პროგნოზირებადი ანალიტიკა: რა არის და როგორ მუშაობს

პროგნოზირებადი ანალიტიკა არის მონაცემთა მეცნიერების ფილიალი, რომელიც იყენებს სხვადასხვა მეთოდებს ბიზნესის მონაცემების გასაანალიზებლად, რათა მოიძიოს შაბლონები ან ტენდენციები, რომლებიც დაეხმარება ამ ბიზნესს სწორი გადაწყვეტილებების მიღებაში.

ამ პროცესში ჩართულია მრავალი აქტივობა და მათ შორისაა დისციპლინები, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა, მონაცემთა ანალიზი და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები, რომლებიც დაგეხმარებათ ამ პროგნოზების გაკეთებაში.

თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ პროგნოზირებადი ანალიტიკა აპლიკაციების ფართო სპექტრში. ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ არის წვდომა ისტორიულ მონაცემებზე, რომლებიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ თქვენი სისტემის მოსამზადებლად, პლუს მიმდინარე მონაცემები პროგნოზების გასაკეთებლად.

ეს ბლოგი განიხილავს თქვენს ბიზნესში პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოყენების ყველა სხვადასხვა სარგებელს და დამატებით გაჩვენებთ, თუ როგორ უნდა დაიწყოთ.

როგორ მუშაობს პროგნოზირებადი ანალიტიკა

პროგნოზირებადი ანალიტიკა მონაცემთა ანალიტიკის სხვადასხვა სფეროს ერთ-ერთი ნაწილია. დანარჩენები არის აღწერილობითი ანალიტიკა, დიაგნოსტიკური ანალიტიკა და რეცეპტური ანალიტიკა.

როგორც მათი სხვადასხვა სახელები ასევე ვარაუდობენ, აღწერილობითი ანალიტიკა არის სფერო, რომელიც აღწერს ყველაფერს, რაც მოხდა სიტუაციაში, ხოლო დიაგნოსტიკური ანალიტიკა ცდილობს გაარკვიოს, რატომ მოხდა ეს. მეორეს მხრივ, პროგნოზირებადი ანალიტიკა ყურადღებას ამახვილებს იმაზე, თუ რა შეიძლება მოხდეს მომავალში, ხოლო მეოთხე, წინასწარმეტყველური ანალიტიკა, ეძებს გზებს, რომლითაც შეგიძლიათ კონკრეტული რამ მოხდეს.

ახლა მოდით შევხედოთ გზებს, რომლებსაც პროგნოზირებადი ანალიტიკა იყენებს იმის გასარკვევად, თუ რა შეიძლება მოხდეს მომავალში. მე ჩამოვთვლი მათ ეტაპად შემდეგნაირად.

ნაბიჯი 1: მიზნის განსაზღვრა

პირველ რიგში, თქვენ უნდა განსაზღვროთ რის მიღწევას ცდილობთ და ამას აკეთებთ თქვენი მიზნების მითითებით პროგნოზირებადი ანალიზისთვის და სამიზნე ცვლადები, რომელთა პროგნოზირებასაც ცდილობთ. ეს მიზნები შეიძლება იყოს გაყიდვები, ახალი მომხმარებლების შეძენა, აღჭურვილობის შენარჩუნება და ა.შ.

ნაბიჯი 2: მონაცემთა შეგროვება

შემდეგი, თქვენ უნდა შეაგროვოთ ისტორიული მონაცემები, რომლებიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ თქვენი პროგნოზირების მოდელის ტრენინგში. მონაცემთა ნაკრები უნდა იყოს მაქსიმალურად ყოვლისმომცველი, ყველა შესაბამისი ინფორმაციით და სამიზნე ცვლადებით.

ნაბიჯი 3: მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და ფუნქციების შერჩევა

თქვენ ყოველთვის უნდა მოამზადოთ თქვენი მონაცემები მოდელის სწავლებამდე, ამოღებით outliers და დარწმუნდებით, რომ ყველა ცვლადი არის შესადარებელი მასშტაბით. შემდეგ თქვენი მუშაობის გასამარტივებლად და სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, თქვენ უნდა აირჩიოთ ცვლადები ან მახასიათებლები, რომლებიც ყველაზე მნიშვნელოვანია თქვენთვის სასურველი შედეგების მისაღწევად.

