Предиктивная аналитика: что это такое и как она работает

Прогнозная аналитика — это отрасль науки о данных, которая использует различные методы для анализа данных бизнеса, чтобы найти закономерности или тенденции, которые помогут этому бизнесу принимать правильные решения.

В этот процесс вовлечено множество действий, включая такие дисциплины, как машинное обучение, анализ данных и алгоритмы искусственного интеллекта, которые помогают делать такие прогнозы.

Вы можете использовать прогнозную аналитику в широком спектре приложений. Все, что вам нужно, — это доступ к историческим данным, которые вы можете использовать для обучения своей системы, а также текущие данные для прогнозирования.

В этом блоге рассматриваются все преимущества использования прогнозной аналитики в вашем бизнесе, а также показано, с чего начать.

Как работает прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика — это одна из различных областей анализа данных. Другие — это описательная аналитика, диагностическая аналитика и предписывающая аналитика.

Как следует из их разных названий, описательная аналитика — это область, которая описывает все, что произошло в ситуации, тогда как диагностическая аналитика пытается выяснить, почему это произошло. С другой стороны, прогнозная аналитика фокусируется на поиске того, что может произойти в будущем, а четвертая — предписывающая аналитика — ищет способы, с помощью которых можно добиться конкретных событий.

Теперь давайте посмотрим на способы, которые использует прогнозная аналитика, чтобы узнать, что может произойти в будущем. Я перечислю их по шагам следующим образом.

Шаг 1: Определение цели

Во-первых, вам необходимо определить, чего вы пытаетесь достичь, и вы делаете это, указывая цели прогнозного анализа и целевые переменные, которые вы пытаетесь предсказать. Этими целями могут быть продажи, привлечение новых клиентов, обслуживание оборудования и т. д.

Шаг 2: Сбор данных

Далее вам необходимо собрать исторические данные, которые вы сможете использовать при обучении своей прогнозной модели. Набор данных должен быть максимально полным, со всей соответствующей информацией и целевыми переменными.

Шаг 3: Предварительная обработка данных и выбор функций

Перед обучением модели всегда необходимо подготовить данные, удалив выбросы и убедившись, что все переменные находятся в сопоставимом масштабе. Затем, чтобы упростить работу и повысить точность, вам необходимо выбрать переменные или функции, которые наиболее важны для достижения нужных вам результатов.

Шаг 4: Выбор модели

Различные модели машинного обучения хорошо подходят для разных задач. Итак, вам также нужно будет выбрать тип прогнозной модели, с которой вы будете работать. Примеры включают нейронные сети, линейную регрессию, деревья решений и многое другое.

Шаг 5: Обучение и точная настройка модели

На этапе обучения модель просто снабжается необработанными данными и обучается тому, какие результаты желательны, а какие нет. Чем больше данных вы передаете модели, тем точнее будут ее прогнозы. Затем вы можете протестировать модель, чтобы проверить ее производительность и при необходимости точно настроить параметры.

Шаг 6. Прогнозирование и развертывание 

Как только вы будете удовлетворены ее производительностью, вы сможете использовать модель для прогнозирования новых данных. Вам также может потребоваться развернуть модель в конкретной среде или интегрировать ее с другими приложениями и системами.

Преимущества прогнозной аналитики

Наличие в вашем распоряжении модели прогнозного анализа ИИ дает множество преимуществ, хотя это зависит от работы, которую вы собираетесь выполнять, и от того, насколько хорошо модель обучена. Вот некоторые из основных преимуществ использования прогнозной аналитики.

