Predictive Analytics: Ano ito at kung paano ito gumagana

Ang predictive analytics ay isang sangay ng data science na gumagamit ng iba't ibang paraan para pag-aralan ang data mula sa isang negosyo, upang makahanap ng mga pattern o trend na makakatulong sa negosyong iyon na gumawa ng mga tamang desisyon.

Maraming aktibidad ang kasangkot sa prosesong ito at kasama sa mga ito ang mga disiplina tulad ng machine learning, pagsusuri ng data, at mga algorithm ng artificial intelligence na tumutulong sa paggawa ng mga hulang iyon.

Maaari mong gamitin ang predictive analytics sa isang malawak na hanay ng mga application. Ang kailangan mo lang ay access sa makasaysayang data na magagamit mo upang sanayin ang iyong system, kasama ang kasalukuyang data upang gawin ang mga hula.

Tinitingnan ng blog na ito ang lahat ng iba't ibang benepisyo ng paggamit ng predictive analytics sa iyong negosyo, at ipapakita din sa iyo kung paano magsimula.

Paano Gumagana ang Predictive Analytics

Ang predictive analytics ay isang bahagi ng iba't ibang bahagi ng data analytics. Ang iba pa ay descriptive analytics, diagnostic analytics, at prescriptive analytics.

Tulad ng iminumungkahi din ng kanilang iba't ibang pangalan, ang descriptive analytics ay ang lugar na naglalarawan ng anumang nangyari sa isang sitwasyon, habang sinusubukan ng diagnostic analytics na alamin kung bakit nangyari ang bagay na iyon. Ang predictive analytics, sa kabilang banda, ay nakatuon sa paghahanap ng mga bagay na maaaring mangyari sa hinaharap, habang ang pang-apat, ang prescriptive analytics, ay naghahanap ng mga paraan na maaari mong gawin ang mga partikular na bagay na mangyari.

Ngayon, tingnan natin ang mga paraan na ginagamit ng predictive analytics upang matuklasan kung ano ang maaaring mangyari sa hinaharap. Ililista ko ang mga ito sa mga hakbang ay ang mga sumusunod.

Hakbang 1: Kahulugan ng Layunin

Una, kailangan mong tukuyin kung ano ang sinusubukan mong makamit at gagawin mo iyon sa pamamagitan ng pagtukoy sa iyong mga layunin para sa predictive analysis at ang mga target na variable na sinusubukan mong hulaan. Ang mga target na ito ay maaaring mga benta, pagkuha ng mga bagong customer, pagpapanatili ng kagamitan, at iba pa.

Hakbang 2: Pangongolekta ng Data

Susunod, kailangan mong mangolekta ng makasaysayang data na maaari mong gamitin sa pagsasanay sa iyong predictive na modelo. Ang dataset ay dapat na komprehensibo hangga't maaari, kasama ang lahat ng nauugnay na impormasyon at target na mga variable.

Hakbang 3: Pre-processing ng Data at Pagpili ng Feature

Kailangan mong palaging ihanda ang iyong data bago magsanay ng isang modelo sa pamamagitan ng pag-alis ng mga outlier at pagtiyak na ang lahat ng mga variable ay nasa maihahambing na sukat. Pagkatapos ay upang pasimplehin ang iyong trabaho at pagbutihin ang katumpakan, kailangan mong piliin ang mga variable o tampok na pinakamahalaga upang makamit ang mga resulta na kailangan mo.

Hakbang 4: Pagpili ng Modelo

Gumagana nang maayos ang iba't ibang modelo ng machine learning para sa iba't ibang gawain. Kaya, kakailanganin mo ring piliin ang uri ng predictive na modelo na iyong gagawin. Kasama sa mga halimbawa ang mga neural network, linear regression, decision tree, at higit pa.

Hakbang 5: Pagsasanay sa Modelo at Fine-tuning

Ang yugto ng pagsasanay ay simpleng pagpapakain sa modelo ng hilaw na data at pagtuturo dito kung aling mga output ang kanais-nais at alin ang hindi. Kung mas maraming data ang pinapakain mo sa isang modelo, magiging mas mahusay ang mga hula nito. Pagkatapos ay maaari mong subukan ang modelo upang patunayan ang pagganap nito at pag-fine-tune ang mga parameter kung kinakailangan.