ნაბიჯი 4: მოდელის შერჩევა

მანქანათმცოდნეობის სხვადასხვა მოდელი კარგად მუშაობს სხვადასხვა ამოცანებისთვის. ასე რომ, თქვენ ასევე უნდა აირჩიოთ პროგნოზირების მოდელის ტიპი, რომლითაც იმუშავებთ. მაგალითებია ნერვული ქსელები, ხაზოვანი რეგრესია, გადაწყვეტილების ხეები და სხვა.

ნაბიჯი 5: მოდელის სწავლება და დახვეწა

ტრენინგის ფაზა უბრალოდ აწვდის მოდელს ნედლეული მონაცემებით და ასწავლის მას, რომელი შედეგებია სასურველი და რომელი არა. რაც უფრო მეტ მონაცემს მიაწვდით მოდელს, მით უკეთესი იქნება მისი პროგნოზები. ამის შემდეგ შეგიძლიათ შეამოწმოთ მოდელი, რომ დაადასტუროთ მისი შესრულება და საჭიროების შემთხვევაში დაარეგულიროთ პარამეტრები.

ნაბიჯი 6: პროგნოზების გაკეთება და განლაგება 

მას შემდეგ რაც კმაყოფილი იქნებით მისი შესრულებით, მაშინ შეგიძლიათ გამოიყენოთ მოდელი ახალ მონაცემებზე პროგნოზების გასაკეთებლად. თქვენ ასევე შეიძლება დაგჭირდეთ მოდელის განთავსება კონკრეტულ გარემოში ან მისი ინტეგრირება სხვა აპლიკაციებთან და სისტემებთან.

პროგნოზირებადი ანალიტიკის უპირატესობები

პროგნოზირებადი ანალიტიკური AI მოდელის თქვენს განკარგულებაში ბევრი სარგებელია, თუმცა ეს დამოკიდებულია იმაზე, თუ რა სამუშაოს აპირებთ და რამდენად კარგად არის მომზადებული მოდელი. აქ მოცემულია პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოყენების ძირითადი სარგებელი.

• რისკის შეფასება და შერბილება: ისტორიული მონაცემების ანალიზის უნარი აადვილებს პროგნოზირებადი ანალიტიკური მოდელების იდენტიფიცირებას, რომელიც მიუთითებს საფრთხეებზე, სარისკო ქცევაზე ან კომპანიისთვის პოტენციურ ზიანს. ეს შეიძლება მოიცავდეს თაღლითური ქცევის, საკრედიტო რისკის და სხვა ანომალიების იდენტიფიცირებას, რომლებიც სხვაგვარად ბიზნესს დაუჯდებოდათ გარკვეული თანხა.
• მომავლის ტენდენციების პროგნოზირება: იგივე ნიმუშები ასევე დაგეხმარებათ ბაზრის ტენდენციების და მომხმარებელთა ქცევის იდენტიფიცირებაში. კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ინფორმაცია კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად, მეტი ფულის გამომუშავებისა და მომხმარებელთა უკეთესი ჩართულობის მისაღებად.
• გადაწყვეტილების ნიღბის გაუმჯობესება: პროგნოზული ანალიტიკა ასევე აძლევს მენეჯერებს გადაწყვეტილების მიღების მნიშვნელოვან ინსტრუმენტს. მიმდინარე და ისტორიულ მონაცემებში ურთიერთობების, ტენდენციების და შაბლონების იდენტიფიცირების უნარი საშუალებას აძლევს ნებისმიერ ბიზნეს ლიდერს მიიღოს მყარი მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები მომავლის ღრმა ხედვით.
• ეფექტურობის გაზრდა: ზოგიერთ ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს პროგნოზირებადი ანალიტიკა მომხმარებელთა მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის და, ამრიგად, მზად იყოს მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად წარმოების ან მარაგის დონის გაზრდით. ქარხნებს ასევე შეუძლიათ გამოიყენონ პროგნოზირებადი მოვლა, რათა შეამცირონ მანქანების ავარია და დაზოგონ ხარჯები.
• კონკურენტული უპირატესობა: ბიზნესის უმეტესობა დამოკიდებულია ინფორმაციაზე და სიტუაციის ან მოვლენის შესახებ სწორი წარმოდგენა შეიძლება მცირე კომპანიებსაც კი მიანიჭოს კონკურენტულ უპირატესობას უფრო დიდზე.
• გაზარდეთ შემოსავლები: კონკურენტული უპირატესობის მქონე, ოპერაციების ოპტიმიზაცია და მომხმარებელთა ჩართულობა, ან რესურსების განაწილების ოპტიმიზაციის შესაძლებლობით, კომპანიას შეუძლია გაზარდოს საერთო შემოსავლები და მოგება.

