Ennustav analüüs: mis see on ja kuidas see töötab

Ennustav analüütika on andmeteaduse haru, mis kasutab ettevõtte andmete analüüsimiseks erinevaid meetodeid, et leida mustreid või suundumusi, mis aitavad ettevõttel teha õigeid otsuseid.

Selles protsessis on palju tegevusi ja need hõlmavad selliseid valdkondi nagu masinõpe, andmeanalüüs ja tehisintellekti algoritmid, mis aitavad neid ennustusi teha.

Saate kasutada ennustavat analüütikat paljudes rakendustes. Kõik, mida vajate, on juurdepääs ajaloolistele andmetele, mida saate oma süsteemi treenimiseks kasutada, ja praegustele andmetele prognooside tegemiseks.

See ajaveeb vaatleb kõiki teie ettevõttes ennustava analüütika kasutamise eeliseid ja näitab teile, kuidas alustada.

Kuidas ennustav analüütika töötab

Ennustav analüütika on üks osa andmeanalüütika erinevatest valdkondadest. Teised on kirjeldav analüütika, diagnostiline analüüs ja ettekirjutav analüütika.

Nagu ka nende erinevad nimed viitavad, on kirjeldav analüütika valdkond, mis kirjeldab kõike, mis olukorras juhtus, samas kui diagnostiline analüüs püüab välja selgitada, miks see juhtus. Ennustav analüütika seevastu keskendub asjade leidmisele, mis võivad tulevikus juhtuda, samas kui neljas, ettekirjutav analüüs, otsib viise, kuidas saaksite konkreetseid asju juhtuma panna.

Vaatame nüüd viise, mida ennustav analüütika kasutab, et teada saada, mis võib tulevikus juhtuda. Loetlen need sammudena järgmiselt.

1. samm: eesmärgi määratlus

Esiteks peate määratlema, mida proovite saavutada, ja teete seda, määrates oma ennustava analüüsi eesmärgid ja sihtmuutujad, mida proovite ennustada. Need eesmärgid võivad olla müük, uute klientide hankimine, seadmete hooldus jne.

2. samm: andmete kogumine

Järgmiseks peate koguma ajaloolisi andmeid, mida saate ennustava mudeli koolitamisel kasutada. Andmekogum peaks olema võimalikult põhjalik koos kogu asjakohase teabe ja sihtmuutujatega.

3. samm: andmete eeltöötlus ja funktsioonide valimine

Enne mudeli treenimist peate alati oma andmed ette valmistama, eemaldades kõrvalekalded ja tagades, et kõik muutujad on võrreldaval skaalal. Seejärel peate oma töö lihtsustamiseks ja täpsuse parandamiseks valima muutujad või funktsioonid, mis on vajalike tulemuste saavutamiseks kõige olulisemad.

4. samm: mudeli valik

Erinevad masinõppe mudelid sobivad hästi erinevate ülesannete jaoks. Seega peate valima ka prognoositava mudeli tüübi, millega töötate. Näideteks on närvivõrgud, lineaarne regressioon, otsustuspuud ja palju muud.

5. samm: mudelikoolitus ja peenhäälestus

Koolitusfaas on lihtsalt mudeli algandmete söötmine ja talle õpetamine, millised väljundid on soovitavad ja millised mitte. Mida rohkem andmeid mudelile sisestate, seda paremad on selle prognoosid. Seejärel saate mudelit testida, et kinnitada selle jõudlust ja vajadusel parameetreid täpsustada.

6. samm: ennustuste tegemine ja juurutamine 

Kui olete selle toimivusega rahul, saate mudelit kasutada uute andmete prognoosimiseks. Võimalik, et peate mudeli juurutama ka konkreetses keskkonnas või integreerima selle teiste rakenduste ja süsteemidega.

Ennustava analüüsi eelised

Ennustava analüütilise AI mudeli olemasolul on palju eeliseid, kuigi see sõltub tööst, mida kavatsete teha, ja sellest, kui hästi mudel on koolitatud. Siin on mõned ennustava analüütika kasutamise peamised eelised.

