Prediktiv analyse: Hva er det og hvordan det fungerer

Predictive analytics er en gren av datavitenskap som bruker ulike metoder for å analysere data fra en virksomhet, for å finne mønstre eller trender som vil hjelpe den virksomheten til å ta de riktige beslutningene.

Det er mange aktiviteter involvert i denne prosessen, og de inkluderer disipliner som maskinlæring, dataanalyse og kunstig intelligens-algoritmer som bidrar til å lage disse spådommene.

Du kan bruke prediktiv analyse i et bredt spekter av applikasjoner. Alt du trenger er tilgang til historiske data som du kan bruke til å trene systemet, pluss gjeldende data for å lage spådommene.

Denne bloggen ser på alle de forskjellige fordelene ved å bruke prediktiv analyse i virksomheten din, og viser deg i tillegg hvordan du kommer i gang.

Slik fungerer prediktiv analyse

Prediktiv analyse er en del av de forskjellige områdene innen dataanalyse. De andre er beskrivende analyser, diagnostiske analyser og foreskrivende analyser.

Som deres forskjellige navn også antyder, er beskrivende analyse området som beskriver alt som skjedde i en situasjon, mens diagnostisk analyse prøver å finne ut hvorfor den tingen skjedde. Predictive analytics, derimot, fokuserer på å finne ting som kan skje i fremtiden, mens den fjerde, prescriptive analytics, ser etter måter du kan få spesifikke ting til å skje.

La oss nå se på måtene prediktiv analyse bruker for å oppdage hva som kan skje i fremtiden. Jeg vil liste dem i trinnene er som følger.

Trinn 1: Måldefinisjon

Først må du definere hva du prøver å oppnå, og du gjør det ved å spesifisere målene dine for den prediktive analysen og målvariablene du prøver å forutsi. Disse målene kan være salg, anskaffelser av nye kunder, vedlikehold av utstyr og så videre.

Trinn 2: Datainnsamling

Deretter må du samle inn historiske data som du kan bruke til å trene din prediktive modell. Datasettet skal være så omfattende som mulig, med all relevant informasjon og målvariabler.

Trinn 3: Dataforbehandling og funksjonsvalg

Du må alltid forberede dataene dine før du trener en modell ved å fjerne uteliggere og sikre at alle variabler er på en sammenlignbar skala. For å forenkle arbeidet ditt og forbedre nøyaktigheten, må du velge de variablene eller funksjonene som er viktigst for å oppnå de resultatene du trenger.

Trinn 4: Modellvalg

Ulike maskinlæringsmodeller fungerer godt for ulike oppgaver. Så du må også velge typen prediktiv modell du skal jobbe med. Eksempler inkluderer nevrale nettverk, lineær regresjon, beslutningstrær og mer.

Trinn 5: Modellopplæring og finjustering

Opplæringsfasen er ganske enkelt å mate modellen med rådata og lære den hvilke utganger som er ønskelige og hvilke som ikke er det. Jo mer data du mater en modell, jo bedre vil spådommene være. Du kan deretter teste modellen for å validere ytelsen og finjustere parametere der det er nødvendig.

Trinn 6: Lag spådommer og distribusjon 

Når du er fornøyd med ytelsen, kan du bruke modellen til å forutsi nye data. Du må kanskje også distribuere modellen i et spesifikt miljø eller integrere den med andre applikasjoner og systemer.

Fordeler med Predictive Analytics

Det er mange fordeler med å ha en prediktiv analytisk AI-modell til disposisjon, selv om dette avhenger av arbeidet du har tenkt å gjøre og hvor godt modellen har blitt trent. Her er noen av de viktigste fordelene ved å bruke prediktiv analyse.