Hakbang 6: Paggawa ng Mga Hula at Pag-deploy 

Kapag nasiyahan ka na sa pagganap nito, maaari mong gamitin ang modelo upang makagawa ng mga hula sa bagong data. Maaaring kailanganin mo ring i-deploy ang modelo sa isang partikular na kapaligiran o isama ito sa iba pang mga application at system.

Mga Benepisyo ng Predictive Analytics

Maraming benepisyo ang pagkakaroon ng predictive analytic AI model na magagamit mo, bagama't nakadepende ito sa gawaing balak mong gawin at sa kung gaano kahusay nasanay ang modelo. Narito ang ilan sa mga pangunahing benepisyo ng paggamit ng predictive analytics.

• Suriin at Bawasan ang Panganib: Ang kakayahang magsuri ng makasaysayang data ay nagpapadali para sa mga predictive analytics na modelo na tumukoy ng mga pattern na nagsasaad ng mga banta, peligrosong gawi, o potensyal na pinsala sa isang kumpanya. Maaaring kabilang dito ang pagtukoy sa mapanlinlang na gawi, panganib sa kredito, at iba pang mga anomalya na kung hindi man ay magdudulot ng kaunting pera sa negosyo.
• Pagtataya ng Mga Trend sa Hinaharap: Makakatulong din ang parehong mga pattern upang matukoy ang mga uso sa merkado at nauugnay na gawi ng customer. Maaaring gamitin ng mga kumpanya ang impormasyong ito para makakuha ng competitive advantage, kumita ng mas maraming pera, at makakuha ng mas mahusay na pakikipag-ugnayan sa customer.
• Pagbutihin ang Decision Masking: Ang predictive analytics ay nagbibigay din sa mga manager ng isang mahalagang tool sa paggawa ng desisyon. Ang kakayahang tumukoy ng mga ugnayan, trend, at pattern sa kasalukuyan at makasaysayang data, ay nagbibigay-daan sa sinumang lider ng negosyo na gumawa ng matatag na mga desisyon na batay sa data sa pamamagitan ng mas malalim na mga insight sa hinaharap.
• Palakasin ang Kahusayan: Ang ilang mga negosyo ay maaaring gumamit ng predictive analytics upang hulaan ang pangangailangan ng customer at sa gayon, maging handa upang matugunan ang pangangailangan sa pamamagitan ng pagpapalakas ng mga antas ng produksyon o imbentaryo. Ang mga pabrika ay maaari ding gumamit ng predictive maintenance upang mabawasan ang mga pagkasira ng makina at makatipid ng mga gastos.
• Competitive Advantage: Karamihan sa mga negosyo ay umaasa sa impormasyon, at ang pagkakaroon ng mga tamang insight tungkol sa isang sitwasyon o kaganapan ay maaaring magbigay sa kahit na maliliit na kumpanya ng mapagkumpitensyang kalamangan kaysa sa mas malalaking kumpanya.
• Palakihin ang Kita: Sa pamamagitan ng pagkakaroon ng mapagkumpitensyang kalamangan, pag-optimize ng mga operasyon at pakikipag-ugnayan sa customer, o sa pamamagitan ng kakayahang i-optimize ang paglalaan ng mapagkukunan, maaaring mapalakas ng isang kumpanya ang pangkalahatang mga kita at kita.

Mga Uri at Teknik ng Modelo

Mayroong iba't ibang uri ng mga modelo ng machine learning na magagamit mo upang bumuo ng predictive analytics application. Ang bawat uri ay may mga kalamangan at kahinaan nito, kaya ang iyong pinakamahusay na pagpipilian ay nakasalalay sa gawaing nasa kamay mo at ang uri ng mga resulta na sinusubukan mong makamit.

Ang mga sumusunod ay ang mga pangunahing uri ng modelo na maaari mong gamitin sa pagbuo ng iyong application.

