Prediktivna analitika: kaj je to in kako deluje

Prediktivna analitika je veja znanosti o podatkih, ki uporablja različne metode za analizo podatkov iz podjetja, da bi našli vzorce ali trende, ki bodo podjetju pomagali sprejemati prave odločitve.

V ta proces je vključenih veliko dejavnosti in vključujejo discipline, kot so strojno učenje, analiza podatkov in algoritmi umetne inteligence, ki pomagajo pri teh napovedih.

Prediktivno analitiko lahko uporabljate v številnih aplikacijah. Vse, kar potrebujete, je dostop do zgodovinskih podatkov, ki jih lahko uporabite za usposabljanje vašega sistema, in trenutni podatki, na podlagi katerih lahko naredite napovedi.

Ta blog obravnava vse različne prednosti uporabe napovedne analitike v vašem podjetju in vam poleg tega pokaže, kako začeti.

Kako deluje napovedna analitika

Prediktivna analitika je del različnih področij podatkovne analitike. Druge so deskriptivna analitika, diagnostična analitika in preskriptivna analitika.

Kot nakazujejo tudi njihova različna imena, je deskriptivna analitika področje, ki opisuje vse, kar se je zgodilo v neki situaciji, medtem ko diagnostična analitika poskuša ugotoviti, zakaj se je to zgodilo. Prediktivna analitika se po drugi strani osredotoča na iskanje stvari, ki se lahko zgodijo v prihodnosti, medtem ko četrta, preskriptivna analitika, išče načine, kako lahko uresničite določene stvari.

Zdaj pa si poglejmo načine, ki jih napovedna analitika uporablja za odkrivanje, kaj se lahko zgodi v prihodnosti. Navedel jih bom po korakih, ki so naslednji.

1. korak: Opredelitev cilja

Najprej morate opredeliti, kaj poskušate doseči, in to storite tako, da določite svoje cilje za napovedno analizo in ciljne spremenljivke, ki jih poskušate predvideti. Ti cilji so lahko prodaja, pridobivanje novih strank, vzdrževanje opreme itd.

2. korak: Zbiranje podatkov

Nato morate zbrati zgodovinske podatke, ki jih lahko uporabite pri usposabljanju svojega napovednega modela. Nabor podatkov mora biti čim bolj obsežen, z vsemi ustreznimi informacijami in ciljnimi spremenljivkami.

3. korak: Predhodna obdelava podatkov in izbira funkcij

Vedno morate pripraviti svoje podatke, preden učite model, tako da odstranite izstopajoče vrednosti in zagotovite, da so vse spremenljivke na primerljivi lestvici. Nato morate za poenostavitev dela in izboljšanje natančnosti izbrati spremenljivke ali funkcije, ki so najpomembnejše za doseganje rezultatov, ki jih potrebujete.

4. korak: Izbira modela

Različni modeli strojnega učenja dobro delujejo pri različnih nalogah. Zato boste morali izbrati tudi vrsto napovednega modela, s katerim boste delali. Primeri vključujejo nevronske mreže, linearno regresijo, odločitvena drevesa in drugo.

5. korak: Usposabljanje modela in natančna nastavitev

Faza usposabljanja preprosto napaja model z neobdelanimi podatki in ga uči, kateri rezultati so zaželeni in kateri ne. Več podatkov kot vnesete v model, boljše bodo njegove napovedi. Nato lahko preizkusite model, da potrdite njegovo delovanje in po potrebi natančno prilagodite parametre.

6. korak: Izdelava napovedi in uvedba 

Ko ste zadovoljni z njegovim delovanjem, lahko uporabite model za napovedovanje novih podatkov. Morda boste morali tudi razmestiti model v določenem okolju ali ga integrirati z drugimi aplikacijami in sistemi.

Prednosti napovedne analitike

Če imate na voljo napovedni analitični model umetne inteligence, je veliko prednosti, čeprav je to odvisno od dela, ki ga nameravate opraviti, in od tega, kako dobro je bil model usposobljen. Tukaj je nekaj glavnih prednosti uporabe napovedne analitike.

