Ennustava analytiikka: mitä se on ja miten se toimii

Ennakoiva analytiikka on ala tietojenkäsittely joka käyttää erilaisia ​​menetelmiä analysoidakseen yrityksen tietoja löytääkseen malleja tai trendejä, jotka auttavat yritystä tekemään oikeita päätöksiä.

Tähän prosessiin liittyy monia toimintoja, ja ne sisältävät tieteenaloja, kuten koneoppimista, data-analyysiä ja tekoäly algoritmeja, jotka auttavat tekemään nämä ennusteet.

Voit käyttää ennustavaa analytiikkaa monissa sovelluksissa. Tarvitset vain pääsyn historiallisiin tietoihin, joita voit käyttää järjestelmän kouluttamiseen, sekä nykyistä tietoa ennusteiden tekemiseen.

Tämä blogi tarkastellaan kaikkia erilaisia ​​etuja, joita ennakoivan analytiikan käyttäminen yrityksesi tarjoaa, ja näyttää lisäksi, kuinka pääset alkuun.

Kuinka ennustava analytiikka toimii

Ennakoiva analytiikka on osa data-analytiikan eri osa-alueita. Muut ovat kuvaava analytiikka, diagnostinen analytiikka ja ohjeellinen analytiikka.

Kuten niiden erilaiset nimet myös viittaavat, kuvaava analytiikka on alue, joka kuvaa kaikkea, mitä tilanteessa tapahtui, kun taas diagnostinen analytiikka yrittää selvittää, miksi se tapahtui. Ennakoiva analytiikka taas keskittyy löytämään asioita, joita saattaa tapahtua tulevaisuudessa, kun taas neljäs, preskriptiivinen analytiikka, etsii tapoja saada tiettyjä asioita tapahtumaan.

Katsotaanpa nyt tapoja, joilla ennustava analytiikka selvittää, mitä tulevaisuudessa voi tapahtua. Luettelon ne vaiheittain seuraavasti.

Vaihe 1: Tavoitteen määrittely

Ensin sinun on määritettävä, mitä yrität saavuttaa, ja teet sen määrittämällä ennustavan analyysin tavoitteet ja tavoitemuuttujat, joita yrität ennustaa. Tällaisia ​​kohteita voivat olla myynti, uusien asiakkaiden hankinta, laitteiden huolto ja niin edelleen.

Vaihe 2: Tiedonkeruu

Seuraavaksi sinun on kerättävä historiallisia tietoja, joita voit käyttää ennustavan mallisi koulutuksessa. Tietojoukon tulee olla mahdollisimman kattava ja sisältää kaikki olennaiset tiedot ja kohdemuuttujat.

Vaihe 3: Tietojen esikäsittely ja ominaisuuksien valinta

Sinun on aina valmisteltava tietosi ennen mallin harjoittamista poistamalla poikkeamat ja varmistamalla, että kaikki muuttujat ovat vertailukelpoisia. Työn yksinkertaistamiseksi ja tarkkuuden parantamiseksi sinun on sitten valittava muuttujat tai ominaisuudet, jotka ovat tärkeimmät tarvitsemiesi tulosten saavuttamiseksi.

Vaihe 4: Mallin valinta

Erilaiset koneoppimismallit toimivat hyvin erilaisiin tehtäviin. Joten sinun on myös valittava ennustavan mallin tyyppi, jonka kanssa työskentelet. Esimerkkejä ovat neuroverkot, lineaarinen regressio, päätöspuut ja paljon muuta.

Vaihe 5: Mallin koulutus ja hienosäätö

Koulutusvaihe on yksinkertaisesti mallin raakadatan syöttämistä ja sen opettamista, mitkä tuotokset ovat toivottavia ja mitkä eivät. Mitä enemmän tietoja syötät malliin, sitä parempia sen ennusteet ovat. Tämän jälkeen voit testata mallia sen suorituskyvyn vahvistamiseksi ja parametrien hienosäätämiseksi tarvittaessa.