• Mga Modelo ng Decision Tree: Gumagamit sila ng mga node na kumakatawan sa mga sangay sa paggawa ng desisyon, katulad ng kung paano nangangatuwiran ang mga tao. Madalas silang ginagamit sa pag-uuri ng impormasyon, tulad ng ibon ba ito o aso?, low risk ba o high risk ang project na ito?, at iba pa.
• Mga Neural Network: Ang neural network ay isa pang uri ng machine learning system na itinulad sa utak ng tao. Gumagana ang mga ito sa mga layer na tinatawag na mga neuron na nagbibigay-daan sa kanila na matutunan ang mga ugnayan sa pagitan ng iba't ibang uri ng input ng data at kung ano ang ibig sabihin ng mga ito. Ang isang halimbawa ay malalaking modelo ng wika at mga sistema ng pagkilala ng sulat-kamay. Ang mga neural network ay mainam para sa mga kumplikadong proyekto.
• Serye ng Oras: Ang mga kaganapang nangyayari sa paglipas ng panahon, tulad ng mga presyo ng stock o Forex, ay pinakamahusay na pinangangasiwaan sa pagsusuri ng serye ng oras. Ang isang serye ng oras ay isang magkakasunod na sunud-sunod na data na na-index sa mga paunang natukoy na agwat ng oras. Maganda ang modelong ito para sa pananalapi, engineering, pagkilala sa pattern, pagtataya ng panahon, at higit pa.
• Mga Modelo ng Pagsusuri ng Pagbabalik: Ang pagsusuri ng regression ay isang istatistikal na paraan na ginagamit upang tantiyahin ang relasyon sa pagitan ng dalawang variable. Kung ang isa sa mga variable ay nakasalalay sa isa pa, tulad ng taas ng isang bata ay depende sa edad nito, o ang timbang ng isang tao ay depende sa kung gaano karaming pagkain ang kinakain niya araw-araw, kung gayon ang regression analysis ay maaaring gamitin upang mahulaan ang halaga ng isang variable, hal. timbang, batay sa kabilang eg taas.
• Pag-cluster ng mga Modelo: Ang clustering ay isang pamamaraan ng pagpapangkat ng data na gumagamit ng magkatulad na katangian sa pagitan ng mga bagay upang mapangkat ang mga ito sa mga cluster. Ang isang katulad na kalidad ay maaaring maging anuman mula sa kulay, hugis, taas, antas ng kita, at iba pa. Gumagana nang maayos ang pag-cluster para sa pagse-segment ng customer, mga engine ng rekomendasyon, pagkilala sa pattern, at higit pa.

Mga Application ng Predictive Analytics sa Buong Industriya

Gumagamit na ang iba't ibang tao ng predictive analytics para makamit ang mga hula at iba pang predictive na resulta sa iba't ibang industriya. Ang mga sumusunod na industriya ay ilan sa mga pinakamabibigat na gumagamit ng teknolohiya.

• Pananalapi: Ang mga negosyo sa industriya ng pananalapi ay gumagamit ng predictive analytics para sa napakaraming aktibidad, kabilang ang pagtuklas at pag-iwas sa pandaraya, pagtatasa ng panganib, segmentasyon ng customer, paglago ng kita, kasiyahan ng empleyado, at marami pa.
• Paggawa at Supply Chain: Gumagamit ang mga tagagawa ng predictive analytics para sa pamamahala ng imbentaryo, pagbebenta at pagmemerkado ng kanilang mga produkto, pag-optimize ng workforce para iayon sa mga iskedyul ng produksyon, pag-optimize ng pagkuha ng hilaw na materyal, at predictive na pagpapanatili para maiwasan ang mga pagkasira ng makina at bawasan ang downtime.
• Tingi: Nakikita rin ng predictive analytics ang paggamit sa industriya ng retail sa mga paraan tulad ng pagtataya ng demand, mga kampanya sa marketing, at sa paghula ng mga kita.
• laro: Ang mga koponan at kanilang mga tagapamahala ay makakatuklas ng maraming mahahalagang insight sa pamamagitan ng paggamit ng predictive analytics sa kanilang mga manlalaro, coach, at kanilang mga makasaysayang performance. Maaari itong humantong sa mas mahusay na mga diskarte sa laro, pinahusay na pagganap ng koponan, at mas mahusay na pag-iwas sa pinsala.
• Pagtataya sa Pagpapanatili: Maraming kumpanya ang umaasa sa iba't ibang makina para sa pagiging produktibo at kapag nasira ang mga makinang ito, nalulugi sila. Maaaring lutasin ng predictive analytics ang problemang ito gamit ang mga sensor at ang tamang software para subaybayan at suriin ang mga machine na ito, kaya madaling makita ang mga paparating na breakdown.
• Pag-optimize ng Operasyon: Kung ang iyong negosyo ay nagpapatakbo ng mga operasyon na gumagawa ng maraming data trail, kung gayon ang predictive analytics ay maaaring isang mainam na tool upang matulungan kang tumuklas ng mga paraan upang i-optimize ang iyong mga operasyon. Ang mga pag-optimize na ito ay maaaring mula sa outreach marketing hanggang sa pagtitipid ng mga gastos sa pagpapatakbo, at pag-maximize ng kita gamit ang tamang pagpepresyo.
• Pag-uulat ng klima: Naglalapat din ang mga weather forecaster ng predictive analytics para sa katumpakan. Pinagsasama-sama at pinapakain nila ang data mula sa mga satellite, istasyon ng panahon, at iba't ibang sensor sa isang modelo ng AI, na nagbibigay ng mga hula.
• Mga Video Game: Ang mga aplikasyon ng predictive analytics sa industriya ng paglalaro ay marami rin. Tumutulong sila na mapabuti ang pakikipag-ugnayan ng manlalaro sa pamamagitan ng paghula kung ano ang magugustuhan ng mga indibidwal na manlalaro. Tumutulong din ang mga ito sa pag-maximize ng mga in-game na pagbili, na maaaring mapalaki ang mga kita kapag ginawa nang tama.

