Prediktivna analitika: što je to i kako radi

Prediktivna analitika je grana znanosti o podacima koja koristi različite metode za analizu podataka iz poduzeća, kako bi se pronašli obrasci ili trendovi koji će toj tvrtki pomoći da donese ispravne odluke.

Mnogo je aktivnosti uključenih u ovaj proces i one uključuju discipline poput strojnog učenja, analize podataka i algoritama umjetne inteligencije koji pomažu u izradi tih predviđanja.

Prediktivnu analitiku možete koristiti u širokom rasponu aplikacija. Sve što trebate je pristup povijesnim podacima koje možete koristiti za treniranje vašeg sustava, plus trenutni podaci na temelju kojih možete napraviti predviđanja.

Ovaj blog razmatra sve različite prednosti korištenja prediktivne analitike u vašem poslovanju i dodatno vam pokazuje kako započeti.

Kako radi prediktivna analitika

Prediktivna analitika jedan je dio različitih područja analitike podataka. Druge su deskriptivna analitika, dijagnostička analitika i preskriptivna analitika.

Kao što njihovi različiti nazivi također sugeriraju, deskriptivna analitika je područje koje opisuje sve što se dogodilo u nekoj situaciji, dok dijagnostička analitika pokušava otkriti zašto se to dogodilo. Prediktivna analitika, s druge strane, fokusira se na pronalaženje stvari koje bi se mogle dogoditi u budućnosti, dok četvrta, preskriptivna analitika, traži načine na koje možete učiniti da se određene stvari dogode.

Sada pogledajmo načine koje prediktivna analitika koristi da otkrije što bi se moglo dogoditi u budućnosti. Navest ću ih u sljedećim koracima.

Korak 1: Definicija cilja

Prvo morate definirati što pokušavate postići, a to činite navođenjem ciljeva za prediktivnu analizu i ciljnih varijabli koje pokušavate predvidjeti. Ti ciljevi mogu biti prodaja, stjecanje novih kupaca, održavanje opreme i tako dalje.

Korak 2: Prikupljanje podataka

Zatim morate prikupiti povijesne podatke koje možete koristiti u obučavanju svog prediktivnog modela. Skup podataka trebao bi biti što opsežniji, sa svim relevantnim informacijama i ciljnim varijablama.

Korak 3: Predobrada podataka i odabir značajki

Uvijek morate pripremiti svoje podatke prije uvježbavanja modela uklanjanjem ekstremnih vrijednosti i osiguravanjem da su sve varijable na usporedivoj skali. Zatim da biste pojednostavili svoj rad i poboljšali točnost, trebate odabrati varijable ili značajke koje su najvažnije za postizanje rezultata koji su vam potrebni.

Korak 4: Odabir modela

Različiti modeli strojnog učenja dobro funkcioniraju za različite zadatke. Dakle, također ćete morati odabrati vrstu prediktivnog modela s kojim ćete raditi. Primjeri uključuju neuronske mreže, linearnu regresiju, stabla odlučivanja i još mnogo toga.

Korak 5: Obuka modela i fino podešavanje

Faza obuke je jednostavno hranjenje modela sirovim podacima i podučavanje koji su rezultati poželjni, a koji nisu. Što više podataka unesete u model, to će njegova predviđanja biti bolja. Zatim možete testirati model kako biste potvrdili njegove performanse i fino podesili parametre prema potrebi.

Korak 6: Izrada predviđanja i implementacija 

Nakon što budete zadovoljni njegovom izvedbom, možete upotrijebiti model za predviđanje novih podataka. Možda ćete također morati implementirati model u određeno okruženje ili ga integrirati s drugim aplikacijama i sustavima.

Prednosti prediktivne analize

Imati na raspolaganju prediktivni analitički model umjetne inteligencije ima mnogo prednosti, iako to ovisi o poslu koji namjeravate raditi io tome koliko je model dobro obučen. Evo nekih od glavnih prednosti korištenja prediktivne analitike.

