Analiza predictivă: ce este și cum funcționează

Analiza predictivă este o ramură a științei datelor care utilizează diverse metode pentru a analiza datele dintr-o afacere, cu scopul de a găsi modele sau tendințe care să ajute acea afacere să ia deciziile corecte.

Există multe activități implicate în acest proces și includ discipline precum învățarea automată, analiza datelor și algoritmii de inteligență artificială care ajută la realizarea acestor predicții.

Puteți utiliza analiza predictivă într-o gamă largă de aplicații. Tot ce aveți nevoie este accesul la datele istorice pe care le puteți utiliza pentru a vă antrena sistemul, plus date actuale pentru a face predicții.

Acest blog analizează toate beneficiile diferite ale utilizării analizei predictive în afacerea dvs. și, în plus, vă arată cum să începeți.

Cum funcționează analiza predictivă

Analiza predictivă este o parte a diferitelor domenii ale analizei datelor. Celelalte sunt analize descriptive, analize de diagnostic și analize prescriptive.

După cum sugerează și denumirile lor diferite, analiza descriptivă este zona care descrie orice s-a întâmplat într-o situație, în timp ce analiza de diagnosticare încearcă să afle de ce s-a întâmplat acel lucru. Analiza predictivă, pe de altă parte, se concentrează pe găsirea lucrurilor care s-ar putea întâmpla în viitor, în timp ce a patra, analiza prescriptivă, caută modalități prin care poți face anumite lucruri să se întâmple.

Acum, să ne uităm la modalitățile pe care le utilizează analiza predictivă pentru a descoperi ce s-ar putea întâmpla în viitor. Le voi enumera în pașii următori.

Pasul 1: Definirea obiectivului

În primul rând, trebuie să definiți ceea ce încercați să realizați și faceți asta prin specificarea obiectivelor pentru analiza predictivă și a variabilelor țintă pe care încercați să le preziceți. Aceste obiective ar putea fi vânzările, achizițiile de noi clienți, întreținerea echipamentelor și așa mai departe.

Pasul 2: Colectarea datelor

În continuare, trebuie să colectați date istorice pe care le puteți folosi în pregătirea modelului dvs. predictiv. Setul de date ar trebui să fie cât mai cuprinzător posibil, cu toate informațiile relevante și variabilele țintă.

Pasul 3: Preprocesarea datelor și selectarea caracteristicilor

Trebuie întotdeauna să vă pregătiți datele înainte de a antrena un model, eliminând valorile aberante și asigurându-vă că toate variabilele sunt la o scară comparabilă. Apoi, pentru a vă simplifica munca și pentru a îmbunătăți acuratețea, trebuie să selectați variabilele sau caracteristicile care sunt cele mai importante pentru a obține rezultatele de care aveți nevoie.

Pasul 4: Selectarea modelului

Diferite modele de învățare automată funcționează bine pentru diferite sarcini. Deci, va trebui, de asemenea, să selectați tipul de model predictiv cu care veți lucra. Exemplele includ rețele neuronale, regresia liniară, arbori de decizie și multe altele.

Pasul 5: Antrenamentul modelului și reglajul fin

Faza de instruire este pur și simplu să alimenteze modelul cu datele brute și să-l învețe care rezultate sunt de dorit și care nu. Cu cât furnizați mai multe date unui model, cu atât predicțiile acestuia vor fi mai bune. Apoi puteți testa modelul pentru a-și valida performanța și pentru a ajusta parametrii acolo unde este necesar.

Pasul 6: Efectuarea predicțiilor și implementarea 

Odată ce sunteți mulțumit de performanța sa, atunci puteți utiliza modelul pentru a face predicții asupra datelor noi. De asemenea, poate fi necesar să implementați modelul într-un mediu specific sau să îl integrați cu alte aplicații și sisteme.

Beneficiile analizei predictive

Există multe beneficii de a avea la dispoziție un model AI analitic predictiv, deși acest lucru depinde de munca pe care intenționați să o faceți și de cât de bine a fost antrenat modelul. Iată câteva dintre beneficiile majore ale utilizării analizei predictive.

