予測分析: 概要とその仕組み

予測分析は、データサイエンスさまざまな方法を使用して企業のデータを分析し、企業が適切な意思決定を行うのに役立つパターンや傾向を見つけます。

このプロセスには多くの活動が関わっており、機械学習、データ分析、人工知能それらの予測を行うのに役立つアルゴリズム。

予測分析は幅広いアプリケーションで使用できます。必要なのは、システムのトレーニングに使用できる履歴データと、予測を行うための現在のデータにアクセスすることだけです。

この blog ビジネスで予測分析を使用することによるさまざまなメリットをすべて検討し、さらに開始する方法も示します。

目次隠す

予測分析の仕組み

予測分析の利点

モデルの種類とテクニック

さまざまな業界にわたる予測分析アプリケーション

予測分析の課題

上位の予測分析ツール

まとめ

予測分析の仕組み

予測分析は、データ分析のさまざまな領域の一部です。他の分析は、記述的分析、診断的分析、処方的分析です。

それぞれの名前の違いからもわかるように、記述分析はある状況で起こったあらゆることを説明する領域ですが、診断分析はそのことが起こった理由を見つけようとします。一方、予測分析は、将来起こる可能性のあることを見つけることに重点を置いており、4 番目の規範的分析は、特定のことを実現する方法を模索します。

ここで、予測分析が将来何が起こるかを発見するために使用される方法を見てみましょう。以下に手順別に挙げていきます。

ステップ 1: 目的の定義

まず、何を達成しようとしているのかを定義する必要があります。これを行うには、予測分析の目的と、予測しようとしているターゲット変数を指定します。これらの目標には、販売、新規顧客の獲得、機器のメンテナンスなどが含まれます。

ステップ 2: データ収集

次に、予測モデルのトレーニングに使用できる履歴データを収集する必要があります。データセットは、すべての関連情報とターゲット変数を含む、可能な限り包括的なものである必要があります。

ステップ 3: データの前処理と特徴の選択

モデルをトレーニングする前に、異常値を削除し、すべての変数が同等のスケールであることを確認して、データを準備する必要があります。次に、作業を簡素化し、精度を向上させるために、必要な結果を達成するために最も重要な変数または特徴を選択する必要があります。

ステップ 4: モデルの選択

さまざまな機械学習モデルがさまざまなタスクに適しています。したがって、使用する予測モデルのタイプも選択する必要があります。例には、ニューラルネットワーク、線形回帰、デシジョンツリーなどが含まれます。

ステップ 5: モデルのトレーニングと微調整

トレーニングフェーズでは、単純に生データをモデルに供給し、どの出力が望ましいものでどの出力が望ましくないのかをモデルに教えます。モデルに供給するデータが多ければ多いほど、その予測はより正確になります。その後、モデルをテストしてパフォーマンスを検証し、必要に応じてパラメーターを微調整できます。

ステップ 6: 予測と展開の作成

パフォーマンスに満足したら、そのモデルを使用して新しいデータを予測できます。モデルを特定の環境にデプロイしたり、他のアプリケーションやシステムと統合したりする必要がある場合もあります。

予測分析の利点

予測分析 AI モデルを自由に使えることには多くの利点がありますが、これは実行する予定の作業とモデルがどの程度適切にトレーニングされているかによって異なります。予測分析を使用する主な利点をいくつか紹介します。

リスクの評価と軽減: 履歴データを分析する機能により、予測分析モデルで脅威、危険な行動、または企業への潜在的な損害を示すパターンを特定することが容易になります。これには、不正行為、信用リスク、および企業に何らかの費用がかかる可能性があるその他の異常の特定が含まれる場合があります。
将来の動向を予測する: 同じパターンは、市場の傾向や関連する顧客の行動を特定するのにも役立ちます。企業はこの情報を活用して、競争上の優位性を獲得し、より多くの収益を上げ、顧客エンゲージメントを向上させることができます。
意思決定マスキングの改善: 予測分析は、マネージャーに重要な意思決定ツールも提供します。現在および過去のデータの関係、傾向、パターンを特定できるため、ビジネスリーダーは将来についてのより深い洞察を通じて、データに基づいた確かな意思決定を行うことができます。
効率を高める: 一部の企業では、予測分析を使用して顧客の需要を予測し、生産レベルや在庫レベルを引き上げることで需要に対応できるようになります。工場では、機械の故障を減らし、コストを節約するために予知保全を採用することもできます。
競争上の優位性: ほとんどのビジネスは情報に依存しており、状況やイベントについて適切な洞察を得ることで、たとえ小規模な企業であっても、大企業に対して競争上の優位性を得ることができます。
収益の増加: 競争上の優位性を持ち、業務と顧客エンゲージメントを最適化し、あるいはリソース配分を最適化できることにより、企業は全体的な収益と利益を高めることができます。

モデルの種類とテクニック

予測分析アプリケーションの構築に使用できるさまざまな種類の機械学習モデルがあります。各タイプには長所と短所があるため、最適な選択は、現在取り組んでいる作業と達成しようとしている結果の種類によって異なります。

