النمذجة التنبؤية في تحليلات الأعمال

النمذجة التنبؤية هي تقنية تستخدمها الشركات والمؤسسات بشأن النتائج المتاحة لإنشاء نموذج ومعالجته والتحقق من صحته للاستخدام المستقبلي في التنبؤ بالأعمال. تعد هذه الأداة جزءًا لا يتجزأ من التحليلات التنبؤية ، وهي تقنية في استخراج البيانات لفهم النتائج المستقبلية المحتملة.

تستخدم النمذجة التنبؤية على نطاق واسع عبر قطاعات متعددة للتخفيف من المخاطر والخسائر المحتملة. تستخدم الشركات النمذجة التنبؤية على نطاق واسع للتنبؤ بالأحداث وسلوك المستهلك والمخاطر المتعلقة بالتمويل والاقتصاد والسوق.

لماذا النمذجة التنبؤية التطبيقية مهمة في تحليلات الأعمال

تتضمن النمذجة التنبؤية تحليل الأحداث التاريخية. لذلك ، فهي تلعب دورًا أساسيًا في تحليلات الأعمال التي يتم من خلالها منح الشركات القدرة على التنبؤ بالأحداث وسلوك العملاء والمخاطر المحتملة.

مع ظهور التكنولوجيا ، أصبحت المنتجات الرقمية مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر ضرورة أساسية. وقد نتج عن ذلك كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي التي تم استردادها من وسائل التواصل الاجتماعي ، وتاريخ التصفح ، ومنصات الحوسبة السحابية ، وما إلى ذلك. هذه البيانات متاحة لاستخدام الشركات. تندرج هذه الكمية الهائلة من البيانات ضمن فئة البيانات الضخمة. تلعب النمذجة التنبؤية دورًا حيويًا في تحليل البيانات الضخمة التي تستخدمها الشركات بشكل أكبر لتحسين عملياتها وعلاقاتها مع قاعدة المستهلكين.

استكشف برامج تحليلات الأعمال الأمريكية من أفضل الجامعات في العالم

يمكن لأدوات النمذجة التنبؤية إدارة نسب كبيرة من البيانات غير المهيكلة والمعقدة التي يصعب تحليلها يدويًا. تستخدم النمذجة التنبؤية بدلاً من ذلك لتحليل البيانات خلال فترة قصيرة بمساعدة برامج الكمبيوتر. تُستخدم هذه البرامج لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة من البيانات التاريخية لتقييم وتحديد أنماط البيانات التي تساعد في التنبؤ. ومن ثم ، يمكن للشركات استخدام النماذج التنبؤية للتنبؤ بسلوك المستهلك أو اتجاهات السوق.

تحقق من دورات تحليلات الأعمال لدينا لتحسين مهاراتك

كيف تعمل النمذجة التنبؤية؟

النمذجة التنبؤية ليست ثابتة. تتم مراجعتها والتحقق من صحتها بانتظام لتحديث البيانات وإجراء تغييرات عليها. تعمل النماذج التنبؤية أساسًا على افتراضات الأحداث السابقة والأحداث الجارية. إذا أظهرت البيانات التي تم الحصول عليها حديثًا تغييرات كبيرة في الوقت الحالي ، فسيتم أيضًا إعادة حساب تأثيرها على المستقبل وفقًا لذلك. تم تصميم النماذج التنبؤية للعمل بسرعة والتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة لإجراء العمليات الحسابية في جزء من الوقت. ومع ذلك ، فإن النماذج التنبؤية المعقدة مثل البيولوجيا الحسابية والمخرجات الكمومية تستغرق وقتًا أطول للمعالجة.

خمسة أنواع من نماذج التحليلات التنبؤية

لا يلزم إنشاء النماذج التنبؤية من البداية لكل تطبيق. تُستخدم هذه الأدوات في العديد من النماذج والخوارزميات الهامة للتطبيق في العديد من حالات الاستخدام. أدت التطورات التكنولوجية أيضًا إلى تطورات في التحليلات ، والتي من خلالها توسع استخدام هذه النماذج بشكل كبير. نماذج التحليلات التنبؤية الخمسة الهامة هي كما يلي: -:

• نموذج التصنيف: هذا هو النموذج الأبسط المصمم لتصنيف البيانات لإجابات الاستعلام المباشرة والبسيطة.
• نموذج التجميع: تم تصميم هذا النموذج لتكديس البيانات معًا عبر السمات المشتركة. يقوم بتجميع الأشياء أو الأشخاص الذين لديهم سمات أو سلوكيات مشتركة ويضع المزيد من الخطط والاستراتيجيات لكل مجموعة.
• نموذج التنبؤ: هذا هو الأكثر شيوعًا بين النماذج التنبؤية. إنه مصمم للعمل على القيمة العددية والتعلم من البيانات التاريخية.
• نموذج القيم المتطرفة: يحلل هذا النموذج نقاط البيانات الشاذة أو البعيدة.
• نموذج السلاسل الزمنية: تم تصميم هذا النموذج لتقييم سلسلة من نقاط البيانات بناءً على الوقت.