მოდელის ტიპები და ტექნიკა

არსებობს სხვადასხვა ტიპის მანქანათმცოდნეობის მოდელები, რომლებიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ პროგნოზირებადი ანალიტიკის აპლიკაციის შესაქმნელად. თითოეულ ტიპს აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები, ამიტომ თქვენი საუკეთესო არჩევანი დამოკიდებული იქნება თქვენს ხელთ არსებულ სამუშაოზე და იმ შედეგებზე, რომელთა მიღწევასაც ცდილობთ.

ქვემოთ მოცემულია ძირითადი მოდელების ტიპები, რომლებიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ თქვენი განაცხადის შესაქმნელად.

• გადაწყვეტილების ხის მოდელები: ისინი იყენებენ კვანძებს, რომლებიც წარმოადგენენ ტოტებს გადაწყვეტილების მიღებისას, ისევე როგორც ადამიანები მსჯელობენ. ისინი ხშირად გამოიყენება ინფორმაციის კლასიფიკაციაში, მაგ ეს ჩიტია თუ ძაღლი?, ეს პროექტი დაბალი რისკია თუ მაღალი რისკი?, და ასე შემდეგ .
• Ნეირონული ქსელები: ნერვული ქსელი არის კიდევ ერთი ტიპის მანქანათმცოდნეობის სისტემა, რომელიც მოდელირებულია ადამიანის ტვინის მიხედვით. ისინი მუშაობენ ფენებთან, სახელწოდებით ნეირონები, რაც მათ საშუალებას აძლევს ისწავლონ ურთიერთობები სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა შეყვანასა და მათ მნიშვნელობას შორის. ამის მაგალითია დიდი ენის მოდელები და ხელნაწერის ამოცნობის სისტემები. ნერვული ქსელები იდეალურია რთული პროექტებისთვის.
• დროის სერიები: მოვლენები, რომლებიც ხდება დროთა განმავლობაში, როგორიცაა აქციების ან ფორექსის ფასები, საუკეთესოდ განიხილება დროის სერიების ანალიზით. დროის სერია არის მონაცემების ქრონოლოგიური თანმიმდევრობა, რომელიც ინდექსირებულია წინასწარ განსაზღვრულ დროში. ეს მოდელი კარგია ფინანსებისთვის, ინჟინერიისთვის, ნიმუშის ამოცნობისთვის, ამინდის პროგნოზირებისთვის და სხვა.
• რეგრესიული ანალიზის მოდელები: რეგრესიული ანალიზი არის სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც გამოიყენება ორ ცვლადს შორის კავშირის შესაფასებლად. თუ ერთ-ერთი ცვლადი დამოკიდებულია მეორეზე, მაგალითად, ბავშვის სიმაღლე დამოკიდებულია მის ასაკზე, ან ადამიანის წონა დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენ საკვებს ჭამს იგი ყოველდღიურად, მაშინ რეგრესიის ანალიზი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ერთი ცვლადის მნიშვნელობის პროგნოზირებისთვის, მაგ. წონაზე დაყრდნობით. მეორეს მხრივ მაგ სიმაღლეზე.
• კლასტერული მოდელები: კლასტერირება არის მონაცემთა დაჯგუფების ტექნიკა, რომელიც იყენებს მსგავს თვისებებს ობიექტებს შორის, რათა დაჯგუფდეს ისინი კლასტერებად. მსგავსი ხარისხი შეიძლება იყოს ნებისმიერი ფერი, ფორმა, სიმაღლე, შემოსავლის დონე და ა.შ. კლასტერირება კარგად მუშაობს მომხმარებელთა სეგმენტაციისთვის, რეკომენდაციების ძრავებისთვის, შაბლონების ამოცნობისთვის და სხვა.

