Nuspėjamoji analizė: kas tai yra ir kaip ji veikia

Nuspėjamoji analizė yra duomenų mokslo šaka, kuri naudoja įvairius metodus verslo duomenims analizuoti, siekiant rasti modelius ar tendencijas, kurios padės verslui priimti teisingus sprendimus.

Šiame procese yra daug veiklų, įskaitant tokias disciplinas kaip mašininis mokymasis, duomenų analizė ir dirbtinio intelekto algoritmai, kurie padeda daryti šias prognozes.

Nuspėjamąją analizę galite naudoti įvairiose programose. Viskas, ko jums reikia, yra prieiga prie istorinių duomenų, kuriuos galite naudoti mokydami savo sistemą, ir dabartinių duomenų, kad galėtumėte prognozuoti.

Šiame tinklaraštyje apžvelgiami visi skirtingi nuspėjamosios analizės naudojimo versle pranašumai ir papildomai parodoma, kaip pradėti.

Kaip veikia nuspėjamoji analizė

Nuspėjamoji analizė yra viena iš skirtingų duomenų analizės sričių. Kiti yra aprašomoji analizė, diagnostinė analizė ir preskriptyvioji analizė.

Kaip rodo skirtingi jų pavadinimai, aprašomoji analizė yra sritis, apibūdinanti viską, kas atsitiko situacijoje, o diagnostinė analizė bando išsiaiškinti, kodėl taip atsitiko. Kita vertus, nuspėjamoji analizė sutelkia dėmesį į dalykų, kurie gali nutikti ateityje, paiešką, o ketvirtoji, preskriptyvioji analizė, ieško būdų, kaip galite padaryti konkrečius dalykus.

Dabar pažvelkime į būdus, kuriuos nuspėjamoji analizė naudoja, kad sužinotų, kas gali nutikti ateityje. Aš juos išvardinsiu tokiais žingsniais.

1 veiksmas: tikslo apibrėžimas

Pirmiausia turite apibrėžti, ko bandote pasiekti, ir tai darote nurodydami nuspėjamosios analizės tikslus ir tikslinius kintamuosius, kuriuos bandote numatyti. Šie tikslai gali būti pardavimai, naujų klientų įsigijimas, įrangos priežiūra ir pan.

2 veiksmas: duomenų rinkimas

Tada turite surinkti istorinius duomenis, kuriuos galite panaudoti kurdami nuspėjamąjį modelį. Duomenų rinkinys turėtų būti kuo išsamesnis, su visa susijusia informacija ir tiksliniais kintamaisiais.

3 veiksmas: išankstinis duomenų apdorojimas ir funkcijų pasirinkimas

Visada turite paruošti savo duomenis prieš treniruodami modelį, pašalindami nuokrypius ir užtikrindami, kad visi kintamieji būtų panašios skalės. Tada norėdami supaprastinti savo darbą ir pagerinti tikslumą, turite pasirinkti kintamuosius arba funkcijas, kurios yra svarbiausios norint pasiekti reikiamus rezultatus.

4 veiksmas: modelio pasirinkimas

Skirtingi mašininio mokymosi modeliai puikiai tinka skirtingoms užduotims. Taigi, taip pat turėsite pasirinkti nuspėjamojo modelio, su kuriuo dirbsite, tipą. Pavyzdžiui, neuroniniai tinklai, tiesinė regresija, sprendimų medžiai ir kt.

5 veiksmas: modelio mokymas ir koregavimas

Mokymo fazė yra paprasčiausias neapdorotų duomenų tiekimas modeliui ir jo mokymas, kurie rezultatai yra pageidaujami, o kurie ne. Kuo daugiau duomenų pateiksite modeliui, tuo geresnės bus jo prognozės. Tada galite išbandyti modelį, kad patvirtintumėte jo veikimą ir, jei reikia, patikslintumėte parametrus.

6 veiksmas: numatymas ir diegimas 

Kai būsite patenkinti jo veikimu, galite naudoti modelį, kad galėtumėte prognozuoti naujus duomenis. Taip pat gali tekti įdiegti modelį konkrečioje aplinkoje arba integruoti jį su kitomis programomis ir sistemomis.

Nuspėjamosios analizės pranašumai

Nuspėjamasis analitinis AI modelis turi daug privalumų, nors tai priklauso nuo darbo, kurį ketinate atlikti, ir nuo to, kaip gerai modelis buvo parengtas. Štai keletas pagrindinių nuspėjamosios analizės pranašumų.

