Predictive Analytics: Τι είναι και πώς λειτουργεί

Η προγνωστική ανάλυση είναι ένας κλάδος της επιστήμης δεδομένων που χρησιμοποιεί διάφορες μεθόδους για την ανάλυση δεδομένων από μια επιχείρηση, προκειμένου να βρει μοτίβα ή τάσεις που θα βοηθήσουν την επιχείρηση να λάβει τις σωστές αποφάσεις.

Υπάρχουν πολλές δραστηριότητες που εμπλέκονται σε αυτή τη διαδικασία και περιλαμβάνουν κλάδους όπως μηχανική μάθηση, ανάλυση δεδομένων και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που βοηθούν στην πραγματοποίηση αυτών των προβλέψεων.

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Το μόνο που χρειάζεστε είναι πρόσβαση σε δεδομένα ιστορικού που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να εκπαιδεύσετε το σύστημά σας, καθώς και τα τρέχοντα δεδομένα για να κάνετε τις προβλέψεις.

Αυτό το ιστολόγιο εξετάζει όλα τα διαφορετικά οφέλη από τη χρήση προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων στην επιχείρησή σας και σας δείχνει επιπλέον πώς να ξεκινήσετε.

Πώς λειτουργεί το Predictive Analytics

Η προγνωστική ανάλυση είναι ένα μέρος των διαφορετικών τομέων της ανάλυσης δεδομένων. Τα άλλα είναι τα περιγραφικά αναλυτικά στοιχεία, τα διαγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και τα συνταγματικά αναλυτικά στοιχεία.

Όπως υποδηλώνουν επίσης τα διαφορετικά ονόματά τους, η περιγραφική ανάλυση είναι η περιοχή που περιγράφει οτιδήποτε συνέβη σε μια κατάσταση, ενώ η διαγνωστική ανάλυση προσπαθεί να ανακαλύψει γιατί συνέβη αυτό το πράγμα. Το Predictive analytics, από την άλλη πλευρά, επικεντρώνεται στην εύρεση πραγμάτων που μπορεί να συμβούν στο μέλλον, ενώ το τέταρτο, το prescriptive analytics, αναζητά τρόπους με τους οποίους μπορείτε να κάνετε συγκεκριμένα πράγματα να συμβούν.

Τώρα, ας δούμε τους τρόπους που χρησιμοποιεί η προγνωστική ανάλυση για να ανακαλύψει τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον. Θα τα απαριθμήσω στα εξής βήματα.

Βήμα 1: Ορισμός στόχου

Αρχικά, πρέπει να ορίσετε τι προσπαθείτε να επιτύχετε και το κάνετε προσδιορίζοντας τους στόχους σας για την προγνωστική ανάλυση και τις μεταβλητές-στόχους που προσπαθείτε να προβλέψετε. Αυτοί οι στόχοι θα μπορούσαν να είναι οι πωλήσεις, οι αποκτήσεις νέων πελατών, η συντήρηση του εξοπλισμού και ούτω καθεξής.

Βήμα 2: Συλλογή δεδομένων

Στη συνέχεια, πρέπει να συλλέξετε ιστορικά δεδομένα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε στην εκπαίδευση του προγνωστικού σας μοντέλου. Το σύνολο δεδομένων πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο ολοκληρωμένο, με όλες τις σχετικές πληροφορίες και τις μεταβλητές-στόχους.

Βήμα 3: Προεπεξεργασία δεδομένων & Επιλογή λειτουργιών

Πρέπει πάντα να προετοιμάζετε τα δεδομένα σας πριν εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο, αφαιρώντας τις ακραίες τιμές και διασφαλίζοντας ότι όλες οι μεταβλητές βρίσκονται σε συγκρίσιμη κλίμακα. Στη συνέχεια, για να απλοποιήσετε την εργασία σας και να βελτιώσετε την ακρίβεια, πρέπει να επιλέξετε τις μεταβλητές ή τα χαρακτηριστικά που είναι πιο σημαντικά για να επιτύχετε τα αποτελέσματα που χρειάζεστε.