• Оценка и снижение рисков: способность анализировать исторические данные упрощает с помощью моделей прогнозной аналитики выявление закономерностей, указывающих на угрозы, рискованное поведение или потенциальный вред компании. Сюда может входить выявление мошеннического поведения, кредитного риска и других аномалий, которые в противном случае стоили бы компании определенных денег.
• Прогноз будущих тенденций: Те же закономерности могут также помочь определить рыночные тенденции и связанное с ними поведение клиентов. Компании могут использовать эту информацию, чтобы получить конкурентное преимущество, заработать больше денег и улучшить взаимодействие с клиентами.
• Улучшение маскировки решений: Прогнозная аналитика также предоставляет менеджерам важный инструмент принятия решений. Способность выявлять взаимосвязи, тенденции и закономерности в текущих и исторических данных позволяет любому бизнес-лидеру принимать надежные решения на основе данных посредством более глубокого понимания будущего.
• Повышение эффективности: Некоторые предприятия могут использовать прогнозную аналитику для прогнозирования потребительского спроса и, таким образом, быть готовыми удовлетворить спрос за счет увеличения производства или уровня запасов. Заводы также могут использовать профилактическое обслуживание, чтобы сократить количество поломок оборудования и сократить расходы.
• Конкурентное преимущество: Большинство предприятий зависят от информации, и правильное понимание ситуации или события может дать даже небольшим компаниям конкурентное преимущество перед более крупными.
• Увеличение дохода: Имея конкурентное преимущество, оптимизируя операции и взаимодействие с клиентами или имея возможность оптимизировать распределение ресурсов, компания может увеличить общий доход и прибыль.

Типы моделей и методы

Существуют различные типы моделей машинного обучения, которые можно использовать для создания приложения прогнозной аналитики. У каждого типа есть свои плюсы и минусы, поэтому ваш лучший выбор будет зависеть от выполняемой вами работы и типа результатов, которых вы пытаетесь достичь.

Ниже приведены основные типы моделей, которые вы можете использовать при создании приложения.

• Модели дерева решений: Они используют узлы, которые представляют собой ветви принятия решений, во многом подобно тому, как рассуждают люди. Они часто используются в классификации информации, например это птица или собака?, этот проект имеет низкий или высокий риск?, и так далее .
• Нейронные сети: Нейронная сеть — это еще один тип системы машинного обучения, созданный по образцу человеческого мозга. Они работают со слоями, называемыми нейронами, которые позволяют им изучать взаимосвязи между различными типами входных данных и их значение. Примером могут служить большие языковые модели и системы распознавания рукописного текста. Нейронные сети идеально подходят для сложных проектов.
• Временные ряды: события, которые происходят во времени, например, цены на акции или Форекс, лучше всего обрабатывать с помощью анализа временных рядов. Временной ряд — это хронологическая последовательность данных, которые индексируются в течение заранее определенных интервалов времени. Эта модель хороша для финансов, инженерного дела, распознавания образов, прогнозирования погоды и многого другого.
• Модели регрессионного анализа: Регрессионный анализ — это статистический метод, используемый для оценки взаимосвязи между двумя переменными. Если одна из переменных зависит от другой, например, рост ребенка зависит от его возраста или вес человека зависит от того, сколько еды он ест ежедневно, то можно использовать регрессионный анализ для прогнозирования значения одной переменной, например веса, на основе с другой стороны, например, высота.
• Модели кластеризации: Кластеризация — это метод группировки данных, который использует схожие свойства объектов для группировки их в кластеры. Подобным качеством может быть что угодно: цвет, фигура, рост, уровень дохода и так далее. Кластеризация хорошо работает для сегментации клиентов, систем рекомендаций, распознавания образов и многого другого.

Приложения прогнозной аналитики в разных отраслях

Разные люди уже используют прогнозную аналитику для получения прогнозов и других прогнозных результатов в разных отраслях. Следующие отрасли являются одними из самых активных пользователей этой технологии.