• Evaluați și reduceți riscurile: Capacitatea de a analiza datele istorice facilitează pentru modelele de analiză predictivă identificarea tiparelor care indică amenințări, comportament riscant sau potențiale daune pentru o companie. Acestea pot include identificarea comportamentului fraudulos, a riscului de credit și a altor anomalii care altfel ar costa niște bani pentru afacere.
• Prognoza tendințelor viitoare: Aceleași modele pot ajuta, de asemenea, la identificarea tendințelor pieței și a comportamentului asociat clienților. Companiile pot folosi aceste informații pentru a obține un avantaj competitiv, pentru a câștiga mai mulți bani și pentru a obține o mai bună implicare a clienților.
• Îmbunătățiți mascarea deciziei: Analiza predictivă oferă, de asemenea, managerilor un instrument important de luare a deciziilor. Capacitatea de a identifica relații, tendințe și modele în datele actuale și istorice, permite oricărui lider de afaceri să ia decizii solide bazate pe date prin perspective mai profunde ale viitorului.
• Sporiți eficiența: Unele companii pot folosi analize predictive pentru a prognoza cererea clienților și, astfel, pot fi pregătite să răspundă cererii prin creșterea producției sau a nivelurilor de stoc. Fabricile pot folosi, de asemenea, întreținere predictivă pentru a reduce defecțiunile mașinilor și pentru a economisi costurile.
• Avantaj competitiv: Majoritatea companiilor depind de informații, iar a avea perspectivele corecte despre o situație sau un eveniment poate oferi chiar și companiilor mici un avantaj competitiv față de cele mai mari.
• Creșteți veniturile: Având un avantaj competitiv, optimizând operațiunile și implicarea clienților sau prin posibilitatea de a optimiza alocarea resurselor, o companie poate crește veniturile și profiturile generale.

Tipuri și tehnici de modele

Există diferite tipuri de modele de învățare automată pe care le puteți utiliza pentru a construi o aplicație de analiză predictivă. Fiecare tip are argumentele sale pro și contra, așa că cea mai bună alegere va depinde de munca pe care o aveți la îndemână și de tipul de rezultate pe care încercați să le obțineți.

Următoarele sunt principalele tipuri de modele pe care le puteți utiliza în construirea aplicației dvs.

• Modele de arbore de decizie: Ei folosesc noduri care reprezintă ramuri în luarea deciziilor, la fel ca modul în care raționează oamenii. Ele sunt adesea folosite în clasificarea informațiilor, cum ar fi este o pasăre sau un câine?, este acest proiect risc scăzut sau risc ridicat?, și așa mai departe .
• Rețele neuronale: O rețea neuronală este un alt tip de sistem de învățare automată modelat după creierul uman. Ei lucrează cu straturi numite neuroni care le permit să învețe relațiile dintre diferitele tipuri de date introduse și ce înseamnă acestea. Un exemplu sunt modelele mari de limbă și sistemele de recunoaștere a scrisului de mână. Rețelele neuronale sunt ideale pentru proiecte complexe.
• Seria de timp: Evenimentele care au loc de-a lungul timpului, cum ar fi prețurile acțiunilor sau Forex, sunt cel mai bine tratate cu analiza serii cronologice. O serie temporală este o succesiune cronologică de date care sunt indexate pe intervale de timp predeterminate. Acest model este bun pentru finanțe, inginerie, recunoaștere a modelelor, prognoza meteo și multe altele.
• Modele de analiză de regresie: Analiza regresiei este o metodă statistică utilizată pentru a estima relația dintre două variabile. Dacă una dintre variabile depinde de alta, cum ar fi înălțimea unui copil depinde de vârsta acestuia, sau greutatea unei persoane depinde de cantitatea de alimente pe care o mănâncă zilnic, atunci analiza de regresie poate fi utilizată pentru a prezice valoarea unei variabile, de exemplu greutatea, pe baza celeilalte, de exemplu, înălțimea.
• Modele de grupare: Clustering este o tehnică de grupare a datelor care utilizează calități similare între obiecte pentru a le grupa în clustere. O calitate similară poate fi orice, de la culoare, formă, înălțime, nivel de venit și așa mai departe. Clustering funcționează bine pentru segmentarea clienților, motoarele de recomandare, recunoașterea modelelor și multe altele.

Aplicații de analiză predictivă în diverse industrii

Diferiți oameni folosesc deja analiza predictivă pentru a obține prognoze și alte rezultate predictive în diferite industrii. Următoarele industrii sunt unele dintre cei mai mari utilizatori ai tehnologiei.

