Прогнозна аналітика: що це таке і як це працює

Прогностична аналітика є галуззю наука про дані який використовує різні методи для аналізу даних про бізнес, щоб знайти закономірності чи тенденції, які допоможуть цьому бізнесу приймати правильні рішення.

У цей процес входить багато дій, зокрема машинне навчання, аналіз даних тощо штучний інтелект алгоритми, які допомагають робити ці прогнози.

Ви можете використовувати прогнозну аналітику в широкому діапазоні програм. Все, що вам потрібно, це доступ до історичних даних, які можна використовувати для навчання вашої системи, а також поточні дані, на основі яких можна робити прогнози.

це блозі розглядає всі різні переваги використання прогнозної аналітики у вашому бізнесі, а також показує, як почати.

Як працює прогнозна аналітика

Прогностична аналітика є частиною різних областей аналізу даних. Інші – це описова аналітика, діагностична аналітика та прескриптивна аналітика.

Як свідчать їхні різні назви, описова аналітика – це область, яка описує все, що сталося в ситуації, тоді як діагностична аналітика намагається з’ясувати, чому це сталося. Прогностична аналітика, з іншого боку, зосереджена на пошуку речей, які можуть статися в майбутньому, тоді як четверта, наказова аналітика, шукає способи, якими ви можете зробити конкретні речі.

Тепер давайте розглянемо способи, які використовує прогнозна аналітика, щоб дізнатися, що може статися в майбутньому. Я перелічу їх у наступних кроках.

Крок 1: Визначення мети

По-перше, вам потрібно визначити, чого ви намагаєтеся досягти, і ви робите це, вказуючи свої цілі для прогнозного аналізу та цільові змінні, які ви намагаєтеся передбачити. Такими цілями можуть бути продажі, залучення нових клієнтів, обслуговування обладнання тощо.

Крок 2: Збір даних

Далі вам потрібно зібрати історичні дані, які можна використовувати для навчання вашої прогнозної моделі. Набір даних має бути якомога повнішим, із усією відповідною інформацією та цільовими змінними.

Крок 3: Попередня обробка даних і вибір функцій

Ви завжди повинні підготувати свої дані перед навчанням моделі, видаливши викиди та переконавшись, що всі змінні мають порівнянний масштаб. Потім, щоб спростити вашу роботу та підвищити точність, вам потрібно вибрати змінні або функції, які є найважливішими для досягнення потрібних результатів.

Крок 4: Вибір моделі

Різні моделі машинного навчання добре працюють для різних завдань. Отже, вам також потрібно буде вибрати тип прогнозної моделі, з якою ви будете працювати. Приклади включають нейронні мережі, лінійну регресію, дерева рішень тощо.

Крок 5: Навчання та тонке налаштування моделі

Фаза навчання — це просто передача моделі необроблених даних і навчання, які результати бажані, а які ні. Чим більше даних ви передаєте моделі, тим кращими будуть її прогнози. Потім ви можете протестувати модель, щоб перевірити її продуктивність і за потреби точно налаштувати параметри.

Крок 6: Створення прогнозів і розгортання 

Коли ви задоволені його продуктивністю, ви можете використовувати модель для прогнозування нових даних. Вам також може знадобитися розгорнути модель у певному середовищі або інтегрувати її з іншими програмами та системами.

Переваги прогнозної аналітики

Маючи у своєму розпорядженні прогностичну аналітичну модель штучного інтелекту, є багато переваг, хоча це залежить від роботи, яку ви збираєтеся виконувати, і від того, наскільки добре навчена модель. Ось деякі з основних переваг використання прогнозної аналітики.

