Analityka predykcyjna: co to jest i jak działa

Analityka predykcyjna jest gałęzią nauka danych która wykorzystuje różne metody analizy danych pochodzących z firmy, w celu znalezienia wzorców lub trendów, które pomogą tej firmie w podjęciu właściwych decyzji.

W proces ten zaangażowanych jest wiele działań, które obejmują takie dyscypliny, jak uczenie maszynowe, analiza danych i sztuczna inteligencja algorytmy, które pomagają w tworzeniu tych przewidywań.

Analizy predykcyjnej można używać w szerokim zakresie zastosowań. Wszystko, czego potrzebujesz, to dostęp do danych historycznych, które możesz wykorzystać do szkolenia swojego systemu, a także aktualnych danych, na podstawie których możesz prognozować.

To zdjęcie blog analizuje różne korzyści wynikające ze stosowania analityki predykcyjnej w Twojej firmie, a dodatkowo pokazuje, jak zacząć.

Jak działa analiza predykcyjna

Analityka predykcyjna jest częścią różnych obszarów analizy danych. Pozostałe to analityka opisowa, analityka diagnostyczna i analityka nakazowa.

Jak sugerują również ich różne nazwy, analityka opisowa to obszar, który opisuje wszystko, co wydarzyło się w danej sytuacji, podczas gdy analityka diagnostyczna próbuje dowiedzieć się, dlaczego coś się wydarzyło. Z drugiej strony analityka predykcyjna koncentruje się na znajdowaniu rzeczy, które mogą wydarzyć się w przyszłości, podczas gdy czwarta analiza, analiza nakazowa, szuka sposobów, w jaki możesz sprawić, że konkretne rzeczy się wydarzyją.

Przyjrzyjmy się teraz sposobom, w jaki analityka predykcyjna wykorzystuje analizę, aby odkryć, co może się wydarzyć w przyszłości. Wymienię je w następujących krokach.

Krok 1: Definicja obiektywna

Najpierw musisz zdefiniować, co chcesz osiągnąć, i robisz to, określając cele analizy predykcyjnej i zmienne docelowe, które próbujesz przewidzieć. Cele te mogą obejmować sprzedaż, pozyskiwanie nowych klientów, konserwację sprzętu i tak dalej.

Krok 2: Gromadzenie danych

Następnie musisz zebrać dane historyczne, które możesz wykorzystać w szkoleniu swojego modelu predykcyjnego. Zbiór danych powinien być możliwie jak najbardziej kompleksowy i zawierać wszystkie istotne informacje i zmienne docelowe.

Krok 3: Wstępne przetwarzanie danych i wybór funkcji

Zawsze musisz przygotować dane przed szkoleniem modelu, usuwając wartości odstające i upewniając się, że wszystkie zmienne mają porównywalną skalę. Następnie, aby uprościć pracę i poprawić dokładność, należy wybrać zmienne lub cechy, które są najważniejsze dla osiągnięcia potrzebnych wyników.

Krok 4: Wybór modelu

Różne modele uczenia maszynowego sprawdzają się dobrze w przypadku różnych zadań. Musisz więc także wybrać typ modelu predykcyjnego, z którym będziesz pracować. Przykłady obejmują sieci neuronowe, regresję liniową, drzewa decyzyjne i inne.

Krok 5: Trening i dostrajanie modelu

Faza uczenia polega po prostu na dostarczeniu modelowi surowych danych i nauczeniu go, które wyniki są pożądane, a które nie. Im więcej danych podasz modelowi, tym lepsze będą jego przewidywania. Następnie można przetestować model, aby sprawdzić jego wydajność i w razie potrzeby dostroić parametry.

Krok 6: Przewidywanie i wdrażanie 

Gdy będziesz zadowolony z jego wydajności, możesz zastosować model do przewidywania nowych danych. Może być również konieczne wdrożenie modelu w określonym środowisku lub zintegrowanie go z innymi aplikacjami i systemami.

Korzyści z analizy predykcyjnej

Posiadanie do dyspozycji predykcyjnego analitycznego modelu sztucznej inteligencji ma wiele zalet, chociaż zależy to od pracy, jaką zamierzasz wykonać, oraz od tego, jak dobrze model został wyszkolony. Oto niektóre z głównych korzyści płynących ze stosowania analiz predykcyjnych.