• Vurder og reduser risiko: Evnen til å analysere historiske data gjør det lettere for prediktive analysemodeller å identifisere mønstre som indikerer trusler, risikofylt atferd eller potensiell skade på et selskap. Disse kan omfatte identifisering av uredelig oppførsel, kredittrisiko og andre uregelmessigheter som ellers ville kostet bedriften litt penger.
• Prognose fremtidige trender: De samme mønstrene kan også bidra til å identifisere markedstrender og relatert kundeatferd. Bedrifter kan utnytte denne informasjonen for å få et konkurransefortrinn, tjene mer penger og få bedre kundeengasjement.
• Forbedre beslutningsmaskering: Prediktiv analyse gir også ledere et viktig beslutningsverktøy. Evnen til å identifisere relasjoner, trender og mønstre i nåværende og historiske data, gjør at enhver bedriftsleder kan ta solide datadrevne beslutninger gjennom dypere innsikt i fremtiden.
• Øk effektiviteten: Noen virksomheter kan bruke prediktiv analyse for å forutsi kundenes etterspørsel og dermed være klar til å møte etterspørselen ved å øke produksjonen eller lagernivået. Fabrikker kan også bruke prediktivt vedlikehold for å kutte ned på maskinhavari og spare kostnader.
• Konkurransefordel: De fleste virksomheter er avhengige av informasjon, og å ha den rette innsikten om en situasjon eller hendelse kan gi selv små selskaper et konkurransefortrinn fremfor større.
• Øk inntektene: Ved å ha et konkurransefortrinn, optimalisere drift og kundeengasjement, eller ved å kunne optimalisere ressursallokering, kan en bedrift øke samlede inntekter og fortjeneste.

Modelltyper og -teknikker

Det finnes forskjellige typer maskinlæringsmodeller du kan bruke til å bygge en prediktiv analyseapplikasjon. Hver type har sine fordeler og ulemper, så ditt beste valg vil avhenge av arbeidet du har for hånden og typen resultater du prøver å oppnå.

Følgende er de viktigste modelltypene du kan bruke til å bygge applikasjonen din.

• Beslutningstremodeller: De bruker noder som representerer grener i beslutningstaking, omtrent som hvordan mennesker resonnerer. De brukes ofte i informasjonsklassifisering, som f.eks er dette en fugl eller en hund?, er dette prosjektet lav risiko eller høy risiko?, og så videre .
• Nevrale nettverk: Et nevralt nettverk er en annen type maskinlæringssystem som er modellert etter den menneskelige hjernen. De jobber med lag kalt nevroner som gjør dem i stand til å lære relasjonene mellom ulike typer datainndata og hva de betyr. Et eksempel er store språkmodeller og systemer for håndskriftgjenkjenning. Nevrale nettverk er ideelle for komplekse prosjekter.
• Tidsserier: Hendelser som skjer over tid, for eksempel aksje- eller valutakurser, håndteres best med tidsserieanalyse. En tidsserie er en kronologisk rekkefølge av data som er indeksert over forhåndsbestemte tidsintervaller. Denne modellen er bra for økonomi, engineering, mønstergjenkjenning, værvarsling og mer.
• Regresjonsanalysemodeller: Regresjonsanalyse er en statistisk metode som brukes til å estimere sammenhengen mellom to variabler. Hvis en av variablene avhenger av en annen, for eksempel et barns høyde avhenger av dets alder, eller en persons vekt avhenger av hvor mye mat han spiser daglig, kan regresjonsanalyse brukes til å forutsi verdien av en variabel, f.eks. på den andre f.eks høyde.
• Klyngemodeller: Clustering er en datagrupperingsteknikk som bruker lignende kvaliteter mellom objekter for å gruppere dem i klynger. En lignende kvalitet kan være alt fra farge, form, høyde, inntektsnivå og så videre. Clustering fungerer godt for kundesegmentering, anbefalingsmotorer, mønstergjenkjenning og mer.

Forutsigende analyseapplikasjoner på tvers av bransjer

Ulike mennesker bruker allerede prediktiv analyse for å oppnå prognoser og andre prediktive resultater på tvers av forskjellige bransjer. Følgende bransjer er noen av de tyngste brukerne av teknologien.

