예측 분석: 예측 분석이란 무엇이고 어떻게 작동하는가

예측 분석은 다양한 방법을 사용하여 비즈니스 데이터를 분석하고, 이를 통해 비즈니스가 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되는 패턴이나 추세를 찾는 데이터 과학의 한 분야입니다.

이 과정에는 많은 활동이 포함되며, 여기에는 머신 러닝, 데이터 분석, 인공지능 알고리즘과 같은 분야가 포함되어 예측을 돕는 데 도움이 됩니다.

광범위한 애플리케이션에서 예측 분석을 사용할 수 있습니다. 필요한 것은 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 과거 데이터와 예측을 위한 현재 데이터에 대한 액세스뿐입니다.

이 블로그에서는 비즈니스에서 예측 분석을 활용하는 다양한 이점을 살펴보고, 시작하는 방법도 알려드립니다.

차례 숨기기

맺음말

예측 분석의 작동 방식

예측 분석은 데이터 분석의 여러 영역 중 하나입니다. 다른 영역은 설명적 분석, 진단 분석, 처방적 분석입니다.

서로 다른 이름에서도 알 수 있듯이, 설명적 분석은 상황에서 발생한 모든 것을 설명하는 영역인 반면, 진단 분석은 그 일이 발생한 이유를 알아내려고 합니다. 반면 예측 분석은 미래에 발생할 수 있는 일을 찾는 데 중점을 두는 반면, 네 번째인 처방적 분석은 특정 일이 발생하도록 하는 방법을 찾습니다.

이제 예측 분석이 미래에 무슨 일이 일어날지 알아내는 데 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 단계별로 나열하면 다음과 같습니다.

1단계: 목표 정의

먼저, 달성하려는 것이 무엇인지 정의해야 하며 예측 분석에 대한 목표와 예측하려는 대상 변수를 지정하여 이를 수행합니다. 이러한 대상에는 판매, 신규 고객 확보, 장비 유지 관리 등이 있습니다.

2단계: 데이터 수집

다음으로, 예측 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 과거 데이터를 수집해야 합니다. 데이터 세트는 모든 관련 정보와 대상 변수가 포함된 최대한 포괄적이어야 합니다.

3단계: 데이터 사전 처리 및 기능 선택

모델을 훈련하기 전에 항상 이상치를 제거하고 모든 변수가 비슷한 척도에 있는지 확인하여 데이터를 준비해야 합니다. 그런 다음 작업을 간소화하고 정확도를 높이기 위해 필요한 결과를 얻는 데 가장 중요한 변수나 기능을 선택해야 합니다.

4단계: 모델 선택

다양한 머신 러닝 모델은 다양한 작업에 적합합니다. 따라서 작업할 예측 모델 유형도 선택해야 합니다. 예로는 신경망, 선형 회귀, 의사결정 트리 등이 있습니다.

5단계: 모델 학습 및 미세 조정

학습 단계는 단순히 모델에 원시 데이터를 공급하고 어떤 출력이 바람직하고 어떤 출력이 바람직하지 않은지 가르치는 것입니다. 모델에 더 많은 데이터를 공급할수록 예측이 더 좋아집니다. 그런 다음 모델을 테스트하여 성능을 검증하고 필요한 경우 매개변수를 미세 조정할 수 있습니다.

6단계: 예측 및 배포

성능에 만족하면 모델을 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다. 특정 환경에 모델을 배포하거나 다른 애플리케이션 및 시스템과 통합해야 할 수도 있습니다.

예측 분석의 이점

예측 분석 AI 모델을 보유하는 데는 많은 이점이 있지만, 이는 수행하려는 작업과 모델이 얼마나 잘 훈련되었는지에 따라 달라집니다. 예측 분석을 사용하는 주요 이점은 다음과 같습니다.

