Paredzamā analīze: kas tas ir un kā tas darbojas

Paredzamā analītika ir datu zinātnes nozare, kas izmanto dažādas metodes, lai analizētu uzņēmuma datus, lai atrastu modeļus vai tendences, kas palīdzēs uzņēmumam pieņemt pareizos lēmumus.

Šajā procesā ir iesaistītas daudzas darbības, un tās ietver tādas disciplīnas kā mašīnmācīšanās, datu analīze un mākslīgā intelekta algoritmi, kas palīdz veikt šīs prognozes.

Varat izmantot paredzamo analīzi plašā lietojumprogrammu klāstā. Viss, kas jums nepieciešams, ir piekļuve vēsturiskajiem datiem, ko varat izmantot, lai apmācītu savu sistēmu, kā arī pašreizējiem datiem, lai veiktu prognozes.

Šajā emuārā ir aplūkotas visas dažādās priekšrocības, ko sniedz prognozējošās analītikas izmantošana jūsu biznesā, un papildus parādīts, kā sākt darbu.

Kā darbojas prognozējošā analīze

Prognozējošā analīze ir daļa no dažādām datu analīzes jomām. Pārējās ir aprakstošā analītika, diagnostikas analītika un preskriptīvā analītika.

Kā liecina arī to dažādie nosaukumi, aprakstošā analītika ir joma, kas apraksta visu, kas noticis situācijā, savukārt diagnostikas analītika mēģina noskaidrot, kāpēc tā notika. Savukārt paredzamā analītika ir vērsta uz to, lai atrastu lietas, kas var notikt nākotnē, savukārt ceturtā, preskriptīvā analītika, meklē veidus, kā panākt, lai konkrētas lietas notiktu.

Tagad apskatīsim veidus, ko prognozējošā analītika izmanto, lai atklātu, kas varētu notikt nākotnē. Es tos uzskaitīšu soļos, kas ir šādi.

1. darbība. Mērķa definīcija

Pirmkārt, jums ir jādefinē, ko jūs mēģināt sasniegt, un jūs to darāt, norādot savus paredzamās analīzes mērķus un mērķa mainīgos, kurus mēģināt paredzēt. Šie mērķi varētu būt pārdošana, jaunu klientu iegūšana, aprīkojuma apkope utt.

2. darbība: datu vākšana

Pēc tam jums ir jāapkopo vēsturiskie dati, ko varat izmantot prognozēšanas modeļa apmācībā. Datu kopai ir jābūt pēc iespējas visaptverošai ar visu attiecīgo informāciju un mērķa mainīgajiem.

3. darbība. Datu pirmapstrāde un funkciju izvēle

Pirms modeļa apmācības jums vienmēr ir jāsagatavo dati, noņemot novirzes un nodrošinot, ka visi mainīgie ir salīdzināmā mērogā. Pēc tam, lai vienkāršotu savu darbu un uzlabotu precizitāti, jums ir jāatlasa mainīgie vai līdzekļi, kas ir vissvarīgākie, lai sasniegtu nepieciešamos rezultātus.

4. darbība: modeļa izvēle

Dažādi mašīnmācīšanās modeļi labi darbojas dažādiem uzdevumiem. Tātad, jums būs arī jāizvēlas paredzamā modeļa veids, ar kuru strādāsit. Piemēri ir neironu tīkli, lineārā regresija, lēmumu koki un citi.

5. darbība. Modeļu apmācība un precizēšana

Apmācības fāze ir vienkārši izejas datu ievadīšana modelim un tā mācīšana, kuri rezultāti ir vēlami un kuri nav. Jo vairāk datu ievadīsiet modelim, jo ​​labākas būs tā prognozes. Pēc tam varat pārbaudīt modeli, lai apstiprinātu tā veiktspēju un vajadzības gadījumā precizētu parametrus.