• Оцінка та зменшення ризику: можливість аналізувати історичні дані полегшує моделям прогнозної аналітики ідентифікацію закономірностей, які вказують на загрози, ризиковану поведінку або потенційну шкоду для компанії. Це може включати виявлення шахрайської поведінки, кредитного ризику та інших аномалій, які інакше коштували б бізнесу грошей.
• Прогноз майбутніх тенденцій: ті самі шаблони також можуть допомогти визначити ринкові тенденції та відповідну поведінку клієнтів. Компанії можуть використовувати цю інформацію, щоб отримати конкурентну перевагу, заробити більше грошей і краще залучити клієнтів.
• Покращення маскування рішень: Прогнозна аналітика також надає менеджерам важливий інструмент для прийняття рішень. Здатність визначати взаємозв’язки, тенденції та закономірності в поточних і історичних даних дає змогу будь-якому бізнес-лідеру приймати ґрунтовні рішення на основі даних завдяки глибшому уявленню про майбутнє.
• Підвищення ефективності: деякі підприємства можуть використовувати прогнозну аналітику для прогнозування попиту клієнтів і, таким чином, бути готовими задовольнити попит шляхом підвищення рівня виробництва або запасів. Заводи також можуть використовувати профілактичне технічне обслуговування, щоб зменшити кількість поломок машин і заощадити кошти.
• конкурентні переваги: Більшість компаній залежать від інформації, і правильне уявлення про ситуацію чи подію може дати навіть невеликим компаніям конкурентну перевагу перед більшими.
• Збільште дохід: маючи конкурентну перевагу, оптимізуючи операції та залучення клієнтів або маючи можливість оптимізувати розподіл ресурсів, компанія може збільшити загальні доходи та прибутки.

Типи моделей і техніка

Існують різні типи моделей машинного навчання, які можна використовувати для створення програми прогнозної аналітики. Кожен тип має свої плюси та мінуси, тому ваш найкращий вибір залежатиме від роботи, яку ви маєте під рукою, і типу результатів, яких ви намагаєтеся досягти.

Нижче наведено основні типи моделей, які можна використовувати для створення програми.

• Моделі дерева рішень: вони використовують вузли, які представляють гілки в процесі прийняття рішень, подібно до того, як міркують люди. Вони часто використовуються в класифікації інформації, наприклад це пташка чи собака?, це проект низький чи високий ризик?, і так далі .
• Нейронні мережі: Нейронна мережа — це ще один тип системи машинного навчання, створеної за моделлю людського мозку. Вони працюють із шарами, званими нейронами, які дозволяють їм вивчати взаємозв’язки між різними типами введених даних і їх значенням. Прикладом є великі мовні моделі та системи розпізнавання рукописного тексту. Нейронні мережі ідеально підходять для складних проектів.
• Часовий ряд: події, які відбуваються з часом, наприклад акції або Forex ціни, найкраще обробляються за допомогою аналізу часових рядів. Часовий ряд — це хронологічна послідовність даних, які індексуються протягом заздалегідь визначених інтервалів часу. Ця модель підходить для фінансування, інженерія, розпізнавання образів, прогнозування погоди тощо.
• Моделі регресійного аналізу: Регресійний аналіз – це статистичний метод, який використовується для оцінки зв’язку між двома змінними. Якщо одна зі змінних залежить від іншої, наприклад, зріст дитини залежить від її віку або вага людини залежить від того, скільки їжі вона з’їдає щодня, тоді регресійний аналіз можна використовувати для прогнозування значення однієї змінної, наприклад ваги, на основі з іншого, наприклад, вис.
• Моделі кластеризації: Кластеризація — це техніка групування даних, яка використовує подібні якості між об’єктами для групування їх у кластери. Подібною якістю може бути будь-який колір, форма, зріст, рівень доходу тощо. Кластеризація добре працює для сегментації клієнтів, механізмів рекомендацій, розпізнавання шаблонів тощо.

Застосування прогнозної аналітики в різних галузях

Різні люди вже використовують прогнозну аналітику для отримання прогнозів та інших прогнозних результатів у різних галузях. Перелічені нижче галузі є одними з найбільших користувачів цієї технології.