Vaihe 6: Ennusteiden tekeminen ja käyttöönotto 

Kun olet tyytyväinen sen suorituskykyyn, voit käyttää mallia ennusteiden tekemiseen uusista tiedoista. Saatat joutua myös ottamaan mallin käyttöön tietyssä ympäristössä tai integroimaan sen muihin sovelluksiin ja järjestelmiin.

Ennustavan analyysin edut

Ennustava analyyttinen tekoälymalli tarjoaa monia etuja, vaikka tämä riippuu työstä, jota aiot tehdä, ja siitä, kuinka hyvin malli on koulutettu. Tässä on joitain ennakoivan analytiikan käytön suuria etuja.

• Arvioi ja pienennä riskiä: Kyky analysoida historiallisia tietoja helpottaa ennakoivien analytiikkamallien tunnistamista malleja, jotka osoittavat uhkia, riskialtista käyttäytymistä tai mahdollisia haittoja yritykselle. Näitä voivat olla petollisen toiminnan, luottoriskin ja muiden poikkeavuuksien tunnistaminen, jotka muutoin maksaisivat yritykselle rahaa.
• Tulevaisuuden trendien ennuste: Samat mallit voivat myös auttaa tunnistamaan markkinatrendit ja niihin liittyvän asiakkaiden käyttäytymisen. Yritykset voivat hyödyntää näitä tietoja saadakseen kilpailuetua, ansaitakseen enemmän rahaa ja saadakseen paremman asiakassuhteen.
• Paranna päätösten peittämistä: Ennakoiva analytiikka tarjoaa myös johtajille tärkeän päätöksentekotyökalun. Kyky tunnistaa suhteita, trendejä ja malleja nykyisestä ja historiallisesta tiedosta antaa kenelle tahansa yritysjohtajalle mahdollisuuden tehdä vahvoja datalähtöisiä päätöksiä syvemmän tulevaisuuden näkemyksen kautta.
• Tehosta tehokkuutta: Jotkut yritykset voivat käyttää ennakoivaa analytiikkaa asiakkaiden kysynnän ennustamiseen ja siten olla valmiita vastaamaan kysyntään lisäämällä tuotantoa tai varastotasoja. Tehtaat voivat myös käyttää ennakoivaa huoltoa vähentääkseen konevikoja ja säästääkseen kustannuksia.
• Kilpailuetu: Useimmat yritykset ovat riippuvaisia ​​tiedoista, ja oikeat näkemykset tilanteesta tai tapahtumasta voi antaa jopa pienille yrityksille kilpailuedun suurempiin verrattuna.
• Lisää tuloja: Yrityksellä on kilpailuetu, optimoimalla toimintaa ja asiakkaiden sitoutumista tai pystymällä optimoimaan resurssien allokointi, yritys voi kasvattaa kokonaistuloja ja voittoja.

Mallityypit ja -tekniikat

On olemassa erilaisia ​​​​koneoppimismalleja, joita voit käyttää ennustavan analytiikkasovelluksen rakentamiseen. Jokaisella tyypillä on hyvät ja huonot puolensa, joten paras valintasi riippuu käsillä olevasta työstä ja siitä, millaisia ​​tuloksia yrität saavuttaa.

Seuraavassa on tärkeimmät mallityypit, joita voit käyttää sovelluksesi rakentamisessa.