6. darbība. Prognožu veikšana un izvietošana 

Kad esat apmierināts ar tā veiktspēju, varat izmantot modeli, lai prognozētu jaunus datus. Iespējams, modelis ir arī jāizvieto noteiktā vidē vai jāintegrē ar citām lietojumprogrammām un sistēmām.

Prognozējošās analīzes priekšrocības

Ir daudz priekšrocību, ja jūsu rīcībā ir prognozējošs analītiskais AI modelis, lai gan tas ir atkarīgs no darba, kuru plānojat veikt, un no tā, cik labi modelis ir apmācīts. Šeit ir dažas no galvenajām priekšrocībām, ko sniedz paredzamās analītikas izmantošana.

• Novērtējiet un samaziniet risku: spēja analizēt vēsturiskos datus atvieglo prognozēšanas analītikas modeļiem, lai identificētu modeļus, kas norāda uz draudiem, riskantu rīcību vai iespējamu kaitējumu uzņēmumam. Tie var ietvert krāpnieciskas rīcības, kredītriska un citu anomāliju identificēšanu, kas citādi uzņēmumam izmaksātu naudu.
• Nākotnes tendenču prognoze: Tie paši modeļi var arī palīdzēt noteikt tirgus tendences un saistīto klientu uzvedību. Uzņēmumi var izmantot šo informāciju, lai iegūtu konkurences priekšrocības, nopelnītu vairāk naudas un labāk piesaistītu klientus.
• Uzlabojiet lēmumu maskēšanu: Prognozējošā analītika nodrošina vadītājiem arī svarīgu lēmumu pieņemšanas rīku. Spēja noteikt attiecības, tendences un modeļus pašreizējos un vēsturiskajos datos, ļauj jebkuram uzņēmuma vadītājam pieņemt pārliecinošus, uz datiem balstītus lēmumus, izmantojot dziļāku ieskatu nākotnē.
• Palieliniet efektivitāti: daži uzņēmumi var izmantot paredzamo analīzi, lai prognozētu klientu pieprasījumu un tādējādi būtu gatavi apmierināt pieprasījumu, palielinot ražošanas vai krājumu līmeni. Rūpnīcas var izmantot arī paredzamo apkopi, lai samazinātu iekārtu bojājumus un ietaupītu izmaksas.
• Konkurences priekšrocības: Lielākā daļa uzņēmumu ir atkarīgi no informācijas, un, ja ir pareiza izpratne par situāciju vai notikumu, pat mazie uzņēmumi var iegūt konkurences priekšrocības salīdzinājumā ar lielākiem uzņēmumiem.
• Palieliniet ieņēmumus: uzņēmums var palielināt kopējos ieņēmumus un peļņu, izmantojot konkurences priekšrocības, optimizējot darbības un klientu iesaisti vai spējot optimizēt resursu sadali.

Modeļu veidi un metodes

Ir dažādi mašīnmācīšanās modeļu veidi, kurus varat izmantot, lai izveidotu prognozēšanas analītikas lietojumprogrammu. Katram veidam ir savi plusi un mīnusi, tāpēc jūsu labākā izvēle būs atkarīga no jūsu veiktā darba un tā, kādus rezultātus mēģināt sasniegt.

Tālāk ir norādīti galvenie modeļu veidi, kurus varat izmantot savas lietojumprogrammas veidošanā.