• Procijenite i smanjite rizik: Mogućnost analize povijesnih podataka olakšava prediktivnim analitičkim modelima identificiranje obrazaca koji ukazuju na prijetnje, rizično ponašanje ili potencijalnu štetu tvrtki. To može uključivati ​​prepoznavanje prijevarnog ponašanja, kreditnog rizika i drugih anomalija koje bi inače koštale tvrtku nešto novca.
• Predviđanje budućih trendova: Isti obrasci također mogu pomoći u prepoznavanju tržišnih trendova i povezanog ponašanja kupaca. Tvrtke mogu iskoristiti ove informacije kako bi stekle konkurentsku prednost, zaradile više novca i bolje angažirale kupce.
• Poboljšajte maskiranje odluka: Prediktivna analitika također pruža menadžerima važan alat za donošenje odluka. Sposobnost identificiranja odnosa, trendova i obrazaca u trenutnim i povijesnim podacima omogućuje svakom poslovnom vođi donošenje čvrstih odluka temeljenih na podacima kroz dublje uvide u budućnost.
• Povećajte učinkovitost: Neke tvrtke mogu koristiti prediktivnu analitiku za predviđanje potražnje kupaca i na taj način biti spremne zadovoljiti potražnju povećanjem proizvodnje ili razina zaliha. Tvornice također mogu koristiti prediktivno održavanje kako bi smanjile kvarove strojeva i uštedjele troškove.
• Konkurentska prednost: Većina poduzeća ovisi o informacijama, a pravi uvid u situaciju ili događaj može čak i malim tvrtkama dati konkurentsku prednost u odnosu na veće.
• Povećajte prihod: Imajući konkurentsku prednost, optimizirajući operacije i angažman kupaca ili sposobnošću optimiziranja raspodjele resursa, tvrtka može povećati ukupne prihode i dobit.

Vrste i tehnike modela

Postoje različite vrste modela strojnog učenja koje možete koristiti za izradu aplikacije za prediktivnu analitiku. Svaka vrsta ima svoje prednosti i nedostatke, tako da će vaš najbolji izbor ovisiti o poslu koji imate pri ruci i vrsti rezultata koje pokušavate postići.

Slijede glavne vrste modela koje možete koristiti u izradi svoje aplikacije.

• Modeli stabla odlučivanja: Koriste čvorove koji predstavljaju grane u donošenju odluka, slično kao što ljudi razmišljaju. Često se koriste u klasifikaciji informacija, kao npr je li ovo ptica ili pas?, je li ovaj projekt niskog rizika ili visokog rizika?, i tako dalje .
• Neuronske mreže: Neuronska mreža je još jedna vrsta sustava strojnog učenja po uzoru na ljudski mozak. Oni rade sa slojevima zvanim neuroni koji im omogućuju da nauče odnose između različitih vrsta unosa podataka i onoga što oni znače. Primjer su veliki jezični modeli i sustavi za prepoznavanje rukopisa. Neuronske mreže idealne su za složene projekte.
• Vremenske serije: Događaji koji se događaju tijekom vremena, kao što su cijene dionica ili Forex, najbolje se rješavaju analizom vremenskih serija. Vremenska serija je kronološki niz podataka koji su indeksirani tijekom unaprijed određenih vremenskih intervala. Ovaj model je dobar za financije, inženjering, prepoznavanje uzoraka, vremensku prognozu i još mnogo toga.
• Modeli regresijske analize: Regresijska analiza je statistička metoda koja se koristi za procjenu odnosa između dviju varijabli. Ako jedna od varijabli ovisi o drugoj, kao što je visina djeteta ovisi o njegovoj dobi, ili težina osobe ovisi o tome koliko hrane dnevno pojede, tada se regresijska analiza može koristiti za predviđanje vrijednosti jedne varijable, npr. težine, na temelju s druge npr. visina.
• Modeli klasteriranja: Grupiranje je tehnika grupiranja podataka koja koristi slične kvalitete između objekata kako bi ih grupirala u klastere. Slična kvaliteta može biti bilo što, od boje, oblika, visine, razine prihoda i tako dalje. Grupiranje dobro funkcionira za segmentaciju kupaca, mehanizme za preporuke, prepoznavanje uzoraka itd.

Prediktivne analitičke aplikacije u raznim industrijama

Različiti ljudi već koriste prediktivnu analitiku za postizanje predviđanja i drugih prediktivnih rezultata u različitim industrijama. Sljedeće industrije su neke od najvećih korisnika tehnologije.