Βήμα 4: Επιλογή μοντέλου

Διαφορετικά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης λειτουργούν καλά για διαφορετικές εργασίες. Έτσι, θα πρέπει επίσης να επιλέξετε τον τύπο του προγνωστικού μοντέλου με το οποίο θα εργαστείτε. Παραδείγματα περιλαμβάνουν νευρωνικά δίκτυα, γραμμική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων και άλλα.

Βήμα 5: Εκπαίδευση μοντέλων και τελειοποίηση

Η φάση εκπαίδευσης είναι απλώς τροφοδοτεί το μοντέλο με ακατέργαστα δεδομένα και του διδάσκει ποιες εκροές είναι επιθυμητές και ποιες όχι. Όσο περισσότερα δεδομένα τροφοδοτείτε ένα μοντέλο, τόσο καλύτερες θα είναι οι προβλέψεις του. Στη συνέχεια, μπορείτε να δοκιμάσετε το μοντέλο για να επικυρώσετε την απόδοσή του και να βελτιώσετε τις παραμέτρους όπου χρειάζεται.

Βήμα 6: Κάνοντας Προβλέψεις & Ανάπτυξη 

Μόλις είστε ικανοποιημένοι με την απόδοσή του, τότε μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο για να κάνετε προβλέψεις για νέα δεδομένα. Μπορεί επίσης να χρειαστεί να αναπτύξετε το μοντέλο σε ένα συγκεκριμένο περιβάλλον ή να το ενσωματώσετε με άλλες εφαρμογές και συστήματα.

Πλεονεκτήματα του Predictive Analytics

Υπάρχουν πολλά οφέλη από το να έχετε στη διάθεσή σας ένα προγνωστικό αναλυτικό μοντέλο AI, αν και αυτό εξαρτάται από την εργασία που σκοπεύετε να κάνετε και από το πόσο καλά έχει εκπαιδευτεί το μοντέλο. Εδώ είναι μερικά από τα σημαντικότερα οφέλη της χρήσης προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων.

• Αξιολόγηση & Μετριασμός Κινδύνου: Η ικανότητα ανάλυσης ιστορικών δεδομένων διευκολύνει τα μοντέλα πρόβλεψης αναλυτικών στοιχείων να εντοπίζουν μοτίβα που υποδεικνύουν απειλές, επικίνδυνη συμπεριφορά ή πιθανή βλάβη σε μια εταιρεία. Αυτά μπορεί να περιλαμβάνουν τον εντοπισμό δόλιας συμπεριφοράς, πιστωτικού κινδύνου και άλλων ανωμαλιών που διαφορετικά θα κόστιζε κάποια χρήματα στην επιχείρηση.
• Πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων: Τα ίδια μοτίβα μπορούν επίσης να βοηθήσουν στον εντοπισμό των τάσεων της αγοράς και της σχετικής συμπεριφοράς των πελατών. Οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, να κερδίσουν περισσότερα χρήματα και να εξασφαλίσουν καλύτερη δέσμευση πελατών.
• Βελτιώστε την Απόκρυψη Αποφάσεων: Η προγνωστική ανάλυση παρέχει επίσης στους μάνατζερ ένα σημαντικό εργαλείο λήψης αποφάσεων. Η ικανότητα εντοπισμού σχέσεων, τάσεων και προτύπων σε τρέχοντα και ιστορικά δεδομένα, δίνει τη δυνατότητα σε κάθε ηγέτη της επιχείρησης να λάβει σταθερές αποφάσεις βάσει δεδομένων μέσω βαθύτερων γνώσεων για το μέλλον.
• Ενισχύστε την αποδοτικότητα: Ορισμένες επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για να προβλέψουν τη ζήτηση των πελατών και έτσι, να είναι έτοιμες να ανταποκριθούν στη ζήτηση ενισχύοντας τα επίπεδα παραγωγής ή αποθέματος. Τα εργοστάσια μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν προγνωστική συντήρηση για να μειώσουν τις βλάβες των μηχανών και να εξοικονομήσουν κόστος.
• Ανταγωνιστικό Πλεονέκτημα: Οι περισσότερες επιχειρήσεις εξαρτώνται από πληροφορίες και το να έχεις τις σωστές πληροφορίες για μια κατάσταση ή ένα γεγονός μπορεί να δώσει ακόμη και σε μικρές εταιρείες ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έναντι των μεγαλύτερων.
• Αύξηση εσόδων: Διαθέτοντας ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, βελτιστοποιώντας τις λειτουργίες και την αφοσίωση των πελατών ή έχοντας τη δυνατότητα να βελτιστοποιήσει την κατανομή των πόρων, μια εταιρεία μπορεί να ενισχύσει τα συνολικά έσοδα και τα κέρδη.