• Lēmumu koka modeļi: viņi izmanto mezglus, kas pārstāv atzarus lēmumu pieņemšanā, līdzīgi kā cilvēki domā. Tos bieži izmanto informācijas klasifikācijā, piemēram tas ir putns vai suns?, vai šim projektam ir zems vai augsts risks?, un tā tālāk .
• Neironu tīkli: Neironu tīkls ir cita veida mašīnmācīšanās sistēma, kas veidota pēc cilvēka smadzenēm. Viņi strādā ar slāņiem, ko sauc par neironiem, kas ļauj viņiem uzzināt attiecības starp dažādiem datu ievades veidiem un to nozīmi. Piemērs ir lielie valodu modeļi un rokraksta atpazīšanas sistēmas. Neironu tīkli ir ideāli piemēroti sarežģītiem projektiem.
• Laika rinda: notikumus, kas notiek laika gaitā, piemēram, akciju vai Forex cenas, vislabāk var apstrādāt, izmantojot laikrindu analīzi. Laika rinda ir hronoloģiska datu secība, kas tiek indeksēta iepriekš noteiktos laika intervālos. Šis modelis ir piemērots finansēm, inženierzinātnēm, modeļu atpazīšanai, laikapstākļu prognozēšanai un citam.
• Regresijas analīzes modeļi: Regresijas analīze ir statistikas metode, ko izmanto, lai novērtētu saistību starp diviem mainīgajiem. Ja viens no mainīgajiem ir atkarīgs no cita, piemēram, bērna augums ir atkarīgs no tā vecuma vai cilvēka svars ir atkarīgs no tā, cik daudz pārtikas viņš ēd dienā, tad regresijas analīzi var izmantot, lai prognozētu viena mainīgā lieluma vērtību, piemēram, svaru, pamatojoties uz otru, piemēram, augumu.
• Klasterizācijas modeļi: klasterēšana ir datu grupēšanas paņēmiens, kas izmanto līdzīgas īpašības starp objektiem, lai grupētu tos klasteros. Līdzīga kvalitāte var būt jebkura krāsa, forma, augums, ienākumu līmenis utt. Klasterizācija labi darbojas klientu segmentēšanai, ieteikumu programmām, modeļu atpazīšanai un citam.

Prognozējošas analīzes lietojumprogrammas visās nozarēs

Dažādi cilvēki jau izmanto prognozējošo analīzi, lai sasniegtu prognozes un citus paredzamus rezultātus dažādās nozarēs. Tālāk norādītās nozares ir dažas no spēcīgākajām tehnoloģiju izmantotājām.

• Finansēšanas iespējas: Finanšu nozares uzņēmumi izmanto prognozējošo analīzi tik daudzām darbībām, tostarp krāpšanas atklāšanai un novēršanai, riska novērtēšanai, klientu segmentēšanai, ieņēmumu pieaugumam, darbinieku apmierinātībai un daudzām citām darbībām.
• Ražošanas un piegādes ķēde: ražotāji izmanto prognozējošo analīzi krājumu pārvaldībai, savu produktu pārdošanai un mārketingam, darbaspēka optimizācijai, lai pielāgotos ražošanas grafikiem, izejmateriālu iepirkuma optimizācijai un paredzamajai apkopei, lai izvairītos no iekārtu bojājumiem un samazinātu dīkstāves laiku.
• MazumtirdzniecībaPrognozējošā analītika tiek izmantota arī mazumtirdzniecības nozarē, piemēram, pieprasījuma prognozēšanā, mārketinga kampaņās un ieņēmumu prognozēšanā.
• Sports: komandas un to menedžeri var atklāt daudz vērtīgu ieskatu, izmantojot prognozēšanas analīzi par saviem spēlētājiem, treneriem un viņu vēsturisko sniegumu. Tas var radīt labākas spēles stratēģijas, uzlabot komandas sniegumu un labāku traumu novēršanu.
• Apkopes prognozēšana: Daudzi uzņēmumi paļaujas uz dažādām iekārtām, lai nodrošinātu produktivitāti, un, kad šīs iekārtas sabojājas, tās zaudē naudu. Prognozējošā analīze var atrisināt šo problēmu, izmantojot sensorus un pareizo programmatūru, lai uzraudzītu un analizētu šīs iekārtas, tāpēc ir viegli pamanīt gaidāmos bojājumus.
• Operāciju optimizācija: ja jūsu uzņēmums veic darbības, kas rada daudz datu trases, tad paredzamā analīze varētu būt ideāls rīks, kas palīdzēs atklāt veidus, kā optimizēt savas darbības. Šī optimizācija var būt no informatīvā mārketinga līdz darbības izmaksu ietaupīšanai un ieņēmumu palielināšanai ar pareizo cenu.
• Laika prognoze: laika prognozētāji precizitātes labad izmanto arī paredzamo analīzi. Tie apvieno un ievada datus no satelītiem, laika stacijām un dažādiem sensoriem AI modelī, kas nodrošina prognozes.
• Video spēlesPrognozējošās analītikas pielietojums spēļu nozarē ir arī daudz. Tie palīdz uzlabot spēlētāju iesaistīšanos, paredzot, kas atsevišķiem spēlētājiem patiks. Tie arī palīdz maksimāli palielināt pirkumus spēlē, kas var palielināt ieņēmumus, ja tas tiek darīts pareizi.