Mga Hamon ng Predictive Analytics

Bagama't ang predictive analytics ay maaaring makagawa ng mahahalagang insight, ito rin ay may kasamang sarili nitong mga hamon, na maaaring maging mas mahirap na ipatupad. Ang mga sumusunod ay ilan sa mga karaniwang hamon sa pagpapatupad ng predictive analytics.

• kaguluhan: Ang predictive analytics ay hindi isang napakasimpleng paksa, kaya maaaring hindi ito para sa lahat. Nangangahulugan ito na ang bawat koponan o negosyo ay dapat magkaroon ng isang taong may mahahalagang kasanayan na nakatuon sa analytics.
• Kalidad ng Data: Ang isang predictive na modelo ay kasinghusay lamang ng data kung saan ito sinanay. Kaya, anuman ang uri ng diskarte sa pag-aaral ng machine at mga algorithm na iyong ginagamit, makakakuha ka ng hindi magandang resulta kung sanayin mo ang iyong system sa mahinang data. Ang solusyon, siyempre, ay magtrabaho kasama ang mataas na kalidad na data, kapwa sa pagsasanay sa modelo at sa paggawa ng mga hula.
• Pag-aampon: Ang ilang mga tao ay hindi nagtitiwala sa mga makina o sa paggamit ng mga tool ng AI dahil hindi nila binibili ang buong ideya ng artificial intelligence. Ang pagtagumpayan sa gayong mga hamon sa pag-aampon ay nangangailangan ng oras at edukasyon tungkol sa mga kalamangan at kahinaan ng pagtatrabaho sa mga tool ng AI.

Mga Nangungunang Predictive Analytics Tool

Mayroong maraming mga tool out doon na maaaring makatulong sa iyo sa predictive analytics, bawat isa ay may iba't ibang mga diskarte. Narito ang ilan sa mga pinakasikat:

• KNIME: Libre at open-source na platform ng analytics.
• RapidMiner: Data mining at machine learning platform.
• SAP Analytics: Cloud-based na data analysis platform.
• weka: Data platform para sa cloud at AI.
• DataRobot: Platform para sa mabilis na pagpapatupad ng application.
• Google Cloud AutoML: Pag-aaral ng makina na pang-negosyo-grade na madaling gamitin.
• SAS: Mga solusyon sa Analytics para sa iba't ibang industriya.
• Mga Databrick: Generative AI-powered data intelligence application.
• H2O.ai: Generative at predictive cloud AI platform.
• Alteryx: Madaling gamitin na tool sa pagsusuri ng data

Konklusyon

Pag-round off sa blog post na ito tungkol sa predictive analytics at sa maraming benepisyo nito para sa mga organisasyon mula sa pagmamanupaktura hanggang sa marketing at pananalapi, nakita mo ang iba't ibang malikhaing paraan na ginagamit ng mga kumpanya ang teknolohiyang ito.

Malalaman mo rin na maaari mo ring gamitin ang kapangyarihan ng predictive analytics sa pamamagitan ng data, machine learning, at statistical algorithm para makabuo ng mahahalagang insight at hula para sa iyong negosyo.