• Oceń i zmniejsz ryzyko: Możliwość analizowania danych historycznych ułatwia modelom analizy predykcyjnej identyfikowanie wzorców wskazujących na zagrożenia, ryzykowne zachowania lub potencjalną szkodę dla firmy. Mogą one obejmować identyfikację nieuczciwych zachowań, ryzyka kredytowego i innych anomalii, które w przeciwnym razie kosztowałyby firmę trochę pieniędzy.
• Prognozuj przyszłe trendy: Te same wzorce mogą również pomóc w identyfikacji trendów rynkowych i powiązanych zachowań klientów. Firmy mogą wykorzystać te informacje, aby zyskać przewagę konkurencyjną, zarobić więcej pieniędzy i zwiększyć zaangażowanie klientów.
• Ulepsz maskowanie decyzji: Analityka predykcyjna zapewnia także menedżerom ważne narzędzie do podejmowania decyzji. Zdolność identyfikowania relacji, trendów i wzorców w danych bieżących i historycznych umożliwia każdemu liderowi biznesowemu podejmowanie solidnych decyzji w oparciu o dane dzięki głębszemu wglądowi w przyszłość.
• Zwiększ wydajność: Niektóre firmy mogą korzystać z analiz predykcyjnych w celu prognozowania popytu klientów, a tym samym być gotowym na zaspokojenie popytu poprzez zwiększenie poziomu produkcji lub zapasów. Fabryki mogą również stosować konserwację predykcyjną, aby ograniczyć awarie maszyn i obniżyć koszty.
• Przewaga konkurencyjna: Większość firm opiera się na informacjach, a posiadanie odpowiedniego wglądu w sytuację lub wydarzenie może zapewnić nawet małym firmom przewagę konkurencyjną nad większymi.
• Zwiększ przychody: Posiadając przewagę konkurencyjną, optymalizując operacje i zaangażowanie klientów lub będąc w stanie zoptymalizować alokację zasobów, firma może zwiększyć ogólne przychody i zyski.

Typy modeli i techniki

Istnieją różne typy modeli uczenia maszynowego, których można używać do tworzenia aplikacji do analizy predykcyjnej. Każdy typ ma swoje zalety i wady, więc najlepszy wybór będzie zależał od pracy, którą masz pod ręką i rodzaju wyników, które próbujesz osiągnąć.

Poniżej przedstawiono główne typy modeli, których można używać podczas tworzenia aplikacji.

• Modele drzew decyzyjnych: Używają węzłów reprezentujących gałęzie w podejmowaniu decyzji, podobnie jak rozumowanie ludzkie. Często wykorzystuje się je do klasyfikacji informacji, np czy to ptak czy pies?, to jest projekt ryzyko niskie czy wysokie?, i tak dalej .
• Sieci neuronowe: Sieć neuronowa to inny rodzaj systemu uczenia maszynowego wzorowany na ludzkim mózgu. Pracują z warstwami zwanymi neuronami, które pozwalają im poznać relacje między różnymi typami danych wejściowych i ich znaczenie. Przykładem są duże modele językowe i systemy rozpoznawania pisma ręcznego. Sieci neuronowe idealnie nadają się do złożonych projektów.
• Szereg czasowy: Zdarzenia, które mają miejsce w czasie, takie jak akcje lub Forex cen, najlepiej analizować za pomocą analizy szeregów czasowych. Szereg czasowy to chronologiczny ciąg danych indeksowanych w określonych odstępach czasu. Ten model jest dobry dla finansować, inżynieria, rozpoznawanie wzorców, prognozowanie pogody i nie tylko.
• Modele analizy regresji: Analiza regresji to metoda statystyczna stosowana do szacowania związku między dwiema zmiennymi. Jeśli jedna ze zmiennych zależy od drugiej, np. wzrost dziecka zależy od jego wieku lub waga człowieka zależy od tego, ile dziennie zjada, wówczas analizę regresji można zastosować do przewidzenia wartości jednej zmiennej, np. wagi, na podstawie z drugiej np. wysokość.
• Modele klastrowania: Grupowanie to technika grupowania danych, która wykorzystuje podobne cechy obiektów do grupowania ich w klastry. Podobna jakość może mieć dowolny kolor, kształt, wzrost, poziom dochodów i tak dalej. Klastrowanie sprawdza się dobrze w przypadku segmentacji klientów, silników rekomendacji, rozpoznawania wzorców i nie tylko.

Aplikacje analizy predykcyjnej w różnych branżach

Różni ludzie już korzystają z analiz predykcyjnych, aby opracowywać prognozy i inne wyniki predykcyjne w różnych branżach. Następujące branże są jednymi z największych użytkowników tej technologii.