პროგნოზირებადი ანალიტიკის აპლიკაციები ინდუსტრიებში

სხვადასხვა ადამიანი უკვე იყენებს პროგნოზირებულ ანალიტიკას პროგნოზებისა და სხვა პროგნოზირების შედეგების მისაღწევად სხვადასხვა ინდუსტრიაში. შემდეგი ინდუსტრიები ტექნოლოგიის ზოგიერთი ყველაზე მძიმე მომხმარებელია.

• ფინანსთა: ფინანსური ინდუსტრიის ბიზნესი იყენებს პროგნოზირებულ ანალიტიკას მრავალი აქტივობისთვის, მათ შორის თაღლითობის გამოვლენისა და პრევენციის, რისკის შეფასების, კლიენტების სეგმენტაციის, შემოსავლების ზრდის, თანამშრომლების კმაყოფილების და მრავალი სხვა.
• წარმოება და მიწოდების ჯაჭვი: მწარმოებლები იყენებენ პროგნოზირებულ ანალიტიკას მარაგის მენეჯმენტისთვის, მათი პროდუქციის გაყიდვისა და მარკეტინგისთვის, სამუშაო ძალის ოპტიმიზაციას წარმოების გრაფიკთან შესასაბამებლად, ნედლეულის შესყიდვის ოპტიმიზაციას და პროგნოზირებად მოვლა-პატრონობას, რათა თავიდან აიცილონ მანქანების ავარია და შეამცირონ შეფერხების დრო.
• საცალო: პროგნოზული ანალიტიკა ასევე პოულობს გამოყენებას საცალო ვაჭრობის ინდუსტრიაში ისეთი გზებით, როგორიცაა მოთხოვნის პროგნოზირება, მარკეტინგული კამპანიები და შემოსავლების პროგნოზირება.
• სპორტული: გუნდებს და მათ მენეჯერებს შეუძლიათ აღმოაჩინონ ბევრი ღირებული შეხედულება თავიანთი მოთამაშეების, მწვრთნელების და მათი ისტორიული სპექტაკლების პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოყენებით. ამან შეიძლება გამოიწვიოს უკეთესი თამაშის სტრატეგიები, გაუმჯობესებული გუნდის შესრულება და უკეთესი ტრავმების პრევენცია.
• მოვლის პროგნოზირება: ბევრი კომპანია ეყრდნობა სხვადასხვა მანქანებს პროდუქტიულობისთვის და როდესაც ეს მანქანები ფუჭდება, ისინი კარგავენ ფულს. პროგნოზირებულ ანალიტიკას შეუძლია მოაგვაროს ეს პრობლემა სენსორების და სწორი პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით ამ მანქანების მონიტორინგისა და ანალიზისთვის, ასე რომ, ადვილი იქნება მოსალოდნელი ავარიების დადგენა.
• ოპერაციების ოპტიმიზაცია: თუ თქვენი ბიზნესი აწარმოებს ოპერაციებს, რომლებიც აწარმოებენ უამრავ მონაცემთა ბილიკს, მაშინ პროგნოზირებადი ანალიტიკა შეიძლება იყოს იდეალური ინსტრუმენტი, რომელიც დაგეხმარებათ იპოვოთ თქვენი ოპერაციების ოპტიმიზაციის გზები. ეს ოპტიმიზაცია შეიძლება მერყეობდეს გასვლითი მარკეტინგიდან საოპერაციო ხარჯების დაზოგვამდე და შემოსავლის მაქსიმიზაციამდე სწორი ფასებით.
• ამინდის პროგნოზირება: სინოპტიკოსები ასევე იყენებენ პროგნოზირებულ ანალიტიკას სიზუსტისთვის. ისინი აერთიანებენ და აწვდიან მონაცემებს თანამგზავრებიდან, ამინდის სადგურებიდან და სხვადასხვა სენსორებიდან AI მოდელში, რომელიც უზრუნველყოფს პროგნოზებს.
• ვიდეო თამაშები: პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოყენება სათამაშო ინდუსტრიაში ასევე ბევრია. ისინი ხელს უწყობენ მოთამაშეთა ჩართულობის გაუმჯობესებას იმის პროგნოზირებით, თუ რა მოეწონებათ ცალკეულ მოთამაშეებს. ისინი ასევე ხელს უწყობენ თამაშში შესყიდვების მაქსიმიზაციას, რაც შეიძლება გაზარდოს შემოსავლები სწორად გაკეთების შემთხვევაში.