• Päätöspuumallit: He käyttävät solmuja, jotka edustavat haaroja päätöksenteossa, aivan kuten ihmiset ajattelevat. Niitä käytetään usein tietojen luokittelussa, kuten onko tämä lintu vai koira?, onko tämä projekti pieni vai suuri riski?, ja niin edelleen .
• Neuraaliverkot: Neuraaliverkko on toisenlainen koneoppimisjärjestelmä, joka on mallinnettu ihmisaivojen mukaan. He työskentelevät neuroneiksi kutsuttujen kerrosten kanssa, joiden avulla he voivat oppia erilaisten datasyötteiden välisiä suhteita ja niiden merkitystä. Esimerkkinä ovat suuret kielimallit ja käsinkirjoituksen tunnistusjärjestelmät. Neuroverkot ovat ihanteellisia monimutkaisiin projekteihin.
• Aikasarja: Ajan mittaan tapahtuvat tapahtumat, kuten osake tai Forex hinnat voidaan parhaiten käsitellä aikasarjaanalyysillä. Aikasarja on kronologinen peräkkäinen data, joka on indeksoitu ennalta määrätyin aikavälein. Tämä malli on hyvä rahoittaa, suunnittelu, kuvioiden tunnistus, sääennusteet ja paljon muuta.
• Regressioanalyysimallit: Regressioanalyysi on tilastollinen menetelmä, jota käytetään kahden muuttujan välisen suhteen arvioimiseen. Jos jokin muuttujista riippuu toisesta, kuten lapsen pituus riippuu iästä tai henkilön paino riippuu siitä, kuinka paljon ruokaa hän syö päivittäin, voidaan regressioanalyysillä ennustaa yhden muuttujan, esimerkiksi painon, arvoa. toisaalta esim. korkeus.
• Klusterimallit: Klusterointi on tietojen ryhmittelytekniikka, joka käyttää samanlaisia ​​ominaisuuksia objektien välillä ryhmitelläkseen ne klustereiksi. Samanlainen laatu voi olla mikä tahansa väri, muoto, pituus, tulotaso ja niin edelleen. Klusterointi toimii hyvin asiakkaiden segmentoinnissa, suositusmoottoreissa, hahmontunnistuksessa ja muussa.

Ennustavat analytiikkasovellukset eri toimialoilla

Eri ihmiset käyttävät jo ennakoivaa analytiikkaa saavuttaakseen ennusteita ja muita ennakoivia tuloksia eri toimialoilla. Seuraavat teollisuudenalat ovat teknologian voimakkaimpia käyttäjiä.

• Rahoittaa: Rahoitusalan yritykset hyödyntävät ennakoivaa analytiikkaa niin monissa toimissa, mukaan lukien petosten havaitseminen ja ehkäisy, riskinarviointi, asiakassegmentointi, tulojen kasvu, työntekijöiden tyytyväisyys ja monet muut.
• Valmistus- ja toimitusketju: Valmistajat käyttävät ennakoivaa analytiikkaa varastonhallintaan, tuotteidensa myyntiin ja markkinointiin, työvoiman optimointiin tuotantoaikataulujen mukauttamiseen, raaka-aineiden hankinnan optimointiin ja ennakoivaa huoltoa välttääkseen koneen rikkoutumisen ja vähentääkseen seisokkeja.
• Vähittäiskauppa: Ennakoivaa analytiikkaa hyödynnetään myös vähittäiskaupassa esimerkiksi kysynnän ennustamisessa, markkinointikampanjoissa ja tulojen ennustamisessa.
• Urheilu: Joukkueet ja heidän johtajansa voivat löytää paljon arvokkaita oivalluksia hyödyntämällä ennustavaa analytiikkaa pelaajistaan, valmentajiinsa ja heidän historiallisista suorituksistaan. Tämä voi johtaa parempiin pelistrategioihin, parempaan joukkueen suorituskykyyn ja parempaan loukkaantumisen ehkäisyyn.
• Huoltoennuste: Monet yritykset luottavat erilaisiin koneisiin tuottavuus ja kun nämä koneet hajoavat, he menettävät rahaa. Ennakoiva analytiikka voi ratkaista tämän ongelman käyttämällä antureita ja oikeita ohjelmistoja, jotka valvovat ja analysoivat näitä koneita, joten uhkaavat viat on helppo havaita.
• Toiminnan optimointi: Jos yrityksesi harjoittaa toimintaa, joka tuottaa paljon datapolkuja, ennakoiva analytiikka saattaa olla ihanteellinen työkalu, joka auttaa sinua löytämään tapoja optimoida toimintaasi. Nämä optimoinnit voivat vaihdella havaintomarkkinoinnista käyttökustannusten säästämiseen ja tuoton maksimointiin oikealla hinnoittelulla.
• Sääennustus: Sääennustajat käyttävät myös ennustavaa analytiikkaa tarkkuuden vuoksi. Ne yhdistävät ja syöttävät satelliiteista, sääasemista ja erilaisista antureista saatavaa dataa tekoälymalliin, joka tarjoaa ennusteet.
• Videopelit: Ennakoivan analytiikan sovelluksia peliteollisuudessa on myös monia. Ne auttavat parantamaan pelaajien sitoutumista ennustamalla, mistä yksittäiset pelaajat pitävät. Ne auttavat myös maksimoimaan pelin sisäisiä ostoksia, mikä voi lisätä tuloja oikein tehtynä.