• Riskide hindamine ja maandamine: Ajalooliste andmete analüüsimise võimalus muudab ennustavate analüütiliste mudelite jaoks lihtsamaks mustrite tuvastamise, mis viitavad ohtudele, riskantsele käitumisele või võimalikule kahjule ettevõttele. Need võivad hõlmata petturliku käitumise, krediidiriski ja muude kõrvalekallete tuvastamist, mis muidu ettevõttele raha maksma läheksid.
• Tulevikutrendide prognoosimine: samad mustrid võivad aidata tuvastada ka turutrende ja nendega seotud klientide käitumist. Ettevõtted saavad seda teavet kasutada konkurentsieelise saamiseks, rohkem raha teenimiseks ja klientide parema seotuse saavutamiseks.
• Otsuste maskeerimise parandamine: Ennustav analüütika annab juhtidele ka olulise otsustusvahendi. Võimalus tuvastada seoseid, suundumusi ja mustreid praegustes ja ajaloolistes andmetes võimaldab igal ettevõtte juhil teha kindlaid andmepõhiseid otsuseid, kasutades sügavamat tulevikku.
• Suurendage tõhusust: Mõned ettevõtted saavad kasutada ennustavat analüütikat, et prognoosida klientide nõudlust ja olla seega valmis nõudlust rahuldama, suurendades tootmist või varude taset. Tehased saavad kasutada ka ennustavat hooldust, et vähendada masinate rikkeid ja säästa kulusid.
• konkurentsieelise: Enamik ettevõtteid sõltub teabest ja olukorra või sündmuse kohta õige ülevaate omamine võib anda isegi väikestele ettevõtetele konkurentsieelise suuremate ettevõtete ees.
• Suurendage tulu: Konkurentsieelise, tegevuse ja klientide kaasamise optimeerimise või ressursside jaotamise optimeerimisega saab ettevõte suurendada üldist tulu ja kasumit.

Mudelitüübid ja -tehnikad

Ennustava analüüsirakenduse loomiseks saate kasutada erinevat tüüpi masinõppemudeleid. Igal tüübil on oma plussid ja miinused, nii et teie parim valik sõltub teie käes olevast tööst ja soovitud tulemustest.

Järgmised on peamised mudelitüübid, mida saate oma rakenduse koostamisel kasutada.

• Otsustuspuu mudelid: Nad kasutavad sõlme, mis esindavad otsuste tegemisel harusid, sarnaselt sellele, kuidas inimesed mõtlevad. Neid kasutatakse sageli teabe klassifitseerimisel, nt kas see on lind või koer?, kas see projekt on madala või kõrge riskiga?, ja nii edasi .
• Närvivõrgud: Närvivõrk on teist tüüpi masinõppesüsteem, mis on loodud inimaju järgi. Nad töötavad kihtidega, mida nimetatakse neuroniteks, mis võimaldavad neil õppida seoseid erinevat tüüpi andmesisestuse vahel ja nende tähendust. Näiteks on suured keelemudelid ja käekirjatuvastussüsteemid. Närvivõrgud sobivad ideaalselt keerukate projektide jaoks.
• Ajaseeria: Aja jooksul toimuvaid sündmusi (nt aktsia- või Forexi hindu) saab kõige paremini käsitleda aegridade analüüsiga. Aegrida on andmete kronoloogiline jada, mis indekseeritakse eelnevalt kindlaksmääratud ajavahemike järel. See mudel on hea rahanduse, inseneritöö, mustrite tuvastamise, ilmaennustuse ja muu jaoks.
• Regressioonanalüüsi mudelid: Regressioonanalüüs on statistiline meetod, mida kasutatakse kahe muutuja vahelise seose hindamiseks. Kui üks muutujatest sõltub teisest, näiteks lapse pikkus sõltub tema vanusest või inimese kaal sellest, kui palju toitu ta päevas sööb, siis saab regressioonanalüüsiga ennustada ühe muutuja väärtust, nt kaal, lähtudes teise nt pikkusest.
• Klasterdamismudelid: rühmitamine on andmete rühmitamise tehnika, mis kasutab objektide vahel sarnaseid omadusi, et rühmitada need klastriteks. Sarnane kvaliteet võib olla ükskõik milline, alates värvist, kujust, pikkusest, sissetuleku tasemest jne. Klasterdamine sobib hästi klientide segmenteerimiseks, soovitusmootoriteks, mustrituvastuseks ja muuks.

Ennustavad analüüsirakendused erinevates tööstusharudes

Erinevad inimesed kasutavad juba ennustavat analüütikat prognooside ja muude prognoositavate tulemuste saavutamiseks erinevates tööstusharudes. Järgmised tööstusharud on selle tehnoloogia ühed suuremad kasutajad.