პროგნოზირების ანალიტიკის გამოწვევები

მიუხედავად იმისა, რომ პროგნოზირებულ ანალიტიკას შეუძლია ღირებული შეხედულებების შექმნა, მას ასევე გააჩნია საკუთარი გამოწვევები, რამაც შეიძლება გაართულოს მისი განხორციელება. ქვემოთ მოცემულია პროგნოზირებადი ანალიტიკის განხორციელების ამ საერთო გამოწვევები.

• სირთულე: პროგნოზირებადი ანალიტიკა არ არის ძალიან მარტივი საგანი, ამიტომ ის შეიძლება ყველასთვის არ იყოს. ეს ნიშნავს, რომ თითოეულ გუნდს ან ბიზნესს უნდა ჰყავდეს ადამიანი, რომელსაც აქვს ანალიტიკის ძირითადი უნარები.
• მონაცემთა ხარისხი: პროგნოზირებადი მოდელი ისეთივე კარგია, როგორც მონაცემები, რომლებზეც ვარჯიშია. ასე რომ, არ აქვს მნიშვნელობა მანქანათმცოდნეობის მიდგომის ტიპს და ალგორითმს, რომელსაც იყენებთ, თქვენ მიიღებთ ცუდ შედეგებს, თუ თქვენს სისტემას ავარჯიშებთ ცუდ მონაცემებზე. გამოსავალი, რა თქმა უნდა, არის მაღალი ხარისხის მონაცემებთან მუშაობა, როგორც მოდელის ტრენინგის დროს, ასევე პროგნოზების გაკეთებისას.
• მიღება: ზოგიერთი ადამიანი უბრალოდ უნდობს მანქანებს ან ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებას, რადგან ისინი არ ყიდულობენ ხელოვნური ინტელექტის მთელ იდეას. შვილად აყვანის ასეთი გამოწვევების დაძლევას დრო და განათლება სჭირდება ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებთან მუშაობის დადებითი და უარყოფითი მხარეების შესახებ.

საუკეთესო პროგნოზირებადი ანალიტიკის ინსტრუმენტები

არსებობს მრავალი ინსტრუმენტი, რომელიც დაგეხმარებათ წინასწარმეტყველური ანალიტიკით, თითოეული განსხვავებული მიდგომით. აქ არის რამდენიმე ყველაზე პოპულარული:

• დრო: უფასო და ღია კოდის ანალიტიკური პლატფორმა.
• RapidMiner: მონაცემთა მოპოვება და მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა.
• SAP ანალიტიკა: ღრუბელზე დაფუძნებული მონაცემთა ანალიზის პლატფორმა.
• ვეკა: მონაცემთა პლატფორმა ღრუბლისა და AI-სთვის.
• DataRobot: პლატფორმა აპლიკაციის სწრაფი განხორციელებისთვის.
• Google Cloud AutoML: დამწყებთათვის საწარმოს კლასის მანქანათმცოდნეობა.
• SAS: ანალიტიკის გადაწყვეტილებები სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის.
• მონაცემთა ბაზები: გენერაციული AI-ზე მომუშავე მონაცემთა დაზვერვის აპლიკაცია.
• H2O. ai: გენერაციული და პროგნოზირებადი ღრუბლოვანი AI პლატფორმა.
• ალტერიქსი: მარტივი გამოსაყენებელი მონაცემთა ანალიზის ინსტრუმენტი

დასკვნა

ამ ბლოგ პოსტის დამრგვალებით პროგნოზირებადი ანალიტიკისა და მისი მრავალი სარგებელი ორგანიზაციებისთვის წარმოებიდან მარკეტინგისა და ფინანსების შესახებ, თქვენ ნახეთ სხვადასხვა შემოქმედებითი გზები, რომლითაც კომპანიები იყენებენ ამ ტექნოლოგიას.

თქვენ ასევე მიხვდებით, რომ თქვენც შეგიძლიათ გამოიყენოთ პროგნოზირებადი ანალიტიკის ძალა მონაცემების, მანქანათმცოდნეობის და სტატისტიკური ალგორითმების მეშვეობით, რათა გამოიმუშაოთ ღირებული შეხედულებები და პროგნოზები თქვენი ბიზნესისთვის.