预测分析：它是什么以及它如何工作

预测分析是数据科学的一个分支，它使用各种方法分析企业数据，以找到有助于企业做出正确决策的模式或趋势。

这个过程涉及许多活动，其中包括机器学习、数据分析和人工智能算法等有助于做出这些预测的学科。

您可以在广泛的应用程序中使用预测分析。您所需要的只是访问可用于训练系统的历史数据，以及用于进行预测的当前数据。

该博客着眼于在您的业务中使用预测分析的所有不同好处，并另外向您展示如何开始。

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结语

预测分析的工作原理

预测分析是数据分析不同领域的一部分。其他是描述性分析、诊断性分析和规范性分析。

正如它们不同的名称所暗示的那样，描述性分析是描述某种情况下发生的任何事情的领域，而诊断分析则试图找出事情发生的原因。另一方面，预测分析侧重于发现未来可能发生的事情，而第四种分析是规范分析，寻找使特定事情发生的方法。

现在，让我们看看预测分析用于发现未来可能发生的情况的方法。我将按以下步骤列出它们。

第 1 步：目标定义

首先，您需要定义您想要实现的目标，并通过指定预测分析的目标和您尝试预测的目标变量来实现这一目标。这些目标可以是销售、新客户获取、设备维护等。

第 2 步：数据收集

接下来，您需要收集可用于训练预测模型的历史数据。数据集应尽可能全面，包含所有相关信息和目标变量。

步骤3：数据预处理和特征选择

在训练模型之前，您始终必须通过删除异常值并确保所有变量处于可比较的范围内来准备数据。然后，为了简化工作并提高准确性，您需要选择对于实现所需结果最重要的变量或特征。

第 4 步：模型选择

不同的机器学习模型适用于不同的任务。因此，您还需要选择要使用的预测模型的类型。示例包括神经网络、线性回归、决策树等等。

第5步：模型训练和微调

训练阶段只是向模型提供原始数据，并教它哪些输出是理想的，哪些输出是不需要的。为模型提供的数据越多，其预测效果就越好。然后，您可以测试模型以验证其性能并在必要时微调参数。

第 6 步：做出预测和部署

一旦您对其性能感到满意，您就可以使用该模型对新数据进行预测。您可能还需要在特定环境中部署模型或将其与其他应用程序和系统集成。

预测分析的好处

拥有可供您使用的预测分析 AI 模型有很多好处，但这取决于您打算执行的工作以及模型的训练情况。以下是使用预测分析的一些主要好处。

评估和降低风险：分析历史数据的能力使预测分析模型更容易识别表明威胁、危险行为或对公司造成潜在损害的模式。其中包括识别欺诈行为、信用风险和其他异常行为，否则可能会给企业造成一些损失。
预测未来趋势：相同的模式还可以帮助识别市场趋势和相关的客户行为。公司可以利用这些信息来获得竞争优势、赚更多钱并获得更好的客户参与度。
改善决策屏蔽：预测分析还为管理者提供了重要的决策工具。识别当前和历史数据中的关系、趋势和模式的能力使任何业务领导者都能够通过对未来的更深入的洞察来做出可靠的数据驱动决策。
提高效率：一些企业可以采用预测分析来预测客户需求，从而准备通过提高生产或库存水平来满足需求。工厂还可以采用预测性维护来减少机器故障并节省成本。
竞争优势：大多数企业都依赖于信息，对情况或事件有正确的洞察力甚至可以让小公司比大公司更具竞争优势。
增加收入：通过拥有竞争优势、优化运营和客户参与，或者通过优化资源配置，公司可以提高整体收入和利润。

模型类型和技术

您可以使用不同类型的机器学习模型来构建预测分析应用程序。每种类型都有其优点和缺点，因此您的最佳选择将取决于您手头的工作以及您想要实现的结果类型。

以下是您在构建应用程序时可以使用的主要模型类型。

决策树模型：他们使用代表决策分支的节点，就像人类的推理方式一样。它们经常用于信息分类，例如 这是鸟还是狗？, 这个项目是低风险还是高风险？，等等。
神经网络：神经网络是另一种模仿人脑的机器学习系统。它们与称为神经元的层一起工作，使它们能够学习不同类型的数据输入之间的关系及其含义。一个例子是大型语言模型和手写识别系统。神经网络非常适合复杂的项目。
时间序列：随着时间的推移发生的事件，例如股票或外汇价格，最好通过时间序列分析来处理。时间序列是按预定时间间隔索引的数据的时间序列。该模型适用于金融、工程、模式识别、天气预报等。
回归分析模型：回归分析是一种用于估计两个变量之间关系的统计方法。如果其中一个变量取决于另一个变量，例如孩子的身高取决于其年龄，或者一个人的体重取决于他每天吃的食物量，则可以使用回归分析来预测一个变量的值，例如体重，基于另一方面，例如身高。
聚类模型：聚类是一种数据分组技术，它利用对象之间的相似品质将它们分组为聚类。相似的品质可以是任何颜色、形状、身高、收入水平等等。聚类非常适合客户细分、推荐引擎、模式识别等。

跨行业的预测分析应用

不同的人已经在使用预测分析来实现不同行业的预测和其他预测结果。以下行业是该技术最常使用的行业。

金融学：金融行业企业利用预测分析进行许多活动，包括欺诈检测和预防、风险评估、客户细分、收入增长、员工满意度等等。
制造与供应链：制造商使用预测分析进行库存管理、产品销售和营销、劳动力优化以适应生产计划、优化原材料采购以及预测性维护以避免机器故障并减少停机时间。
Retail / 零售：预测分析还在零售行业中以需求预测、营销活动和预测收入等方式得到应用。
运动：球队及其经理可以通过对球员、教练及其历史表现进行预测分析来发现许多有价值的见解。这可以带来更好的比赛策略、提高团队表现并更好地预防伤害。
维护预测：许多公司依靠各种机器来提高生产力，当这些机器发生故障时，他们就会损失金钱。预测分析可以使用传感器和正确的软件来监控和分析这些机器来解决这个问题，因此很容易发现即将发生的故障。
运营优化：如果您的企业运营会产生大量数据轨迹，那么预测分析可能是帮助您发现优化运营的方法的理想工具。这种优化的范围包括外展营销、节省运营成本以及通过正确的定价最大化收入。
天气预报：天气预报员还应用预测分析来提高准确性。他们将来自卫星、气象站和各种传感器的数据组合并输入人工智能模型，由该模型提供预测。
视频游戏：预测分析在游戏行业的应用也很多。它们通过预测个别玩家的喜好来帮助提高玩家参与度。它们还有助于最大限度地提高游戏内购买量，如果做得正确，可以增加收入。

预测分析的挑战

虽然预测分析可以产生有价值的见解，但它也有其自身的挑战，这可能使其更难以实施。以下是预测分析的一些常见实施挑战。

复杂：预测分析不是一个非常简单的主题，因此可能并不适合所有人。这意味着每个团队或企业都应该拥有具备专门从事分析的基本技能的人员。
数据质量：预测模型的好坏取决于它所训练的数据。因此，无论您使用哪种类型的机器学习方法和算法，如果您使用不良数据来训练系统，您都会得到不良结果。当然，解决方案是在训练模型和进行预测时使用高质量的数据。
采用：有些人根本不信任机器或人工智能工具的使用，因为他们不相信整个人工智能的想法。克服此类采用挑战需要时间和有关使用人工智能工具的利弊的教育。