• Turundus: Finantssektori ettevõtted kasutavad ennustavat analüütikat paljude tegevuste jaoks, sealhulgas pettuste avastamine ja ennetamine, riskide hindamine, klientide segmenteerimine, tulude kasv, töötajate rahulolu ja palju muud.
• Tootmis- ja tarneahel: Tootjad kasutavad ennustavat analüütikat varude haldamiseks, oma toodete müügiks ja turundamiseks, tööjõu optimeerimiseks tootmisgraafikutega vastavusse viimiseks, tooraine hankimise optimeerimiseks ja ennustavat hooldust, et vältida masina rikkeid ja vähendada seisakuid.
• Jaekaubandus: Ennustav analüütika leiab kasutust ka jaemüügisektoris, näiteks nõudluse prognoosimisel, turunduskampaaniates ja tulude prognoosimisel.
• sport: meeskonnad ja nende juhid saavad oma mängijate, treenerite ja ajalooliste esituste kohta ennustavat analüüsi kasutades avastada palju väärtuslikke teadmisi. See võib kaasa tuua paremaid mängustrateegiaid, paremat meeskonna jõudlust ja paremat vigastuste ennetamist.
• Hoolduse prognoosimine: Paljud ettevõtted loodavad tootlikkuse tagamiseks erinevatele masinatele ja kui need masinad lagunevad, kaotavad nad raha. Ennustav analüütika võib selle probleemi lahendada, kasutades andureid ja õiget tarkvara nende masinate jälgimiseks ja analüüsimiseks, nii et eelseisvaid rikkeid on lihtne märgata.
• Toimingute optimeerimine: kui teie ettevõte teostab toiminguid, mis toodavad palju andmejälgi, võib ennustav analüüs olla ideaalne tööriist, mis aitab teil leida võimalusi oma toimingute optimeerimiseks. Need optimeerimised võivad ulatuda teavitavast turundusest kuni tegevuskulude säästmiseni ja tulu maksimeerimiseni õigete hindadega.
• Ilmaennustus: Ilmaennustajad rakendavad täpsuse tagamiseks ka ennustavat analüütikat. Nad ühendavad ja edastavad satelliitide, ilmajaamade ja erinevate andurite andmeid tehisintellekti mudelisse, mis annab ennustusi.
• Video Games: Ennustava analüütika rakendusi mängutööstuses on samuti palju. Need aitavad parandada mängijate seotust, ennustades, mis mängijatele meeldib. Need aitavad ka mängusiseseid oste maksimeerida, mis võib õigesti tehes tulusid suurendada.

Ennustava analüüsi väljakutsed

Kuigi ennustav analüütika võib anda väärtuslikke teadmisi, kaasnevad sellega ka oma väljakutsed, mis võivad selle rakendamise keerulisemaks muuta. Järgnevalt on toodud mõned ennustava analüütika levinumad väljakutsed.

• Keerukus: Ennustav analüütika ei ole väga lihtne teema, seega ei pruugi see kõigile sobida. See tähendab, et igas meeskonnas või ettevõttes peaks olema keegi, kellel on analüütika jaoks olulised oskused.
• Andmekvaliteet: Ennustav mudel on täpselt nii hea kui andmed, mille põhjal seda koolitatakse. Seega, olenemata kasutatavast masinõppe lähenemisviisist ja algoritmidest saate kehvad tulemused, kui treenite oma süsteemi halbade andmete põhjal. Lahenduseks on loomulikult töötada kvaliteetsete andmetega nii mudeli treenimisel kui ka prognooside tegemisel.
• Vastuvõtmine: Mõned inimesed lihtsalt ei usalda masinaid või AI-tööriistade kasutamist, sest nad ei osta kogu tehisintellekti ideed. Selliste kasutuselevõtuprobleemide ületamine nõuab aega ja harimist tehisintellekti tööriistadega töötamise plusside ja miinuste kohta.

Parimad ennustavad analüüsitööriistad

Seal on palju tööriistu, mis aitavad teid ennustava analüüsi tegemisel ja millest igaühel on erinev lähenemisviis. Siin on mõned kõige populaarsemad:

• KÜLL: tasuta ja avatud lähtekoodiga analüüsiplatvorm.
• RapidMiner: andmekaevandamise ja masinõppe platvorm.
• SAP Analytics: pilvepõhine andmeanalüüsi platvorm.
• Pane: andmeplatvorm pilve ja AI jaoks.
• DataRobot: platvorm rakenduste kiireks juurutamiseks.
• Google Cloud AutoML: algajasõbralik ettevõtteklassi masinõpe.
• SAS: analüüsilahendused erinevatele tööstusharudele.
• Andmebaasid: Generatiivne AI-toega andmeluurerakendus.
• H2O.ai: generatiivne ja ennustav pilve-AI platvorm.
• Alteryx: lihtsalt kasutatav andmeanalüüsi tööriist

Järeldus

Selle ennustava analüütika ja selle paljude eeliste kohta organisatsioonidele alates tootmisest kuni turunduse ja rahanduseni blogipostituse lõpetamisel olete näinud erinevaid loomingulisi viise, kuidas ettevõtted seda tehnoloogiat kasutavad.

Samuti mõistate, et ka teie saate kasutada andmete, masinõppe ja statistiliste algoritmide abil ennustava analüütika jõudu, et luua oma ettevõtte jaoks väärtuslikke teadmisi ja prognoose.