Predictive Analytics: wat is het en hoe het werkt

Predictive analytics is een tak van datawetenschap die verschillende methoden gebruikt om gegevens van een bedrijf te analyseren, om patronen of trends te vinden die dat bedrijf helpen de juiste beslissingen te nemen.

Er zijn veel activiteiten bij dit proces betrokken, waaronder disciplines als machine learning, data-analyse en kunstmatige intelligentie-algoritmen die helpen deze voorspellingen te doen.

U kunt voorspellende analyses in een breed scala aan toepassingen gebruiken. Het enige dat u nodig heeft, is toegang tot historische gegevens die u kunt gebruiken om uw systeem te trainen, plus actuele gegevens waarop u voorspellingen kunt doen.

In deze blog worden alle verschillende voordelen van het gebruik van voorspellende analyses in uw bedrijf besproken, en ziet u ook hoe u aan de slag kunt gaan.

Hoe voorspellende analyses werken

Voorspellende analyses zijn een onderdeel van de verschillende gebieden van data-analyse. De andere zijn beschrijvende analyses, diagnostische analyses en prescriptieve analyses.

Zoals hun verschillende namen ook suggereren, is beschrijvende analyse het gebied dat alles beschrijft wat er in een situatie is gebeurd, terwijl diagnostische analyse probeert uit te vinden waarom dat ding is gebeurd. Voorspellende analyses daarentegen richten zich op het vinden van dingen die in de toekomst kunnen gebeuren, terwijl de vierde, prescriptieve analyses, zoekt naar manieren waarop u specifieke dingen kunt laten gebeuren.

Laten we nu eens kijken naar de manieren waarop voorspellende analyses gebruiken om te ontdekken wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. Ik zal ze in de volgende stappen opsommen.

Stap 1: Doeldefinitie

Eerst moet u definiëren wat u probeert te bereiken en dat doet u door uw doelstellingen voor de voorspellende analyse en de doelvariabelen die u probeert te voorspellen te specificeren. Deze doelstellingen kunnen verkoop, acquisitie van nieuwe klanten, onderhoud van apparatuur, enzovoort zijn.

Stap 2: gegevensverzameling

Vervolgens moet u historische gegevens verzamelen die u kunt gebruiken bij het trainen van uw voorspellende model. De dataset moet zo uitgebreid mogelijk zijn, met alle relevante informatie en doelvariabelen.

Stap 3: Voorverwerking van gegevens en selectie van functies

U moet uw gegevens altijd voorbereiden voordat u een model traint door uitschieters te verwijderen en ervoor te zorgen dat alle variabelen zich op een vergelijkbare schaal bevinden. Om uw werk te vereenvoudigen en de nauwkeurigheid te verbeteren, moet u vervolgens de variabelen of kenmerken selecteren die het belangrijkst zijn om de gewenste resultaten te bereiken.

Stap 4: Modelselectie

Verschillende machine learning-modellen werken goed voor verschillende taken. U zult dus ook het type voorspellend model moeten selecteren waarmee u gaat werken. Voorbeelden hiervan zijn neurale netwerken, lineaire regressie, beslissingsbomen en meer.

Stap 5: Modeltraining en finetuning

In de trainingsfase wordt het model eenvoudigweg voorzien van de ruwe gegevens en wordt geleerd welke resultaten wenselijk zijn en welke niet. Hoe meer gegevens u een model invoert, hoe beter de voorspellingen zullen zijn. Vervolgens kunt u het model testen om de prestaties ervan te valideren en waar nodig de parameters verfijnen.

Stap 6: Voorspellingen doen en implementeren 

Als u eenmaal tevreden bent met de prestaties, kunt u het model gebruiken om voorspellingen te doen op basis van nieuwe gegevens. Mogelijk moet u het model ook in een specifieke omgeving implementeren of integreren met andere applicaties en systemen.

Voordelen van Predictive Analytics

Er zijn veel voordelen verbonden aan het tot uw beschikking hebben van een voorspellend analytisch AI-model, hoewel dit afhangt van het werk dat u van plan bent te doen en van hoe goed het model is getraind. Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van het gebruik van voorspellende analyses.