• Finanse: Firmy z branży finansowej wykorzystują analizy predykcyjne do wielu działań, w tym do wykrywania oszustw i zapobiegania im, oceny ryzyka, segmentacji klientów, wzrostu przychodów, zadowolenia pracowników i wielu innych.
• Produkcja i łańcuch dostaw: Producenci wykorzystują analizy predykcyjne do zarządzania zapasami, sprzedaży i marketingu swoich produktów, optymalizacji siły roboczej w celu dostosowania się do harmonogramów produkcji, optymalizacji zaopatrzenia w surowce i konserwacji predykcyjnej, aby uniknąć awarii maszyn i skrócić przestoje.
• Sprzedaż detaliczna: Analityka predykcyjna znajduje również zastosowanie w branży detalicznej, np. w prognozowaniu popytu, kampaniach marketingowych i przewidywaniu przychodów.
• SPORTOWE: Zespoły i ich menedżerowie mogą odkryć wiele cennych spostrzeżeń, wykorzystując analizy predykcyjne dotyczące swoich zawodników, trenerów i ich historycznych występów. Może to prowadzić do lepszych strategii gry, lepszych wyników zespołu i lepszego zapobiegania kontuzjom.
• Prognozowanie konserwacji: Wiele firm polega na różnych maszynach wydajność a kiedy te maszyny się psują, tracą pieniądze. Analityka predykcyjna może rozwiązać ten problem za pomocą czujników i odpowiedniego oprogramowania do monitorowania i analizowania tych maszyn, dzięki czemu łatwo jest wykryć zbliżające się awarie.
• Optymalizacja operacji: jeśli Twoja firma prowadzi działalność generującą wiele śladów danych, analiza predykcyjna może być idealnym narzędziem pomagającym odkryć sposoby optymalizacji operacji. Optymalizacje te mogą obejmować marketing zasięgowy, oszczędność kosztów operacyjnych i maksymalizację przychodów przy odpowiednich cenach.
• Prognoza pogody: Prognozy pogody również stosują analizy predykcyjne w celu zapewnienia dokładności. Łączą i przekazują dane z satelitów, stacji pogodowych i różnych czujników do modelu sztucznej inteligencji, który zapewnia prognozy.
• Gry wideo: Istnieje wiele zastosowań analiz predykcyjnych w branży gier. Pomagają zwiększyć zaangażowanie graczy, przewidując, co spodoba się poszczególnym graczom. Pomagają także w maksymalizacji zakupów w grach, co, jeśli zostanie wykonane prawidłowo, może zwiększyć przychody.

Wyzwania analityki predykcyjnej

Chociaż analiza predykcyjna może dostarczyć cennych spostrzeżeń, wiąże się ona również z własnymi wyzwaniami, które mogą utrudnić jej wdrożenie. Poniżej przedstawiono niektóre z typowych wyzwań związanych z wdrażaniem analiz predykcyjnych.

• Złożoność: Analityka predykcyjna nie jest bardzo prostym tematem, więc może nie być dla każdego. Oznacza to, że w każdym zespole lub firmie powinna znajdować się osoba posiadająca niezbędne umiejętności związane z analityką.
• Jakość danych: Model predykcyjny jest tak dobry, jak dane, na których jest szkolony. Zatem niezależnie od rodzaju podejścia do uczenia maszynowego i używanych algorytmów wyniki będą słabe, jeśli będziesz szkolić swój system na słabych danych. Rozwiązaniem jest oczywiście praca z danymi wysokiej jakości, zarówno podczas uczenia modelu, jak i przy formułowaniu prognoz.
• Przyjęcie: Niektórzy ludzie po prostu nie ufają maszynom ani narzędziom AI, ponieważ nie kupują całej idei sztucznej inteligencji. Pokonanie takich wyzwań związanych z wdrażaniem wymaga czasu i edukacji na temat zalet i wad pracy z narzędziami AI.

Najlepsze narzędzia do analizy predykcyjnej

Istnieje wiele narzędzi, które mogą pomóc w przeprowadzaniu analiz predykcyjnych, a każde z nich oferuje inne podejście. Oto niektóre z najpopularniejszych:

• KNIME: Bezpłatny & open-source platforma analityczna.
• RapidMiner: Platforma eksploracji danych i uczenia maszynowego.
• Analityka SAP: Platforma analizy danych oparta na chmurze.
• weka: Platforma danych dla chmury i sztucznej inteligencji.
• DaneRobota: Platforma do szybkich wdrożeń aplikacji.
• Google Cloud AutoML: Przyjazne dla początkujących uczenie maszynowe klasy korporacyjnej.
• SAS: Rozwiązania analityczne dla różnych branż.
• Pamięci danych: generatywna sztuczna inteligencja- oparta na aplikacji analiza danych.
• H2O.ai: Generatywna i predykcyjna platforma AI w chmurze.
• Alteryx: Łatwe w użyciu narzędzie do analizy danych

Podsumowanie

Podsumowując ten post na blogu na temat analizy predykcyjnej i jej licznych korzyści dla organizacji, od produkcji po marketing i finanse, poznałeś różne kreatywne sposoby, w jakie firmy wykorzystują tę technologię.

Zdasz sobie również sprawę, że Ty też możesz wykorzystać moc analityki predykcyjnej poprzez dane, uczenie maszynowe i algorytmy statystyczne, aby generować cenne spostrzeżenia i prognozy dla swojej firmy.