• Financije: Poduzeća u financijskoj industriji koriste prediktivnu analitiku za toliko mnogo aktivnosti, uključujući otkrivanje i sprječavanje prijevara, procjenu rizika, segmentaciju kupaca, rast prihoda, zadovoljstvo zaposlenika i još mnogo toga.
• Lanac proizvodnje i opskrbe: Proizvođači koriste prediktivnu analitiku za upravljanje zalihama, prodaju i marketing svojih proizvoda, optimizaciju radne snage za usklađivanje s planovima proizvodnje, optimizaciju nabave sirovina i prediktivno održavanje kako bi izbjegli kvarove strojeva i smanjili zastoje.
• Maloprodaja: Prediktivna analitika također nalazi primjenu u maloprodajnoj industriji na načine kao što su predviđanje potražnje, marketinške kampanje i predviđanje prihoda.
• Sportske aktivnosti: Momčadi i njihovi menadžeri mogu otkriti puno vrijednih uvida korištenjem prediktivne analitike o svojim igračima, trenerima i njihovim povijesnim izvedbama. To može dovesti do boljih strategija igre, poboljšane momčadske izvedbe i bolje prevencije ozljeda.
• Predviđanje održavanja: Mnoge se tvrtke oslanjaju na različite strojeve za produktivnost, a kada se ti strojevi pokvare, gube novac. Prediktivna analitika može riješiti ovaj problem pomoću senzora i pravog softvera za nadzor i analizu ovih strojeva, tako da je lako uočiti predstojeće kvarove.
• Optimizacija operacija: Ako vaša tvrtka vodi operacije koje proizvode mnogo tragova podataka, onda bi prediktivna analitika mogla biti idealan alat koji će vam pomoći da otkrijete načine za optimizaciju svojih operacija. Ove optimizacije mogu varirati od marketinga do uštede operativnih troškova i maksimiziranja prihoda uz odgovarajuće cijene.
• Prognoza vremena: Prognozeri vremena također primjenjuju prediktivnu analitiku za točnost. Oni kombiniraju i unose podatke sa satelita, meteoroloških stanica i raznih senzora u AI model koji daje predviđanja.
• Video igre: Primjene prediktivne analitike u industriji igara također su brojne. Oni pomažu poboljšati angažman igrača predviđajući što će se pojedinačnim igračima svidjeti. Oni također pomažu u maksimiziranju kupnji u igri, što može povećati prihode ako se napravi ispravno.

Izazovi prediktivne analitike

Dok prediktivna analitika može dati vrijedne uvide, ona također dolazi sa svojim izazovima, koji mogu otežati njezinu implementaciju. Slijede neki od ovih uobičajenih izazova implementacije prediktivne analitike.

• Složenost: Prediktivna analitika nije vrlo jednostavna tema, pa možda neće biti za svakoga. To znači da svaki tim ili tvrtka treba imati nekoga s bitnim vještinama posvećenim analitici.
• Kvaliteta podataka: Prediktivni model je dobar onoliko koliko su dobri podaci na kojima se trenira. Dakle, bez obzira na vrstu pristupa strojnog učenja i algoritama koje koristite, dobit ćete loše rezultate ako svoj sustav trenirate na lošim podacima. Rješenje je, naravno, raditi s visokokvalitetnim podacima, kako u obuci modela tako iu predviđanju.
• Usvojenje: Neki ljudi jednostavno nemaju povjerenja u strojeve ili upotrebu AI alata jer ne prihvaćaju cijelu ideju umjetne inteligencije. Prevladavanje takvih izazova usvajanja zahtijeva vrijeme i obrazovanje o prednostima i nedostacima rada s AI alatima.

Najbolji alati za prediktivnu analitiku

Postoje mnogi alati koji vam mogu pomoći s prediktivnom analizom, a svaki ima različite pristupe. Evo nekih od najpopularnijih:

• KNIM: Besplatna analitička platforma otvorenog koda.
• RapidMiner: Platforma za rudarenje podataka i strojno učenje.
• SAP Analytics: Platforma za analizu podataka temeljena na oblaku.
• weka: Podatkovna platforma za oblak i AI.
• DataRobot: Platforma za brzu implementaciju aplikacija.
• Google Cloud AutoML: Strojno učenje za poduzeća prilagođeno početnicima.
• SAS: Analitička rješenja za razne industrije.
• Databrikovi: Generativna aplikacija za podatkovnu inteligenciju koju pokreće AI.
• H2O.ti: Generativna i prediktivna AI platforma u oblaku.
• Alteryx: Alat za analizu podataka jednostavan za korištenje

Zaključak

Zaokružujući ovaj post na blogu o prediktivnoj analitici i njezinim brojnim prednostima za organizacije od proizvodnje do marketinga i financija, vidjeli ste različite kreativne načine na koje tvrtke koriste ovu tehnologiju.

Također ćete shvatiti da i vi možete iskoristiti snagu prediktivne analitike putem podataka, strojnog učenja i statističkih algoritama za stvaranje vrijednih uvida i predviđanja za vaše poslovanje.