• Įvertinkite ir sumažinkite riziką: Galimybė analizuoti istorinius duomenis leidžia nuspėjamiesiems analizės modeliams lengviau nustatyti modelius, rodančius grėsmes, rizikingą elgesį ar galimą žalą įmonei. Tai gali apimti nesąžiningo elgesio, kredito rizikos ir kitų anomalijų, kurios kitu atveju verslui kainuotų, nustatymas.
• Ateities tendencijų prognozė: Tie patys modeliai taip pat gali padėti nustatyti rinkos tendencijas ir susijusią klientų elgesį. Įmonės gali panaudoti šią informaciją siekdamos įgyti konkurencinį pranašumą, uždirbti daugiau pinigų ir geriau įtraukti klientus.
• Pagerinkite sprendimų maskavimą: Nuspėjamoji analizė taip pat suteikia vadovams svarbų sprendimų priėmimo įrankį. Galimybė nustatyti ryšius, tendencijas ir modelius dabartiniuose ir istoriniuose duomenyse leidžia bet kuriam verslo lyderiui priimti patikimus duomenimis pagrįstus sprendimus per gilesnes ateities įžvalgas.
• Padidinkite efektyvumą: Kai kurios įmonės gali naudoti nuspėjamąją analizę, kad prognozuotų klientų paklausą ir taip būtų pasirengusios patenkinti paklausą padidindamos gamybą ar atsargų lygį. Gamyklos taip pat gali naudoti nuspėjamą techninę priežiūrą, kad sumažintų mašinos gedimus ir sutaupytų išlaidas.
• Konkurencinis pranašumas: Dauguma įmonių yra priklausomos nuo informacijos, o teisingos įžvalgos apie situaciją ar įvykį gali suteikti net mažoms įmonėms konkurencinį pranašumą prieš didesnes.
• Padidinkite pajamas: Turėdama konkurencinį pranašumą, optimizuodama veiklą ir klientų įtraukimą arba galėdama optimizuoti išteklių paskirstymą, įmonė gali padidinti bendras pajamas ir pelną.

Modelių tipai ir metodai

Yra įvairių tipų mašininio mokymosi modelių, kuriuos galite naudoti kurdami nuspėjamosios analizės programą. Kiekvienas tipas turi savo privalumų ir trūkumų, todėl jūsų geriausias pasirinkimas priklausys nuo jūsų atliekamo darbo ir rezultatų, kuriuos bandote pasiekti.

Toliau pateikiami pagrindiniai modelių tipai, kuriuos galite naudoti kurdami programą.

• Sprendimų medžio modeliai: Jie naudoja mazgus, kurie atspindi šakas priimant sprendimus, panašiai kaip žmonės mąsto. Jie dažnai naudojami informacijos klasifikacijoje, pvz tai paukštis ar šuo?, ar šis projektas yra mažos ar didelės rizikos?, ir taip toliau.
• Neuroniniai tinklai: Neuroninis tinklas yra kitas mašininio mokymosi sistemos tipas, sukurtas pagal žmogaus smegenis. Jie dirba su sluoksniais, vadinamais neuronais, kurie leidžia jiems sužinoti ryšį tarp skirtingų duomenų įvesties tipų ir ką jie reiškia. Pavyzdys yra dideli kalbos modeliai ir rašysenos atpažinimo sistemos. Neuroniniai tinklai idealiai tinka sudėtingiems projektams.
• Laiko eilutės: Laikui bėgant įvykusius įvykius, pvz., akcijų ar Forex kainas, geriausia tvarkyti atliekant laiko eilučių analizę. Laiko eilutė yra chronologinė duomenų seka, kuri indeksuojama iš anksto nustatytais laiko intervalais. Šis modelis tinka finansams, inžinerijai, modelių atpažinimui, orų prognozavimui ir kt.
• Regresinės analizės modeliai: Regresinė analizė yra statistinis metodas, naudojamas dviejų kintamųjų ryšiui įvertinti. Jei vienas iš kintamųjų priklauso nuo kito, pvz., vaiko ūgis priklauso nuo jo amžiaus, arba žmogaus svoris priklauso nuo to, kiek maisto jis suvalgo per dieną, tada regresijos analizės pagalba galima numatyti vieno kintamojo reikšmę, pvz., svorį, remiantis iš kitos, pvz., aukštis.
• Klasterizacijos modeliai: Klasterizavimas yra duomenų grupavimo technika, kuri naudoja panašias objektų savybes, kad sugrupuotų juos į grupes. Panaši kokybė gali būti bet kokia: spalva, forma, ūgis, pajamų lygis ir pan. Klasterizavimas puikiai tinka klientų segmentavimui, rekomendacijų varikliams, modelių atpažinimui ir kt.

Nuspėjamosios analizės programos įvairiose pramonės šakose

Skirtingi žmonės jau naudoja nuspėjamąją analizę, kad pasiektų prognozes ir kitus nuspėjamus rezultatus įvairiose pramonės šakose. Šios pramonės šakos yra vienos iš labiausiai naudojamų technologijų.

