og forudsigelig vedligeholdelse for at undgå maskinnedbrud og reducere nedetid.
• Retail: Forudsigende analyse finder også anvendelse i detailbranchen på måder som efterspørgselsprognose, marketingkampagner og ved forudsigelse af indtægter.
• Sport: Hold og deres ledere kan opdage masser af værdifuld indsigt ved at bruge forudsigende analyser om deres spillere, trænere og deres historiske præstationer. Dette kan føre til bedre spilstrategier, forbedret holdpræstation og bedre forebyggelse af skader.
• Vedligeholdelsesprognose: Masser af virksomheder er afhængige af forskellige maskiner for produktivitet, og når disse maskiner går i stykker, taber de penge. Forudsigende analyser kan løse dette problem ved hjælp af sensorer og den rigtige software til at overvåge og analysere disse maskiner, så det er nemt at opdage forestående nedbrud.
• Driftsoptimering: Hvis din virksomhed driver operationer, der producerer mange dataspor, kan forudsigende analyser være et ideelt værktøj til at hjælpe dig med at finde måder at optimere din drift på. Disse optimeringer kan variere fra opsøgende markedsføring til at spare driftsomkostninger og maksimere omsætningen med den rigtige prissætning.
• Vejrudsigt: Vejrudsigtere anvender også forudsigende analyser for nøjagtighed. De kombinerer og føder data fra satellitter, vejrstationer og forskellige sensorer til en AI-model, som giver forudsigelserne.
• Video Games: Anvendelsen af ​​prædiktiv analyse i spilindustrien er også mange. De hjælper med at forbedre spillerengagementet ved at forudsige, hvad individuelle spillere vil kunne lide. De hjælper også med at maksimere køb i spillet, hvilket kan øge indtjeningen, når det gøres rigtigt.

Udfordringer ved prædiktiv analyse

Mens prædiktiv analyse kan producere værdifuld indsigt, kommer den også med sine egne udfordringer, som kan gøre det sværere at implementere. Følgende er nogle af disse almindelige implementeringsudfordringer ved prædiktiv analyse.

• Kompleksitet: Prædiktiv analyse er ikke et meget simpelt emne, så det er måske ikke for alle. Det betyder, at hvert team eller virksomhed bør have nogen med de væsentlige færdigheder dedikeret til analyse.
• Datakvalitet: En prædiktiv model er kun så god som de data, den er trænet på. Så uanset hvilken type maskinlæringstilgang og algoritmer du bruger, vil du få dårlige resultater, hvis du træner dit system på dårlige data. Løsningen er selvfølgelig at arbejde med data af høj kvalitet, både med at træne modellen og lave forudsigelser.
• Vedtagelse: Nogle mennesker har simpelthen mistillid til maskiner eller brugen af ​​AI-værktøjer, fordi de ikke køber hele ideen om kunstig intelligens. At overvinde sådanne adoptionsudfordringer kræver tid og uddannelse om fordele og ulemper ved at arbejde med AI-værktøjer.

Top prædiktive analyseværktøjer

Der er mange værktøjer derude, der kan hjælpe dig med prædiktiv analyse, hver med forskellige tilgange. Her er nogle af de mest populære:

• KNIME: Gratis & open source analyseplatform.
• RapidMiner: Data mining og machine learning platform.
• SAP Analytics: Cloud-baseret dataanalyseplatform.
• Weka: Dataplatform til cloud og AI.
• DataRobot: Platform til hurtige applikationsimplementeringer.
• Google Cloud AutoML: Begyndervenlig maskinlæring i virksomhedskvalitet.
• SAS: Analyseløsninger til forskellige brancher.
• Databrikker: Generativ AI-drevet dataintelligensapplikation.
• H2O.ai: Generativ og forudsigelig cloud AI-platform.
• Alteryx: Nemt at bruge dataanalyseværktøj

Konklusion

Afrunding af dette blogindlæg om prædiktiv analyse og dets mange fordele for organisationer fra fremstilling til marketing og finansiering, har du set de forskellige kreative måder, som virksomheder anvender denne teknologi på.

Du vil også indse, at du også kan udnytte kraften i forudsigende analyser gennem data, maskinlæring og statistiske algoritmer til at generere værdifuld indsigt og prognoser for din virksomhed.