• Beoordeel en beperk risico's: De mogelijkheid om historische gegevens te analyseren maakt het voor voorspellende analysemodellen gemakkelijker om patronen te identificeren die duiden op bedreigingen, risicovol gedrag of potentiële schade voor een bedrijf. Hierbij kan het gaan om het identificeren van frauduleus gedrag, kredietrisico en andere afwijkingen die het bedrijf anders wat geld zouden kosten.
• Voorspel toekomstige trends: Dezelfde patronen kunnen ook helpen bij het identificeren van markttrends en gerelateerd klantgedrag. Bedrijven kunnen deze informatie gebruiken om een ​​concurrentievoordeel te behalen, meer geld te verdienen en een betere klantbetrokkenheid te krijgen.
• Verbeter het maskeren van beslissingen: Voorspellende analyses bieden managers ook een belangrijk besluitvormingsinstrument. Het vermogen om relaties, trends en patronen in huidige en historische gegevens te identificeren, stelt elke bedrijfsleider in staat solide datagestuurde beslissingen te nemen op basis van diepere inzichten in de toekomst.
• Verhoog de efficiëntie: Sommige bedrijven kunnen voorspellende analyses gebruiken om de vraag van klanten te voorspellen en zo klaar te zijn om aan de vraag te voldoen door de productie- of voorraadniveaus te verhogen. Fabrieken kunnen ook voorspellend onderhoud toepassen om machinestoringen te verminderen en kosten te besparen.
• Concurrentievoordeel: De meeste bedrijven zijn afhankelijk van informatie, en het hebben van de juiste inzichten over een situatie of gebeurtenis kan zelfs kleine bedrijven een concurrentievoordeel geven ten opzichte van grotere.
• Verhoog de omzet: Door een concurrentievoordeel te hebben, de activiteiten en de klantbetrokkenheid te optimaliseren, of door de toewijzing van middelen te kunnen optimaliseren, kan een bedrijf de algehele omzet en winst verhogen.

Modeltypen en technieken

Er zijn verschillende soorten machine learning-modellen die u kunt gebruiken om een ​​voorspellende analysetoepassing te bouwen. Elk type heeft zijn voor- en nadelen, dus uw beste keuze zal afhangen van het werk dat u voorhanden heeft en het soort resultaten dat u probeert te bereiken.

Hieronder volgen de belangrijkste modeltypen die u kunt gebruiken bij het bouwen van uw toepassing.

• Beslisboommodellen: Ze gebruiken knooppunten die takken in de besluitvorming vertegenwoordigen, net zoals mensen redeneren. Ze worden vaak gebruikt bij het classificeren van informatie, zoals is dit een vogel of een hond?, Is dit project een laag risico of een hoog risico?, enzovoort .
• Neurale netwerken: Een neuraal netwerk is een ander type machine learning-systeem, gemodelleerd naar het menselijk brein. Ze werken met lagen die neuronen worden genoemd en waarmee ze de relaties tussen verschillende soorten gegevensinvoer kunnen leren kennen en wat ze betekenen. Een voorbeeld zijn grote taalmodellen en handschriftherkenningssystemen. Neurale netwerken zijn ideaal voor complexe projecten.
• Tijdreeksen: Gebeurtenissen die in de loop van de tijd plaatsvinden, zoals aandelen- of forexprijzen, kunnen het beste worden afgehandeld met tijdreeksanalyse. Een tijdreeks is een chronologische opeenvolging van gegevens die over vooraf bepaalde tijdsintervallen worden geïndexeerd. Dit model is goed voor financiën, techniek, patroonherkenning, weersvoorspellingen en meer.
• Regressieanalysemodellen: Regressieanalyse is een statistische methode die wordt gebruikt om de relatie tussen twee variabelen te schatten. Als een van de variabelen afhankelijk is van een andere, bijvoorbeeld de lengte van een kind hangt af van zijn leeftijd, of het gewicht van een persoon hangt af van de hoeveelheid voedsel die hij dagelijks eet, dan kan regressieanalyse worden gebruikt om de waarde van één variabele te voorspellen, bijvoorbeeld het gewicht. aan de andere kant, bijvoorbeeld hoogte.
• Clustermodellen: Clustering is een techniek voor het groeperen van gegevens waarbij vergelijkbare eigenschappen tussen objecten worden gebruikt om ze in clusters te groeperen. Een vergelijkbare kwaliteit kan van alles zijn, van kleur, vorm, lengte, inkomensniveau, enzovoort. Clustering werkt goed voor klantsegmentatie, aanbevelingsmotoren, patroonherkenning en meer.

Voorspellende analysetoepassingen in alle sectoren

Verschillende mensen gebruiken al voorspellende analyses om voorspellingen en andere voorspellende resultaten in verschillende sectoren te bereiken. De volgende industrieën behoren tot de grootste gebruikers van de technologie.