Τύποι & Τεχνικές Μοντέλων

Υπάρχουν διάφοροι τύποι μοντέλων μηχανικής εκμάθησης που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να δημιουργήσετε μια εφαρμογή προγνωστικής ανάλυσης. Κάθε τύπος έχει τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά του, επομένως η καλύτερη επιλογή σας θα εξαρτηθεί από την εργασία που έχετε στη διάθεσή σας και το είδος των αποτελεσμάτων που προσπαθείτε να επιτύχετε.

Ακολουθούν οι κύριοι τύποι μοντέλων που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για τη δημιουργία της εφαρμογής σας.

• Μοντέλα Δέντρου Αποφάσεων: Χρησιμοποιούν κόμβους που αντιπροσωπεύουν κλάδους στη λήψη αποφάσεων, όπως ακριβώς ο τρόπος με τον οποίο συλλογίζονται οι άνθρωποι. Συχνά χρησιμοποιούνται στην ταξινόμηση πληροφοριών, όπως π.χ είναι πουλί ή σκύλος;, είναι αυτό το έργο χαμηλού κινδύνου ή υψηλού κινδύνου;, και ούτω καθεξής.
• Νευρωνικά δίκτυα: Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένας άλλος τύπος συστήματος μηχανικής μάθησης που έχει σχεδιαστεί σύμφωνα με τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Λειτουργούν με στρώματα που ονομάζονται νευρώνες που τους επιτρέπουν να μάθουν τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών τύπων εισαγωγής δεδομένων και τι σημαίνουν. Ένα παράδειγμα είναι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και τα συστήματα αναγνώρισης χειρογράφου. Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ιδανικά για πολύπλοκα έργα.
• Χρονική σειρά: Γεγονότα που συμβαίνουν με την πάροδο του χρόνου, όπως τιμές μετοχών ή Forex, αντιμετωπίζονται καλύτερα με ανάλυση χρονοσειρών. Μια χρονική σειρά είναι μια χρονολογική διαδοχή δεδομένων που ευρετηριάζονται σε προκαθορισμένα χρονικά διαστήματα. Αυτό το μοντέλο είναι καλό για τα οικονομικά, τη μηχανική, την αναγνώριση προτύπων, την πρόβλεψη καιρού και πολλά άλλα.
• Μοντέλα Ανάλυσης Παλινδρόμησης: Η ανάλυση παλινδρόμησης είναι μια στατιστική μέθοδος που χρησιμοποιείται για την εκτίμηση της σχέσης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εάν μια από τις μεταβλητές εξαρτάται από μια άλλη, όπως το ύψος ενός παιδιού εξαρτάται από την ηλικία του ή το βάρος ενός ατόμου εξαρτάται από το πόση τροφή τρώει καθημερινά, τότε η ανάλυση παλινδρόμησης μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προβλέψει την τιμή μιας μεταβλητής, π.χ. βάρος, με βάση την άλλη π.χ. ύψος.
• Μοντέλα Ομαδοποίησης: Η ομαδοποίηση είναι μια τεχνική ομαδοποίησης δεδομένων που χρησιμοποιεί παρόμοιες ιδιότητες μεταξύ αντικειμένων για να τα ομαδοποιήσει σε συστάδες. Μια παρόμοια ποιότητα μπορεί να είναι οτιδήποτε, από χρώμα, σχήμα, ύψος, επίπεδο εισοδήματος κ.λπ. Η ομαδοποίηση λειτουργεί καλά για την τμηματοποίηση πελατών, τις μηχανές συστάσεων, την αναγνώριση προτύπων και πολλά άλλα.