• Фінансові установи: Підприємства фінансової галузі використовують прогнозну аналітику для багатьох видів діяльності, включаючи виявлення та запобігання шахрайству, оцінку ризиків, сегментацію клієнтів, зростання доходів, задоволеність працівників тощо.
• Виробництво та ланцюг постачання: Виробники використовують прогнозну аналітику для управління запасами, продажів і маркетингу своєї продукції, оптимізації робочої сили для узгодження з виробничими графіками, оптимізації закупівлі сировини та прогнозного технічного обслуговування, щоб уникнути поломок машин і скоротити час простою.
• Роздрібна торгівля: Прогнозна аналітика також знаходить застосування в галузі роздрібної торгівлі у таких способах, як прогнозування попиту, маркетингові кампанії та прогнозування доходів.
• SPORTS: Команди та їхні менеджери можуть отримати багато цінних відомостей, використовуючи прогнозну аналітику своїх гравців, тренерів і їхні історичні результати. Це може призвести до кращих стратегій гри, кращої продуктивності команди та кращої профілактики травм.
• Прогнозування технічного обслуговування: Багато компаній покладаються на різні машини продуктивність і коли ці машини ламаються, вони втрачають гроші. Прогнозна аналітика може вирішити цю проблему за допомогою датчиків і правильного програмного забезпечення для моніторингу та аналізу цих машин, тому легко помітити загрозливі поломки.
• Оптимізація операцій: якщо ваш бізнес проводить операції, які створюють багато слідів даних, тоді прогнозна аналітика може бути ідеальним інструментом, який допоможе вам знайти способи оптимізації ваших операцій. Ця оптимізація може варіюватися від рекламного маркетингу до економії операційних витрат і максимізації прибутку за допомогою правильного ціноутворення.
• Прогнозування погоди: Синоптики також застосовують прогнозну аналітику для точності. Вони поєднують і передають дані із супутників, метеостанцій і різних датчиків у модель ШІ, яка забезпечує прогнози.
• Відео ігри: Застосувань прогнозної аналітики в ігровій індустрії також багато. Вони допомагають покращити залучення гравців, передбачаючи, що сподобається окремим гравцям. Вони також допомагають максимізувати покупки в грі, що може підвищити доходи, якщо все зроблено правильно.

Проблеми прогнозної аналітики

Хоча прогнозна аналітика може давати цінну інформацію, вона також має свої проблеми, які можуть ускладнити її впровадження. Нижче наведено деякі з цих поширених проблем впровадження прогнозної аналітики.

• складність: Прогностична аналітика – не дуже простий предмет, тому може підійти не всім. Це означає, що в кожній команді чи бізнесі має бути хтось із основними навичками, присвяченими аналітиці.
• Якість даних: прогностична модель настільки хороша, наскільки хороші дані, на яких вона навчається. Отже, незалежно від типу підходу до машинного навчання та алгоритмів, які ви використовуєте, ви отримаєте погані результати, якщо навчите свою систему на поганих даних. Рішення, звичайно, полягає в роботі з високоякісними даними, як для навчання моделі, так і для прогнозування.
• Прийняття: Деякі люди просто не довіряють машинам або використанню інструментів штучного інтелекту, тому що вони не приймають всю ідею штучного інтелекту. Щоб подолати такі труднощі впровадження, потрібен час і знання про переваги та недоліки роботи з інструментами ШІ.

Найкращі інструменти прогнозної аналітики

Існує багато інструментів, які можуть допомогти вам у прогнозній аналітиці, кожен із яких має різні підходи. Ось деякі з найпопулярніших:

• КНІМ: безкоштовно & з відкритим вихідним кодом аналітична платформа.
• RapidMiner: Інтелектуальний аналіз даних і платформа машинного навчання.
• SAP Analytics: Хмарна платформа аналізу даних.
• Века: платформа даних для хмари та ШІ.
• DataRobot: Платформа для швидкого впровадження програм.
• Google Cloud AutoML: Зручне для початківців машинне навчання корпоративного рівня.
• ПАР: Аналітичні рішення для різних галузей.
• Збір даних: Генеративний ШІ-додаток аналізу даних.
• H2O.ai: Генеративна та прогнозна хмарна платформа ШІ.
• Alteryx : Простий у використанні інструмент аналізу даних

Висновок

Завершуючи цю публікацію в блозі про прогнозну аналітику та її численні переваги для організацій, від виробництва до маркетингу та фінансів, ви побачили різні творчі способи, якими компанії використовують цю технологію.

Ви також зрозумієте, що можете використовувати потужність прогнозної аналітики за допомогою даних, машинного навчання та статистичних алгоритмів для отримання цінної інформації та прогнозів для вашого бізнесу.