• Финансовые: Предприятия финансовой отрасли используют прогнозную аналитику для очень многих видов деятельности, включая обнаружение и предотвращение мошенничества, оценку рисков, сегментацию клиентов, рост доходов, удовлетворенность сотрудников и многое другое.
• Цепочка производства и поставок: Производители используют прогнозную аналитику для управления запасами, продаж и маркетинга своей продукции, оптимизации рабочей силы для соответствия производственным графикам, оптимизации закупок сырья и профилактического обслуживания, чтобы избежать поломок оборудования и сократить время простоя.
• Ритейл: Прогнозная аналитика также находит применение в розничной торговле для прогнозирования спроса, маркетинговых кампаний и прогнозирования доходов.
• Спорт: команды и их менеджеры могут получить много ценной информации, используя прогнозную аналитику своих игроков, тренеров и их исторических выступлений. Это может привести к улучшению игровых стратегий, повышению производительности команды и предотвращению травм.
• Прогнозирование технического обслуживания: Многие компании полагаются на различные машины для повышения производительности, и когда эти машины выходят из строя, они теряют деньги. Прогнозная аналитика может решить эту проблему с помощью датчиков и подходящего программного обеспечения для мониторинга и анализа этих машин, что позволяет легко обнаружить предстоящие поломки.
• Оптимизация операций: Если ваш бизнес осуществляет операции, которые создают большое количество данных, то прогнозная аналитика может стать идеальным инструментом, который поможет вам найти способы оптимизации ваших операций. Эта оптимизация может варьироваться от информационно-пропагандистского маркетинга до экономии эксплуатационных расходов и максимизации доходов при правильном ценообразовании.
• Прогнозирование погоды: Синоптики также применяют прогнозную аналитику для обеспечения точности. Они объединяют и передают данные со спутников, метеостанций и различных датчиков в модель искусственного интеллекта, которая предоставляет прогнозы.
• Видеоигры: Применений прогнозной аналитики в игровой индустрии тоже много. Они помогают улучшить вовлеченность игроков, предсказывая, что понравится отдельным игрокам. Они также помогают увеличить количество внутриигровых покупок, что, если все сделано правильно, может увеличить доходы.

Проблемы прогнозной аналитики

Хотя прогнозная аналитика может дать ценную информацию, она также имеет свои проблемы, которые могут затруднить ее внедрение. Ниже приведены некоторые из этих распространенных проблем реализации прогнозной аналитики.

• Многогранность: Предиктивная аналитика — не очень простой предмет, поэтому он может подойти не всем. Это означает, что в каждой команде или бизнесе должен быть кто-то с необходимыми навыками, специализирующимися на аналитике.
• Качество данных: Прогнозирующая модель хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она обучена. Таким образом, независимо от типа подхода к машинному обучению и алгоритмов, которые вы используете, вы получите плохие результаты, если будете обучать свою систему на плохих данных. Решение, конечно, состоит в том, чтобы работать с высококачественными данными как при обучении модели, так и при составлении прогнозов.
• Принятие: Некоторые люди просто не доверяют машинам или использованию инструментов искусственного интеллекта, потому что они не верят в идею искусственного интеллекта в целом. Преодоление таких проблем внедрения требует времени и знаний о плюсах и минусах работы с инструментами ИИ.

Лучшие инструменты прогнозной аналитики

Существует множество инструментов, которые могут помочь вам в прогнозной аналитике, каждый из которых использует разные подходы. Вот некоторые из самых популярных:

• KNIME: Бесплатная аналитическая платформа с открытым исходным кодом.
• RapidMiner: Платформа интеллектуального анализа данных и машинного обучения.
• SAP Аналитика: Облачная платформа для анализа данных.
• Weka: Платформа данных для облака и искусственного интеллекта.
• Датаробот: Платформа для быстрой реализации приложений.
• Google Cloud AutoML : Машинное обучение корпоративного уровня, удобное для начинающих.
• ПАВ: Аналитические решения для различных отраслей.
• Databricks: Генеративное приложение для анализа данных на базе искусственного интеллекта.
• H2O.ai: Генерирующая и прогнозирующая облачная платформа искусственного интеллекта.
• Alteryx: Простой в использовании инструмент анализа данных.

Заключение

Завершая эту публикацию в блоге о прогнозной аналитике и ее многочисленных преимуществах для организаций, от производства до маркетинга и финансов, вы увидели различные творческие способы, которыми компании используют эту технологию.

Вы также поймете, что вы тоже можете использовать возможности прогнозной аналитики с помощью данных, машинного обучения и статистических алгоритмов для получения ценной информации и прогнозов для вашего бизнеса.