الخوارزميات التنبؤية الشائعة في النمذجة التنبؤية

تستخدم الخوارزميات التنبؤية البيانات التاريخية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية التي تساعد في بناء نماذج رياضية لالتقاط الاتجاهات المهمة. تعتمد الخوارزميات التنبؤية على التعلم الآلي أو التعلم العميق ، وهما نوعان فرعيان من الذكاء الاصطناعي (AI). بعض الخوارزميات التنبؤية الأكثر أهمية والأكثر استخدامًا هي: -

• الغابات العشوائية: تم أخذ هذه الخوارزمية من مجموعة من أشجار القرار غير ذات الصلة ويمكنها استخدام الانحدار والتصنيف لتصنيف مجموعات البيانات الكبيرة.
• النموذج الخطي المعمم (GLM) لقيمتين: تقلل هذه الخوارزمية من قائمة المتغيرات للبحث عن الأفضل. إنه مصمم لحساب نقاط التحول وتغيير التقاط البيانات والتأثيرات الأخرى ، مثل المتنبئات الفئوية ، لتحديد النتيجة الأفضل. تساعد هذه الخوارزمية في التغلب على العيوب في نماذج أخرى مختلفة ، مثل الانحدار الخطي العادي.
• نموذج التدرج المعزز: تستخدم هذه الخوارزمية أشجار قرار مجمعة. ومع ذلك ، فإن هذه الأشجار مرتبطة ببعضها البعض ، على عكس Random Forest. يقوم ببناء الأشجار واحدة تلو الأخرى ، وبالتالي يساعد الشجرة التالية على تصحيح العيوب في الشجرة السابقة. غالبًا ما تُستخدم هذه الخوارزمية في التصنيفات ، مثل مخرجات محرك البحث.
• K-Means: هذه الخوارزمية شائعة جدًا لأنها سريعة. إنه مصمم لتجميع نقاط البيانات بناءً على أوجه التشابه بينها ويستخدم بشكل شائع لنموذج التجميع. يمكنه عرض الأشياء بسرعة.
• النبي: تُستخدم هذه الخوارزمية على نطاق واسع في نماذج التنبؤ والسلاسل الزمنية لأنها مصممة لتخطيط السعة ، مثل المخزون وتخصيص الموارد وحصص المبيعات وما شابه. إنه مفضل بسبب مرونته العالية ولأنه يمكن أن يستوعب بسهولة الاستدلال ومجموعة من الافتراضات الجيدة.

اقرأ مقالاتنا الأمريكية الأخرى المتعلقة بتحليلات الأعمال

حدود النمذجة التنبؤية

على الرغم من استخدامها على نطاق واسع لتحليلات الأعمال ، فإن النمذجة التنبؤية ليست غريبة على القيود والتحديات. في الأسفل ، قمنا بإدراج بعض التحديات وحلولها: -

• أخطاء في وضع العلامات على البيانات: يمكن تصحيح ذلك بسهولة من خلال التعلم المعزز أو شبكات الخصومة التوليدية (GANs).
• ندرة مجموعات البيانات الضخمة المطلوبة لتدريب التعلم الآلي: يمكن التغلب على هذا بسهولة من خلال "التعلم دفعة واحدة".
• عدم قدرة الآلة على شرح الغرض من أفعالها: لا يمكن للآلات أن تعمل كبشر. يمكن أن تكون بعض حساباتهم معقدة بشكل استثنائي بالنسبة للبشر للعثور عليها وفهمها. يمكن التغلب على هذا بسهولة بمساعدة شفافية النموذج اللازمة لسلامة الإنسان ، والإصلاحات المحتملة ، وتقنيات الانتباه ، والتفسيرات المحلية القابلة للتفسير والحيادية (LIME).
• القدرة أو الافتقار إلى التعميم التعلم: لا تستطيع الآلات المضي قدمًا في ما تعلموه وتواجه مشكلة في تطبيق معرفتها على الظروف الجديدة لأنها تنطبق على حالة استخدام معينة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي. تعتمد النمذجة التنبؤية إلى حد كبير على التعلم الآلي ليكون قابلاً لإعادة الاستخدام وللتطبيق في حالات الاستخدام المتعددة.
• التحيز في الخوارزميات والبيانات: هذا هو القيد الوحيد الذي لا يزال ليس له حل. لا يمكن لأي تمثيل أن يغير النتائج مما يؤدي إلى إساءة معاملة مجموعات كبيرة من الناس.

استنتاج

وغني عن القول أن أدوات التحليلات التنبؤية تستخدم على نطاق واسع من قبل محللي البيانات لتقليل الوقت والتكاليف وزيادة الكفاءة. لقد ساعد بشكل كبير المنظمات على التنبؤ بنتائج الأعمال من خلال النظر في المتغيرات مثل الذكاء التنافسي والعوامل البيئية وظروف السوق والتغييرات التنظيمية.

يمكن أن تكون معرفة أدوات التحليل التنبؤية مفيدة للغاية إذا كنت تبحث عن ترقية سيرتك الذاتية وزيادة فرصك في الحصول على فرص عمل مربحة. يعد برنامج شهادة تحليلات الأعمال من upGrad خيارًا ممتازًا لتحسين المهارات.

لمعرفة المزيد عن الدورة ، تحدث إلى خبرائنا اليوم!