• Finans: Bedrifter i finansnæringen utnytter prediktiv analyse for så mange aktiviteter, inkludert svindeloppdagelse og forebygging, risikovurdering, kundesegmentering, inntektsvekst, medarbeidertilfredshet og mange flere.
• Produksjon og forsyningskjede: Produsenter bruker prediktiv analyse for lagerstyring, salg og markedsføring av produktene sine, optimalisering av arbeidsstyrken for å tilpasse seg produksjonsplaner, optimalisering av innkjøp av råvarer og prediktivt vedlikehold for å unngå maskinhavari og redusere nedetid.
• Detaljhandel: Prediktiv analyse finner også bruk i detaljhandelen på måter som etterspørselsprognoser, markedsføringskampanjer og ved å forutsi inntekter.
• Sports: Lag og deres ledere kan oppdage mye verdifull innsikt ved å bruke prediktiv analyse på spillerne, trenerne og deres historiske prestasjoner. Dette kan føre til bedre spillstrategier, forbedret teamprestasjon og bedre skadeforebygging.
• Vedlikeholdsprognoser: Mange selskaper er avhengige av ulike maskiner for produktivitet, og når disse maskinene går i stykker, taper de penger. Prediktiv analyse kan løse dette problemet ved å bruke sensorer og riktig programvare for å overvåke og analysere disse maskinene, så det er enkelt å oppdage forestående sammenbrudd.
• Driftsoptimalisering: Hvis virksomheten din driver virksomhet som produserer mange dataspor, kan prediktiv analyse være et ideelt verktøy for å hjelpe deg med å finne måter å optimalisere driften på. Disse optimaliseringene kan variere fra oppsøkende markedsføring til å spare driftskostnader og maksimere inntekter med riktig prissetting.
• Værmelding: Værvarslere bruker også prediktiv analyse for nøyaktighet. De kombinerer og mater data fra satellitter, værstasjoner og ulike sensorer til en AI-modell, som gir spådommene.
• Video Games: Anvendelsene av prediktiv analyse i spillindustrien er også mange. De bidrar til å forbedre spillerengasjementet ved å forutsi hva individuelle spillere vil like. De hjelper også med å maksimere kjøp i spillet, noe som kan øke inntektene når det gjøres riktig.

Utfordringer med prediktiv analyse

Mens prediktiv analyse kan gi verdifull innsikt, kommer den også med sine egne utfordringer, som kan gjøre det vanskeligere å implementere. Følgende er noen av disse vanlige implementeringsutfordringene for prediktiv analyse.

• kompleksitet: Prediktiv analyse er ikke et veldig enkelt emne, så det er kanskje ikke for alle. Dette betyr at hvert team eller virksomhet bør ha noen med de essensielle ferdighetene dedikert til analyse.
• Datakvalitet: En prediktiv modell er bare så god som dataene den er trent på. Så uansett hvilken type maskinlæringstilnærming og algoritmer du bruker, vil du få dårlige resultater hvis du trener systemet ditt på dårlige data. Løsningen er selvfølgelig å jobbe med data av høy kvalitet, både i trening av modellen og i å lage spådommer.
• Adopsjon: Noen mennesker mistror ganske enkelt maskiner eller bruken av AI-verktøy fordi de ikke kjøper hele ideen om kunstig intelligens. Å overvinne slike adopsjonsutfordringer krever tid og opplæring om fordeler og ulemper ved å jobbe med AI-verktøy.

Topp prediktive analyseverktøy

Det er mange verktøy der ute som kan hjelpe deg med prediktiv analyse, hver med forskjellige tilnærminger. Her er noen av de mest populære:

• KNIDE: Gratis og åpen kildekode-analyseplattform.
• RapidMiner: Data mining og maskinlæringsplattform.
• SAP Analytics: Skybasert dataanalyseplattform.
• weka: Dataplattform for sky og AI.
• DataRobot: Plattform for raske applikasjonsimplementeringer.
• Google Cloud AutoML: Begynnervennlig maskinlæring i bedriftsklasse.
• SAS: Analyseløsninger for ulike bransjer.
• Databaser: Generativ AI-drevet dataintelligensapplikasjon.
• H2O.ai: Generativ og prediktiv sky AI-plattform.
• Alteryx: Enkelt å bruke dataanalyseverktøy

Konklusjon

Etter å ha rundet av dette blogginnlegget om prediktiv analyse og dets mange fordeler for organisasjoner fra produksjon til markedsføring og finans, har du sett de forskjellige kreative måtene bedrifter bruker denne teknologien på.

Du vil også innse at du også kan utnytte kraften til prediktiv analyse gjennom data, maskinlæring og statistiske algoritmer for å generere verdifull innsikt og prognoser for virksomheten din.