Ennakoivan analytiikan haasteet

Vaikka ennustava analytiikka voi tuottaa arvokkaita oivalluksia, siihen liittyy myös omat haasteensa, jotka voivat vaikeuttaa sen toteuttamista. Seuraavassa on joitain näistä ennakoivan analytiikan yleisistä toteutushaasteista.

• Monimutkaisuus: Ennakoiva analytiikka ei ole kovin yksinkertainen aihe, joten se ei välttämättä sovi kaikille. Tämä tarkoittaa, että jokaisella tiimillä tai yrityksellä tulee olla joku, jolla on olennaiset analytiikan taidot.
• Tietojen laatu: Ennakoiva malli on vain niin hyvä kuin tiedot, joiden perusteella se on koulutettu. Joten riippumatta siitä, minkä tyyppistä koneoppimistapaa ja algoritmeja käytät, saat huonoja tuloksia, jos koulutat järjestelmääsi huonoilla tiedoilla. Ratkaisu on tietysti työskennellä laadukkaan datan kanssa sekä mallin koulutuksessa että ennusteiden tekemisessä.
• Hyväksyminen: Jotkut ihmiset eivät yksinkertaisesti luota koneisiin tai tekoälytyökalujen käyttöön, koska he eivät osta koko tekoäly-ideaa. Tällaisten käyttöönottohaasteiden voittaminen vaatii aikaa ja koulutusta tekoälytyökalujen kanssa työskentelyn eduista ja haitoista.

Parhaat ennakoivat analytiikkatyökalut

On olemassa monia työkaluja, jotka voivat auttaa sinua ennustavassa analytiikan tekemisessä. Jokaisella on erilainen lähestymistapa. Tässä on joitain suosituimmista:

• RUOKA: Vapaa & avoimen lähdekoodin analytiikkaalusta.
• RapidMiner: Tiedonlouhinta- ja koneoppimisalusta.
• SAP Analytics: Pilvipohjainen tietojen analysointialusta.
• Laittaa: Dataalusta pilvelle ja tekoälylle.
• DataRobot: Alusta nopeille sovellusten toteutuksille.
• Google Cloud AutoML: Aloittelijaystävällinen yritystason koneoppiminen.
• SAS: Analyysiratkaisut eri toimialoille.
• Tietokannat: Generatiivinen AI-käyttöinen tietoälysovellus.
• H2O.ai: Luova ja ennakoiva pilvi AI-alusta.
• Alteryx: Helppokäyttöinen tietojen analysointityökalu

Yhteenveto

Päätellen tämän ennustavaa analytiikkaa ja sen monia etuja organisaatioille tuotannosta markkinointiin ja rahoitukseen käsittelevän blogikirjoituksen päätteeksi olet nähnyt erilaisia ​​luovia tapoja, joilla yritykset käyttävät tätä tekniikkaa.

Ymmärrät myös, että sinäkin voit hyödyntää ennustavan analytiikan tehoa datan, koneoppimisen ja tilastollisten algoritmien avulla luodaksesi arvokkaita oivalluksia ja ennusteita yrityksellesi.