• Ocenite in zmanjšajte tveganje: Zmožnost analiziranja preteklih podatkov omogoča modelom napovedne analitike lažje prepoznavanje vzorcev, ki kažejo na grožnje, tvegano vedenje ali potencialno škodo podjetju. Ti lahko vključujejo prepoznavanje goljufivega vedenja, kreditnega tveganja in drugih nepravilnosti, ki bi sicer podjetje stale nekaj denarja.
• Napoved prihodnjih trendov: Isti vzorci lahko pomagajo tudi pri prepoznavanju tržnih trendov in s tem povezanega vedenja strank. Podjetja lahko te informacije izkoristijo za pridobitev konkurenčne prednosti, več zaslužka in boljše sodelovanje strank.
• Izboljšajte prikrivanje odločitev: Prediktivna analitika vodjem nudi tudi pomembno orodje za odločanje. Sposobnost prepoznavanja odnosov, trendov in vzorcev v trenutnih in preteklih podatkih omogoča vsakemu vodji podjetja, da s pomočjo globljih vpogledov v prihodnost sprejema trdne odločitve, ki temeljijo na podatkih.
• Povečajte učinkovitost: Nekatera podjetja lahko uporabijo napovedno analitiko za napovedovanje povpraševanja strank in so tako pripravljena zadovoljiti povpraševanje s povečanjem proizvodnje ali ravni zalog. Tovarne lahko uporabljajo tudi prediktivno vzdrževanje, da zmanjšajo okvare strojev in prihranijo stroške.
• konkurenčna prednost: Večina podjetij je odvisnih od informacij in pravi vpogled v situacijo ali dogodek lahko tudi malim podjetjem zagotovi konkurenčno prednost pred večjimi.
• Povečajte prihodke: Če ima podjetje konkurenčno prednost, optimizira delovanje in angažiranost strank ali če lahko optimizira razporeditev virov, lahko podjetje poveča skupne prihodke in dobiček.

Vrste in tehnike modelov

Obstajajo različne vrste modelov strojnega učenja, ki jih lahko uporabite za izdelavo aplikacije za napovedno analitiko. Vsaka vrsta ima svoje prednosti in slabosti, zato bo vaša najboljša izbira odvisna od dela, ki ga imate pri roki, in vrste rezultatov, ki jih poskušate doseči.

Sledijo glavne vrste modelov, ki jih lahko uporabite pri gradnji svoje aplikacije.

• Modeli drevesa odločanja: Uporabljajo vozlišča, ki predstavljajo veje pri odločanju, podobno kot razmišljanje ljudi. Pogosto se uporabljajo pri klasifikaciji informacij, kot npr je to ptica ali pes?, je ta projekt z nizkim ali visokim tveganjem?in tako naprej.
• Nevronske mreže: Nevronska mreža je druga vrsta sistema strojnega učenja po vzoru človeških možganov. Delajo s plastmi, imenovanimi nevroni, ki jim omogočajo, da se naučijo odnosov med različnimi vrstami vnosa podatkov in njihovim pomenom. Primer so veliki jezikovni modeli in sistemi za prepoznavanje rokopisa. Nevronske mreže so idealne za kompleksne projekte.
• Časovne serije: Dogodke, ki se zgodijo skozi čas, kot so cene delnic ali Forex, je najbolje obravnavati z analizo časovnih vrst. Časovna vrsta je kronološko zaporedje podatkov, ki so indeksirani v vnaprej določenih časovnih intervalih. Ta model je dober za finance, inženiring, prepoznavanje vzorcev, vremensko napoved in drugo.
• Modeli regresijske analize: Regresijska analiza je statistična metoda, ki se uporablja za oceno razmerja med dvema spremenljivkama. Če je ena od spremenljivk odvisna od druge, na primer višina otroka je odvisna od njegove starosti ali je teža osebe odvisna od tega, koliko hrane dnevno poje, potem lahko z regresijsko analizo napovemo vrednost ene spremenljivke, npr. na drugi pa npr višina.
• Modeli združevanja v gruče: Gručenje je tehnika združevanja podatkov, ki uporablja podobne lastnosti med objekti, da jih združi v gruče. Podobna kakovost je lahko karkoli, od barve, oblike, višine, ravni dohodka itd. Združevanje v gruče dobro deluje za segmentacijo strank, mehanizme za priporočila, prepoznavanje vzorcev in več.

Prediktivne analitične aplikacije v različnih panogah

Različni ljudje že uporabljajo napovedno analitiko za doseganje napovedi in drugih napovednih rezultatov v različnih panogah. Naslednje industrije so nekatere od največjih uporabnikov tehnologije.