• Finance: Bedrijven in de financiële sector maken gebruik van voorspellende analyses voor zoveel activiteiten, waaronder fraudedetectie en -preventie, risicobeoordeling, klantsegmentatie, omzetgroei, medewerkerstevredenheid en nog veel meer.
• Productie en toeleveringsketen: Fabrikanten gebruiken voorspellende analyses voor voorraadbeheer, verkoop en marketing van hun producten, optimalisatie van het personeelsbestand om af te stemmen op productieschema's, optimalisatie van de inkoop van grondstoffen en voorspellend onderhoud om machinestoringen te voorkomen en uitvaltijd te verminderen.
• Retail: Voorspellende analyses worden ook in de detailhandel toegepast op manieren als vraagvoorspelling, marketingcampagnes en het voorspellen van inkomsten.
• Sport: Teams en hun managers kunnen veel waardevolle inzichten ontdekken door gebruik te maken van voorspellende analyses van hun spelers, coaches en hun historische prestaties. Dit kan leiden tot betere spelstrategieën, verbeterde teamprestaties en betere blessurepreventie.
• Onderhoudsvoorspelling: Veel bedrijven zijn voor hun productiviteit afhankelijk van verschillende machines en als deze machines kapot gaan, verliezen ze geld. Voorspellende analyses kunnen dit probleem oplossen met behulp van sensoren en de juiste software om deze machines te monitoren en analyseren, zodat dreigende storingen gemakkelijk kunnen worden opgemerkt.
• Operationele optimalisatie: Als uw bedrijf activiteiten uitvoert die veel gegevenssporen opleveren, kan voorspellende analyse een ideaal hulpmiddel zijn om u te helpen manieren te ontdekken om uw activiteiten te optimaliseren. Deze optimalisaties kunnen variëren van outreach-marketing tot het besparen van bedrijfskosten en het maximaliseren van de omzet met de juiste prijzen.
• Weersvoorspelling: Weersvoorspellers passen ook voorspellende analyses toe voor nauwkeurigheid. Ze combineren en voeden gegevens van satellieten, weerstations en verschillende sensoren in een AI-model, dat de voorspellingen oplevert.
• Computerspellen: De toepassingen van voorspellende analyses in de game-industrie zijn ook talrijk. Ze helpen de betrokkenheid van spelers te verbeteren door te voorspellen wat individuele spelers leuk zullen vinden. Ze helpen ook bij het maximaliseren van in-game aankopen, wat de inkomsten kan verhogen als het goed wordt gedaan.

Uitdagingen van voorspellende analyses

Hoewel voorspellende analyses waardevolle inzichten kunnen opleveren, brengt het ook zijn eigen uitdagingen met zich mee, waardoor de implementatie ervan moeilijker kan worden. Hieronder volgen enkele van deze veel voorkomende implementatie-uitdagingen van voorspellende analyses.

• Ingewikkeldheid: Predictive analytics is geen heel eenvoudig onderwerp, dus het is misschien niet voor iedereen weggelegd. Dit betekent dat elk team of bedrijf iemand moet hebben met de essentiële vaardigheden op het gebied van analyse.
• Datakwaliteit: Een voorspellend model is slechts zo goed als de gegevens waarop het is getraind. Dus ongeacht het type machine learning-aanpak en de algoritmen die u gebruikt, zult u slechte resultaten behalen als u uw systeem traint met slechte gegevens. De oplossing is uiteraard om met data van hoge kwaliteit te werken, zowel bij het trainen van het model als bij het maken van voorspellingen.
• Adoptie: Sommige mensen wantrouwen simpelweg machines of het gebruik van AI-tools omdat ze niet het hele idee van kunstmatige intelligentie geloven. Het overwinnen van dergelijke adoptie-uitdagingen vereist tijd en kennis over de voor- en nadelen van het werken met AI-tools.

Beste voorspellende analysetools

Er zijn veel tools beschikbaar die u kunnen helpen met voorspellende analyses, elk met een verschillende aanpak. Hier zijn enkele van de meest populaire:

• MES: Gratis en open source analyseplatform.
• RapidMiner: Platform voor datamining en machinaal leren.
• SAP-analyse: Cloudgebaseerd platform voor gegevensanalyse.
• weka: Dataplatform voor cloud en AI.
• GegevensRobot: Platform voor snelle applicatie-implementaties.
• Google Cloud AutoML: Beginnersvriendelijk machinaal leren op bedrijfsniveau.
• SAS: Analytics-oplossingen voor verschillende industrieën.
• Databricks: Generatieve AI-aangedreven data-intelligentietoepassing.
• H2O.ai: Generatief en voorspellend cloud-AI-platform.
• Alteryx: Eenvoudig te gebruiken hulpmiddel voor gegevensanalyse

Conclusie

Ter afsluiting van deze blogpost over voorspellende analyses en de vele voordelen ervan voor organisaties, van productie tot marketing en financiën, heb je de verschillende creatieve manieren gezien waarop bedrijven deze technologie gebruiken.

U zult zich ook realiseren dat ook u de kracht van voorspellende analyses kunt benutten via data, machinaal leren en statistische algoritmen om waardevolle inzichten en prognoses voor uw bedrijf te genereren.