위험 평가 및 완화: 과거 데이터를 분석하는 능력은 예측 분석 모델이 회사에 대한 위협, 위험한 행동 또는 잠재적 피해를 나타내는 패턴을 식별하는 것을 더 쉽게 해줍니다. 여기에는 사기 행위, 신용 위험 및 그렇지 않으면 회사에 약간의 비용을 초래할 수 있는 기타 이상을 식별하는 것이 포함될 수 있습니다.
미래 추세 예측: 동일한 패턴은 시장 동향과 관련 고객 행동을 파악하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 회사는 이 정보를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고, 더 많은 수익을 창출하고, 더 나은 고객 참여를 얻을 수 있습니다.
의사결정 마스킹 개선: 예측 분석은 또한 관리자에게 중요한 의사 결정 도구를 제공합니다. 현재 및 과거 데이터에서 관계, 추세 및 패턴을 식별하는 능력은 모든 비즈니스 리더가 미래에 대한 더 깊은 통찰력을 통해 견고한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
효율성 향상: 일부 기업은 예측 분석을 사용하여 고객 수요를 예측하고 생산 또는 재고 수준을 높여 수요를 충족할 준비를 할 수 있습니다. 공장은 또한 예측 유지 관리를 사용하여 기계 고장을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.
경쟁 우위: 대부분의 기업은 정보에 의존하며, 상황이나 사건에 대한 올바른 통찰력을 갖추면 소규모 회사라도 대규모 회사에 비해 경쟁 우위를 얻을 수 있습니다.
수익 증대: 경쟁 우위를 확보하고 운영과 고객 참여를 최적화하거나 자원 배분을 최적화함으로써 회사는 전체 매출과 이익을 높일 수 있습니다.

모델 유형 및 기술

예측 분석 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 다양한 유형의 머신 러닝 모델이 있습니다. 각 유형마다 장단점이 있으므로 가장 좋은 선택은 현재 진행 중인 작업과 달성하려는 결과 유형에 따라 달라집니다.

애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 주요 모델 유형은 다음과 같습니다.

의사결정 트리 모델: 그들은 의사결정에서 분기를 나타내는 노드를 사용하는데, 이는 인간이 추론하는 방식과 매우 유사합니다. 이들은 종종 정보 분류에 사용됩니다. 이것은 새인가 개인가?, 이 프로젝트는 위험도가 낮은가요, 높은가요?, 등등.
신경망: 신경망은 인간의 뇌를 모델로 한 또 다른 유형의 머신 러닝 시스템입니다. 신경망은 뉴런이라는 계층과 함께 작동하여 다양한 유형의 데이터 입력과 그 의미 간의 관계를 학습할 수 있습니다. 예를 들어 대규모 언어 모델과 필기 인식 시스템이 있습니다. 신경망은 복잡한 프로젝트에 이상적입니다.
시계열: 주식이나 외환 가격과 같이 시간이 지남에 따라 발생하는 이벤트는 시계열 분석으로 처리하는 것이 가장 좋습니다. 시계열은 미리 결정된 시간 간격에 따라 색인화된 데이터의 연대순 연속입니다. 이 모델은 금융, 엔지니어링, 패턴 인식, 날씨 예보 등에 적합합니다.
회귀 분석 모델: 회귀 분석은 두 변수 간의 관계를 추정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 한 변수가 다른 변수에 따라 달라지는 경우, 예를 들어 어린이의 키가 나이에 따라 달라지거나 사람의 체중이 매일 먹는 음식 양에 따라 달라지는 경우 회귀 분석을 사용하여 한 변수(예: 체중)의 값을 다른 변수(예: 키)에 따라 예측할 수 있습니다.
클러스터링 모델: 클러스터링은 객체 간의 유사한 특성을 사용하여 클러스터로 그룹화하는 데이터 그룹화 기술입니다. 유사한 특성은 색상, 모양, 키, 소득 수준 등 무엇이든 될 수 있습니다. 클러스터링은 고객 세분화, 추천 엔진, 패턴 인식 등에 적합합니다.