• finanțe: Afacerile din industria financiară folosesc analiza predictivă pentru atât de multe activități, inclusiv detectarea și prevenirea fraudei, evaluarea riscurilor, segmentarea clienților, creșterea veniturilor, satisfacția angajaților și multe altele.
• Producție și lanț de aprovizionare: Producătorii folosesc analiza predictivă pentru gestionarea stocurilor, vânzările și marketingul produselor lor, optimizarea forței de muncă pentru a se alinia programelor de producție, optimizarea achizițiilor de materii prime și întreținerea predictivă pentru a evita defecțiunile mașinilor și a reduce timpul de nefuncționare.
• Comerț: Analiza predictivă găsește, de asemenea, utilizarea în industria de vânzare cu amănuntul în moduri precum prognoza cererii, campanii de marketing și estimarea veniturilor.
• Sportul: echipele și managerii lor pot descoperi o mulțime de informații valoroase utilizând analize predictive asupra jucătorilor, antrenorilor și a performanțelor lor istorice. Acest lucru poate duce la strategii de joc mai bune, o performanță îmbunătățită a echipei și o mai bună prevenire a accidentărilor.
• Prognoza de întreținere: Multe companii se bazează pe diverse mașini pentru productivitate și atunci când aceste mașini se defectează, pierd bani. Analiza predictivă poate rezolva această problemă utilizând senzori și software-ul potrivit pentru a monitoriza și analiza aceste mașini, astfel încât este ușor să identificați defecțiunile iminente.
• Optimizarea operațiunilor: Dacă afacerea dvs. derulează operațiuni care produc o mulțime de trasee de date, atunci analiza predictivă ar putea fi un instrument ideal pentru a vă ajuta să descoperiți modalități de optimizare a operațiunilor. Aceste optimizări pot varia de la marketing de informare până la economisirea costurilor de operare și maximizarea veniturilor cu prețul corect.
• Prognoza Meteo: Meteorologii aplică și analize predictive pentru acuratețe. Ei combină și furnizează date de la sateliți, stații meteo și diverși senzori într-un model AI, care oferă predicții.
• Jocuri video: Aplicațiile analizei predictive în industria jocurilor de noroc sunt, de asemenea, numeroase. Ele ajută la îmbunătățirea angajamentului jucătorilor, prevăzând ce le va plăcea jucătorilor individuali. De asemenea, ajută la maximizarea achizițiilor în joc, ceea ce poate crește veniturile atunci când este făcut corect.

Provocările analizei predictive

În timp ce analiza predictivă poate produce informații valoroase, aceasta vine și cu propriile provocări, ceea ce poate face mai dificil de implementat. Mai jos sunt câteva dintre aceste provocări comune de implementare a analizei predictive.

• Complexitate: Analiza predictivă nu este un subiect foarte simplu, așa că s-ar putea să nu fie pentru toată lumea. Aceasta înseamnă că fiecare echipă sau afacere ar trebui să aibă pe cineva cu abilitățile esențiale dedicate analizei.
• Calitatea datelor: Un model predictiv este la fel de bun ca și datele pe care este antrenat. Deci, indiferent de tipul de abordare a învățării automate și de algoritmi pe care îi utilizați, veți obține rezultate slabe dacă vă antrenați sistemul pe date slabe. Soluția, desigur, este să lucrezi cu date de înaltă calitate, atât în ​​pregătirea modelului, cât și în realizarea de predicții.
• Adoptare: Unii oameni pur și simplu nu au încredere în mașini sau în utilizarea instrumentelor AI pentru că nu cumpără întreaga idee de inteligență artificială. Depășirea unor astfel de provocări de adoptare necesită timp și educație despre avantajele și dezavantajele lucrului cu instrumente AI.

Top instrumente de analiză predictivă

Există multe instrumente care vă pot ajuta cu analiza predictivă, fiecare cu abordări diferite. Iată câteva dintre cele mai populare:

• KNIME: Platformă de analiză gratuită și open-source.
• RapidMiner: Data mining și platformă de învățare automată.
• SAP Analytics: Platformă de analiză a datelor bazată pe cloud.
• WEKA: Platformă de date pentru cloud și AI.
• DataRobot: Platformă pentru implementări rapide de aplicații.
• Google Cloud AutoML: Învățare automată pentru începători, la nivel de întreprindere.
• SAS: Soluții de analiză pentru diverse industrii.
• cărămizi de date: aplicație generativă de inteligență a datelor bazată pe inteligență artificială.
• H2O.ai: Platformă AI cloud generativă și predictivă.
• Alteryx: Instrument de analiză a datelor ușor de utilizat

Concluzie

Încheind această postare pe blog despre analiza predictivă și numeroasele sale beneficii pentru organizații, de la producție la marketing și finanțe, ați văzut diferitele moduri creative în care companiile folosesc această tehnologie.

De asemenea, veți realiza că și dvs. puteți valorifica puterea analizei predictive prin date, învățare automată și algoritmi statistici pentru a genera informații și previziuni valoroase pentru afacerea dvs.