• Finansuoti: Finansų pramonės įmonės naudoja nuspėjamąją analizę daugeliui veiklų, įskaitant sukčiavimo aptikimą ir prevenciją, rizikos vertinimą, klientų segmentavimą, pajamų augimą, darbuotojų pasitenkinimą ir daug daugiau.
• Gamybos ir tiekimo grandinė: Gamintojai naudoja nuspėjamąją analizę atsargų valdymui, produktų pardavimui ir rinkodarai, darbo jėgos optimizavimui, kad atitiktų gamybos grafikus, žaliavų įsigijimo optimizavimui ir nuspėjamajai priežiūrai, kad išvengtų mašinos gedimų ir sumažintų prastovų laiką.
• Mažmeninė: Nuspėjamoji analitika taip pat naudojama mažmeninės prekybos pramonėje tokiais būdais kaip paklausos prognozavimas, rinkodaros kampanijos ir pajamų prognozavimas.
• Sportas: komandos ir jų vadovai gali atrasti daug vertingų įžvalgų, naudodamiesi nuspėjamąja žaidėjų, trenerių ir jų istorinių pasirodymų analize. Tai gali lemti geresnes žaidimo strategijas, geresnius komandos rezultatus ir geresnę traumų prevenciją.
• Techninės priežiūros prognozavimas: Daugelis įmonių produktyvumui pasikliauja įvairiomis mašinomis, o kai šios mašinos sugenda, jos praranda pinigus. Nuspėjamoji analizė gali išspręsti šią problemą naudojant jutiklius ir tinkamą programinę įrangą, kad būtų galima stebėti ir analizuoti šias mašinas, todėl nesunku pastebėti artėjančius gedimus.
• Operacijų optimizavimas: Jei jūsų įmonė vykdo operacijas, kurios sukuria daug duomenų takelių, nuspėjamoji analizė gali būti ideali priemonė, padedanti atrasti būdus, kaip optimizuoti savo veiklą. Šis optimizavimas gali svyruoti nuo informavimo rinkodaros iki veiklos sąnaudų taupymo ir pajamų didinimo taikant tinkamą kainą.
• Orų prognozė: Orų prognozuotojai taip pat taiko nuspėjamąją analizę, kad būtų tikslumas. Jie sujungia ir pateikia duomenis iš palydovų, oro stočių ir įvairių jutiklių į AI modelį, kuris pateikia prognozes.
• Video Žaidimai: Nuspėjamosios analitikos pritaikymo žaidimų pramonėje taip pat yra daug. Jie padeda pagerinti žaidėjų įsitraukimą, numatydami, kas patiks atskiriems žaidėjams. Jie taip pat padeda maksimaliai padidinti pirkinių skaičių žaidime, o tai gali padidinti pajamas, kai tai daroma teisingai.

Nuspėjamosios analizės iššūkiai

Nors nuspėjamoji analizė gali suteikti vertingų įžvalgų, ji taip pat turi savo iššūkių, dėl kurių gali būti sunkiau ją įgyvendinti. Toliau pateikiami kai kurie iš šių bendrų nuspėjamosios analizės diegimo iššūkių.

• sudėtingumas: Nuspėjamoji analizė nėra labai paprasta tema, todėl ji gali netikti visiems. Tai reiškia, kad kiekviena komanda ar įmonė turi turėti asmenį, turintį esminių įgūdžių, skirtų analizei.
• Duomenų kokybė: Nuspėjamasis modelis yra tiek pat geras, kiek yra mokomi duomenys. Taigi, nesvarbu, kokio tipo mašininio mokymosi metodą ir algoritmus naudojate, gausite prastus rezultatus, jei apmokysite sistemą naudodami prastus duomenis. Žinoma, sprendimas yra dirbti su aukštos kokybės duomenimis tiek treniruojant modelį, tiek prognozuojant.
• Įvaikinimas: Kai kurie žmonės tiesiog nepasitiki mašinomis ar AI įrankių naudojimu, nes neperka visos dirbtinio intelekto idėjos. Norint įveikti tokius priėmimo iššūkius, reikia laiko ir išsilavinimo apie darbo su AI įrankiais privalumus ir trūkumus.

Populiariausi nuspėjamosios analizės įrankiai

Yra daug įrankių, kurie gali padėti atlikti nuspėjamąją analizę, kurių kiekvienas turi skirtingą požiūrį. Štai keletas populiariausių:

• ŽMONĖ: nemokama ir atvirojo kodo analizės platforma.
• RapidMiner: duomenų gavybos ir mašininio mokymosi platforma.
• SAP Analytics: debesimis pagrįsta duomenų analizės platforma.
• weka: debesų ir AI duomenų platforma.
• „DataRobot“: platforma greitam programų diegimui.
• „Google Cloud AutoML“.: pradedantiesiems patogus įmonės lygio mašininis mokymasis.
• SAS: Analitikos sprendimai įvairioms pramonės šakoms.
• Duomenų plytos: generatyvi AI pagrįsta duomenų žvalgybos programa.
• H2O.ai: generacinė ir nuspėjama debesų AI platforma.
• Alteriksas: paprastas naudoti duomenų analizės įrankis

Išvada

Baigę šį tinklaraščio įrašą apie nuspėjamąją analizę ir daugybę jos privalumų organizacijoms nuo gamybos iki rinkodaros ir finansų, pastebėjote, kaip įmonės naudoja šią technologiją įvairiais kūrybiškais būdais.

Taip pat suprasite, kad ir jūs galite panaudoti nuspėjamosios analizės galią naudodami duomenis, mašininį mokymąsi ir statistinius algoritmus, kad sukurtumėte vertingų įžvalgų ir prognozių savo verslui.