산업 전반의 예측 분석 애플리케이션

다양한 사람들이 이미 예측 분석을 사용하여 다양한 산업에서 예측 및 기타 예측 결과를 얻고 있습니다. 다음 산업은 이 기술을 가장 많이 사용하는 산업 중 일부입니다.

핀테크: 금융업계 기업은 사기 탐지 및 예방, 위험 평가, 고객 세분화, 매출 성장, 직원 만족도 등 다양한 활동에 예측 분석을 활용합니다.
제조 및 공급망: 제조업체는 재고 관리, 제품 판매 및 마케팅, 생산 일정에 맞춰 인력을 최적화하고, 원자재 조달을 최적화하고, 기계 고장을 방지하고 가동 중지 시간을 줄이기 위한 예측 유지 관리를 위해 예측 분석을 사용합니다.
소매: 예측 분석은 수요 예측, 마케팅 캠페인, 수익 예측 등의 방식으로 소매업계에서도 활용됩니다.
스포츠: 팀과 관리자는 선수, 코치 및 과거 성과에 대한 예측 분석을 활용하여 많은 귀중한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 게임 전략, 향상된 팀 성과 및 더 나은 부상 예방으로 이어질 수 있습니다.
유지 보수 예측: 많은 회사가 생산성을 위해 다양한 기계에 의존하고, 이러한 기계가 고장나면 돈을 잃습니다. 예측 분석은 센서와 적절한 소프트웨어를 사용하여 이러한 기계를 모니터링하고 분석하여 임박한 고장을 쉽게 발견할 수 있도록 이 문제를 해결할 수 있습니다.
운영 최적화: 귀사의 사업이 많은 데이터 트레일을 생성하는 운영을 운영한다면 예측 분석은 운영을 최적화하는 방법을 발견하는 데 도움이 되는 이상적인 도구가 될 수 있습니다. 이러한 최적화는 아웃리치 마케팅부터 운영 비용 절감, 적절한 가격으로 수익 극대화까지 다양합니다.
일기 예보: 날씨 예보자는 정확도를 위해 예측 분석도 적용합니다. 그들은 위성, 기상 관측소, 다양한 센서의 데이터를 결합하여 AI 모델에 공급하고, AI 모델은 예측을 제공합니다.
비디오 게임: 게임 산업에서 예측 분석의 응용 분야도 많습니다. 예측 분석은 개별 플레이어가 무엇을 좋아할지 예측하여 플레이어 참여를 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 게임 내 구매를 극대화하는 데 도움이 되며, 올바르게 수행하면 수익을 늘릴 수 있습니다.

예측 분석의 과제

예측 분석은 귀중한 통찰력을 제공할 수 있지만, 구현하기 어렵게 만들 수 있는 고유한 과제도 있습니다. 다음은 예측 분석의 일반적인 구현 과제 중 일부입니다.

복잡성: 예측 분석은 매우 간단한 주제가 아니므로 모든 사람에게 적합하지 않을 수 있습니다. 즉, 각 팀이나 사업체에는 분석에 전념하는 필수 기술을 가진 사람이 있어야 합니다.
데이터 품질: 예측 모델은 학습된 데이터만큼만 좋습니다. 따라서 어떤 유형의 머신 러닝 접근 방식과 알고리즘을 사용하든, 시스템을 열악한 데이터로 학습시키면 열악한 결과를 얻게 됩니다. 물론 해결책은 모델을 학습하고 예측을 할 때 모두 고품질 데이터를 사용하는 것입니다.
양자: 어떤 사람들은 인공지능이라는 개념을 전부 받아들이지 않기 때문에 기계나 AI 도구 사용을 단순히 불신합니다. 이러한 채택 과제를 극복하려면 AI 도구로 작업하는 것의 장단점에 대한 시간과 교육이 필요합니다.