以下に、アプリケーションの構築に使用できる主なモデルタイプを示します。

デシジョンツリーモデル: 彼らは、人間が推論するのと同じように、意思決定の分岐を表すノードを使用します。これらは、次のような情報の分類によく使用されます。 これは鳥ですか、それとも犬ですか？, これはプロジェクト低リスクか高リスクか？、等々。
ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルにした別のタイプの機械学習システムです。これらは、さまざまな種類のデータ入力とその意味の間の関係を学習できるニューロンと呼ばれる層を操作します。例としては、大規模な言語モデルや手書き認識システムがあります。ニューラルネットワークは複雑なプロジェクトに最適です。
時系列: 株式や債券など、時間の経過とともに発生するイベント Forex 価格などの変動は時系列分析で最もよく扱われます。時系列とは、あらかじめ決められた時間間隔でインデックス付けされた時系列のデータの連続です。このモデルはファイナンス、エンジニアリング、パターン認識、天気予報など。
回帰分析モデル: 回帰分析は、2 つの変数間の関係を推定するために使用される統計手法です。子供の身長が年齢に依存する、または人の体重が毎日食べる食事の量に依存するなど、変数の 1 つが別の変数に依存する場合、回帰分析を使用して 1 つの変数の値 (体重など) を予測できます。もう一方では、たとえば身長。
クラスタリングモデル: クラスタリングは、オブジェクト間の類似した性質を使用してそれらをクラスターにグループ化するデータグループ化手法です。似た性質とは、色、形、身長、収入レベルなど、あらゆるものを指します。クラスタリングは、顧客のセグメンテーション、レコメンデーションエンジン、パターン認識などに適しています。

さまざまな業界にわたる予測分析アプリケーション

すでにさまざまな人々が予測分析を使用して、さまざまな業界にわたって予測やその他の予測結果を達成しています。以下の業界は、このテクノロジーを最も頻繁に使用している業界の一部です。

ファイナンス: 金融業界の企業は、不正行為の検出と防止、リスク評価、顧客のセグメント化、収益の増加、従業員の満足度など、非常に多くの活動に予測分析を活用しています。
製造およびサプライチェーン：メーカーは、在庫管理、自社製品の販売とマーケティング、生産スケジュールに合わせた労働力の最適化、原材料調達の最適化、機械の故障を回避してダウンタイムを削減するための予知保全に予測分析を使用しています。
小売商: 予測分析は、需要予測、マーケティングキャンペーン、収益予測などの方法で小売業界でも活用されています。
スポーツ: チームとそのマネージャーは、選手、コーチ、および過去のパフォーマンスに関する予測分析を利用することで、多くの貴重な洞察を発見できます。これにより、より良いゲーム戦略、チームのパフォーマンスの向上、怪我の予防につながります。
メンテナンス予測多くの企業がさまざまな機械に依存しています生産性これらの機械が故障すると、損失が発生します。予測分析では、センサーと適切なソフトウェアを使用してこれらの機械を監視および分析することでこの問題を解決できるため、故障が迫っていることを簡単に発見できます。
運用の最適化: 大量のデータ証跡を生成する業務を行っている場合、予測分析は業務を最適化する方法を見つけるのに役立つ理想的なツールとなる可能性があります。この最適化は、アウトリーチマーケティングから運用コストの削減、適切な価格設定による収益の最大化まで多岐にわたります。
天気予報: 気象予報士も精度を高めるために予測分析を適用します。衛星、気象観測所、さまざまなセンサーからのデータを組み合わせて AI モデルに入力し、予測を提供します。
ビデオゲーム: ゲーム業界における予測分析の応用例も数多くあります。個々のプレイヤーが何を好むかを予測することで、プレイヤーのエンゲージメントを向上させるのに役立ちます。また、ゲーム内購入を最大化するのにも役立ち、正しく行えば収益を増やすことができます。

予測分析の課題

予測分析は貴重な洞察を生み出すことができますが、それ自体に課題も伴い、実装がより困難になる可能性があります。以下に、予測分析の一般的な実装上の課題の一部を示します。

複雑: 予測分析はそれほど単純なテーマではないため、すべての人に適しているわけではないかもしれません。これは、各チームまたは企業に分析専用の必須スキルを備えた人材を配置する必要があることを意味します。
データ品質: 予測モデルの良さは、トレーニングに使用されたデータによって決まります。したがって、使用する機械学習アプローチやアルゴリズムの種類に関係なく、貧弱なデータでシステムをトレーニングすると、貧弱な結果が得られます。もちろん、解決策はモデルのトレーニングと予測の両方において高品質のデータを扱うことです。
養子縁組: 人工知能のアイデア全体を支持しないため、単純に機械や AI ツールの使用を信頼しない人もいます。このような導入の課題を克服するには、時間と、AI ツールを使用するメリットとデメリットについての教育が必要です。