Prognozējošās analīzes izaicinājumi

Lai gan paredzamā analītika var sniegt vērtīgu ieskatu, tai ir arī savas problēmas, kas var apgrūtināt tās ieviešanu. Tālāk ir norādītas dažas no šīm prognozēšanas analītikas kopīgajām ieviešanas problēmām.

• sarežģītība: Paredzamā analītika nav ļoti vienkāršs priekšmets, tāpēc tas var nebūt piemērots visiem. Tas nozīmē, ka katrai komandai vai uzņēmumam ir jābūt kādam, kam ir būtiskas analītikas prasmes.
• Datu kvalitāte: Prognozējošais modelis ir tik labs, cik labi ir dati, par kuriem tas ir apmācīts. Tāpēc neatkarīgi no izmantotās mašīnmācīšanās pieejas veida un algoritmiem jūs iegūsit sliktus rezultātus, ja apmācīsit sistēmu, izmantojot vājus datus. Risinājums, protams, ir strādāt ar kvalitatīviem datiem gan modeļa apmācībā, gan prognožu izstrādē.
• Pieņemšana: Daži cilvēki vienkārši neuzticas mašīnām vai AI rīku izmantošanai, jo viņi nepērk visu mākslīgā intelekta ideju. Lai pārvarētu šādas adopcijas problēmas, ir nepieciešams laiks un izglītošanās par priekšrocībām un trūkumiem darbā ar AI rīkiem.

Populārākie paredzamās analīzes rīki

Ir daudz rīku, kas var palīdzēt veikt paredzamo analīzi, un katram ir atšķirīga pieeja. Šeit ir daži no populārākajiem:

• KNIME: bezmaksas un atvērtā koda analīzes platforma.
• RapidMiner: datu ieguves un mašīnmācīšanās platforma.
• SAP Analytics: uz mākoņiem balstīta datu analīzes platforma.
• weka: datu platforma mākoņiem un AI.
• DataRobot: platforma ātrai lietojumprogrammu ieviešanai.
• Google Cloud AutoML: Iesācējiem draudzīga uzņēmuma līmeņa mašīnmācība.
• SAS: Analytics risinājumi dažādām nozarēm.
• Datu ķieģeļi: ģeneratīva AI darbināma datu izlūkošanas lietojumprogramma.
• H2O. ai: ģeneratīva un paredzama mākoņa AI platforma.
• Alterikss: ērti lietojams datu analīzes rīks

Secinājumi

Noslēdzot šo emuāra ziņu par prognozējošo analīzi un tās daudzajām priekšrocībām organizācijām, sākot no ražošanas līdz mārketingam un finansēm, jūs esat redzējuši dažādus radošus veidus, kā uzņēmumi izmanto šo tehnoloģiju.

Jūs arī sapratīsit, ka arī jūs varat izmantot paredzamās analītikas iespējas, izmantojot datus, mašīnmācīšanos un statistikas algoritmus, lai radītu vērtīgu ieskatu un prognozes savam biznesam.