• finance: Podjetja v finančni industriji izkoriščajo napovedno analitiko za številne dejavnosti, vključno z odkrivanjem in preprečevanjem goljufij, oceno tveganja, segmentacijo strank, rastjo prihodkov, zadovoljstvom zaposlenih in številnimi drugimi.
• Proizvodnja in dobavna veriga: Proizvajalci uporabljajo napovedno analitiko za upravljanje zalog, prodajo in trženje svojih izdelkov, optimizacijo delovne sile za uskladitev s proizvodnimi urniki, optimizacijo nabave surovin in predvideno vzdrževanje, da se izognejo okvaram strojev in skrajšajo izpade.
• Maloprodaja: Prediktivna analitika se uporablja tudi v maloprodajni industriji na načine, kot so napovedovanje povpraševanja, marketinške kampanje in napovedovanje prihodkov.
• Šport: Ekipe in njihovi menedžerji lahko odkrijejo veliko dragocenih vpogledov z uporabo napovedne analitike o svojih igralcih, trenerjih in njihovih zgodovinskih predstavah. To lahko vodi do boljših strategij igre, izboljšane učinkovitosti ekipe in boljšega preprečevanja poškodb.
• Napovedovanje vzdrževanja: Veliko podjetij se za produktivnost zanaša na različne stroje in ko se ti stroji pokvarijo, izgubijo denar. Prediktivna analitika lahko reši to težavo z uporabo senzorjev in ustrezne programske opreme za spremljanje in analizo teh strojev, tako da je preprosto opaziti bližajoče se okvare.
• Optimizacija delovanja: Če vaše podjetje izvaja operacije, ki ustvarjajo veliko podatkovnih sledi, potem je lahko napovedna analitika idealno orodje, ki vam pomaga odkriti načine za optimizacijo vaših operacij. Te optimizacije lahko obsegajo vse od trženja na terenu do prihranka operativnih stroškov in povečanja prihodkov s pravo ceno.
• Napoved vremena: Napovedovalci vremena za natančnost uporabljajo tudi napovedno analitiko. Podatke iz satelitov, vremenskih postaj in različnih senzorjev združujejo in posredujejo v model AI, ki zagotavlja napovedi.
• Video igre: Uporabe napovedne analitike v igričarski industriji je prav tako veliko. Pomagajo izboljšati angažiranost igralcev s predvidevanjem, kaj bo všeč posameznim igralcem. Pomagajo tudi pri maksimiranju nakupov v igri, kar lahko poveča prihodke, če je opravljeno pravilno.

Izzivi napovedne analitike

Medtem ko lahko napovedna analitika ustvari dragocene vpoglede, ima tudi svoje izzive, ki lahko otežijo njeno izvajanje. Sledi nekaj teh pogostih izzivov izvajanja napovedne analitike.

• kompleksnost: Prediktivna analitika ni zelo preprosta tema, zato morda ni za vsakogar. To pomeni, da mora vsaka ekipa ali podjetje imeti nekoga z bistvenimi veščinami, namenjenimi analitiki.
• Kakovost podatkov: Napovedni model je dober le toliko, kolikor so dobri podatki, na katerih se uri. Torej, ne glede na vrsto pristopa strojnega učenja in algoritmov, ki jih uporabljate, boste dosegli slabe rezultate, če boste svoj sistem učili na slabih podatkih. Rešitev je seveda delo z visokokakovostnimi podatki, tako pri usposabljanju modela kot pri napovedovanju.
• Sprejetje: Nekateri preprosto ne zaupajo strojem ali uporabi orodij AI, ker ne sprejmejo celotne ideje umetne inteligence. Premagovanje takšnih izzivov sprejemanja zahteva čas in izobraževanje o prednostih in slabostih dela z orodji AI.

Najboljša orodja za napovedovanje analitike

Obstaja veliko orodij, ki vam lahko pomagajo pri napovedni analitiki, vsako z različnimi pristopi. Tukaj je nekaj najbolj priljubljenih:

• KNIME: Brezplačna in odprtokodna analitična platforma.
• RapidMiner: Platforma za rudarjenje podatkov in strojno učenje.
• SAP Analytics: Platforma za analizo podatkov v oblaku.
• weka: Podatkovna platforma za oblak in AI.
• DataRobot: Platforma za hitro implementacijo aplikacij.
• Google Cloud AutoML: Začetnikom prijazno strojno učenje za podjetja.
• SAS: Analitične rešitve za različne industrije.
• Podatkovne palice: Generativna aplikacija za podatkovno inteligenco, ki jo poganja AI.
• H2O.ai: Generativna in napovedna platforma umetne inteligence v oblaku.
• Alteryx: orodje za analizo podatkov, ki je preprosto za uporabo

zaključek

Če zaključimo to objavo v spletnem dnevniku o napovedni analitiki in njenih številnih koristih za organizacije, od proizvodnje do trženja in financ, ste videli različne ustvarjalne načine, na katere podjetja uporabljajo to tehnologijo.

Spoznali boste tudi, da lahko tudi vi izkoristite moč napovedne analitike prek podatkov, strojnega učenja in statističnih algoritmov za ustvarjanje dragocenih vpogledov in napovedi za vaše podjetje.