Εφαρμογές Predictive Analytics σε όλους τους κλάδους

Διαφορετικοί άνθρωποι χρησιμοποιούν ήδη προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για να επιτύχουν προβλέψεις και άλλα προγνωστικά αποτελέσματα σε διαφορετικούς κλάδους. Οι παρακάτω βιομηχανίες είναι μερικοί από τους πιο βαρείς χρήστες της τεχνολογίας.

• Υπηρεσίες: Οι επιχειρήσεις του χρηματοοικονομικού κλάδου αξιοποιούν προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για τόσες πολλές δραστηριότητες, συμπεριλαμβανομένου του εντοπισμού και της πρόληψης απάτης, της αξιολόγησης κινδύνου, της τμηματοποίησης πελατών, της αύξησης εσόδων, της ικανοποίησης των εργαζομένων και πολλών άλλων.
• Κατασκευή & Εφοδιαστική Αλυσίδα: Οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για τη διαχείριση αποθεμάτων, τις πωλήσεις και το μάρκετινγκ των προϊόντων τους, τη βελτιστοποίηση του εργατικού δυναμικού για την ευθυγράμμιση με τα χρονοδιαγράμματα παραγωγής, τη βελτιστοποίηση της προμήθειας πρώτων υλών και την προγνωστική συντήρηση για την αποφυγή βλαβών του μηχανήματος και τη μείωση του χρόνου διακοπής λειτουργίας.
• Λιανεμποριο: Η προγνωστική ανάλυση βρίσκει επίσης χρήση στη βιομηχανία λιανικής με τρόπους όπως η πρόβλεψη ζήτησης, οι καμπάνιες μάρκετινγκ και η πρόβλεψη εσόδων.
• Αθλητισμός: Οι ομάδες και οι προπονητές τους μπορούν να ανακαλύψουν πολλές πολύτιμες πληροφορίες χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για τους παίκτες, τους προπονητές και τις ιστορικές τους επιδόσεις. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερες στρατηγικές παιχνιδιού, βελτιωμένη απόδοση της ομάδας και καλύτερη πρόληψη τραυματισμών.
• Πρόβλεψη Συντήρησης: Πολλές εταιρείες βασίζονται σε διάφορα μηχανήματα για παραγωγικότητα και όταν αυτά τα μηχανήματα χαλάσουν, χάνουν χρήματα. Η προγνωστική ανάλυση μπορεί να λύσει αυτό το πρόβλημα χρησιμοποιώντας αισθητήρες και το κατάλληλο λογισμικό για την παρακολούθηση και ανάλυση αυτών των μηχανημάτων, ώστε να είναι εύκολο να εντοπιστούν επικείμενες βλάβες.
• Βελτιστοποίηση λειτουργιών: Εάν η επιχείρησή σας εκτελεί λειτουργίες που παράγουν πολλά ίχνη δεδομένων, τότε τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορεί να είναι ένα ιδανικό εργαλείο που θα σας βοηθήσει να ανακαλύψετε τρόπους βελτιστοποίησης των λειτουργιών σας. Αυτές οι βελτιστοποιήσεις μπορούν να κυμαίνονται από το μάρκετινγκ προβολής έως την εξοικονόμηση κόστους λειτουργίας και τη μεγιστοποίηση των εσόδων με τη σωστή τιμολόγηση.
• Πρόγνωση καιρού: Οι μετεωρολόγοι εφαρμόζουν επίσης προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για ακρίβεια. Συνδυάζουν και τροφοδοτούν δεδομένα από δορυφόρους, μετεωρολογικούς σταθμούς και διάφορους αισθητήρες σε ένα μοντέλο AI, το οποίο παρέχει τις προβλέψεις.
• Βιντεοπαιχνίδια: Πολλές είναι και οι εφαρμογές της predictive analytics στον κλάδο των τυχερών παιχνιδιών. Βοηθούν στη βελτίωση της αφοσίωσης των παικτών προβλέποντας τι θα αρέσει σε μεμονωμένους παίκτες. Βοηθούν επίσης στη μεγιστοποίηση των αγορών εντός του παιχνιδιού, οι οποίες μπορούν να ενισχύσουν τα έσοδα όταν γίνονται σωστά.

Προκλήσεις του Predictive Analytics

Ενώ η προγνωστική ανάλυση μπορεί να παράγει πολύτιμες πληροφορίες, συνοδεύεται επίσης από τις δικές της προκλήσεις, οι οποίες μπορεί να κάνουν πιο δύσκολη την εφαρμογή τους. Ακολουθούν μερικές από αυτές τις κοινές προκλήσεις υλοποίησης της προγνωστικής ανάλυσης.

• Περίπλοκο: Η προγνωστική ανάλυση δεν είναι ένα πολύ απλό θέμα, επομένως μπορεί να μην είναι για όλους. Αυτό σημαίνει ότι κάθε ομάδα ή επιχείρηση θα πρέπει να έχει κάποιον με τις βασικές δεξιότητες αφιερωμένο στην ανάλυση.
• Ποιότητα δεδομένων: Ένα μοντέλο πρόβλεψης είναι τόσο καλό όσο τα δεδομένα στα οποία έχει εκπαιδευτεί. Έτσι, ανεξάρτητα από τον τύπο της προσέγγισης μηχανικής μάθησης και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιείτε, θα έχετε κακά αποτελέσματα εάν εκπαιδεύσετε το σύστημά σας σε φτωχά δεδομένα. Η λύση, φυσικά, είναι η εργασία με δεδομένα υψηλής ποιότητας, τόσο στην εκπαίδευση του μοντέλου όσο και στην πραγματοποίηση προβλέψεων.
• Υιοθεσία: Μερικοί άνθρωποι απλώς δεν εμπιστεύονται τις μηχανές ή τη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης επειδή δεν αγοράζουν ολόκληρη την ιδέα της τεχνητής νοημοσύνης. Η υπέρβαση τέτοιων προκλήσεων υιοθέτησης απαιτεί χρόνο και εκπαίδευση σχετικά με τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της εργασίας με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης.

Κορυφαία Εργαλεία Πρόβλεψης Αναλύσεων

Υπάρχουν πολλά εργαλεία εκεί έξω που μπορούν να σας βοηθήσουν με προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, το καθένα με διαφορετικές προσεγγίσεις. Εδώ είναι μερικά από τα πιο δημοφιλή:

• ΓΝΩΣΗ: Δωρεάν και ανοιχτού κώδικα πλατφόρμα αναλυτικών στοιχείων.
• RapidMiner: Πλατφόρμα εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης.
• SAP Analytics: Πλατφόρμα ανάλυσης δεδομένων που βασίζεται σε σύννεφο.
• weka: Πλατφόρμα δεδομένων για cloud και AI.
• DataRobot: Πλατφόρμα για γρήγορες υλοποιήσεις εφαρμογών.
• Google Cloud AutoML: Μηχανική εκμάθηση για τους αρχάριους σε επίπεδο επιχείρησης.
• SAS: Λύσεις Analytics για διάφορους κλάδους.
• Βάσεις δεδομένων: Δημιουργική εφαρμογή ευφυΐας δεδομένων που τροφοδοτείται από AI.
• H2O.ai: Δημιουργική & προγνωστική πλατφόρμα cloud AI.
• Alteryx: Εύκολο στη χρήση εργαλείο ανάλυσης δεδομένων

Συμπέρασμα

Ολοκληρώνοντας αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου σχετικά με την προγνωστική ανάλυση και τα πολλά οφέλη της για τους οργανισμούς από την κατασκευή έως το μάρκετινγκ και τη χρηματοδότηση, έχετε δει τους διαφορετικούς δημιουργικούς τρόπους με τους οποίους οι εταιρείες χρησιμοποιούν αυτήν την τεχνολογία.

Θα συνειδητοποιήσετε επίσης ότι και εσείς μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δύναμη της προγνωστικής ανάλυσης μέσω δεδομένων, μηχανικής μάθησης και στατιστικών αλγορίθμων για να δημιουργήσετε πολύτιμες πληροφορίες και προβλέψεις για την επιχείρησή σας.