ما هو التحليل التنبئي؟ لماذا هو مهم؟

أدت قابلية تطبيق تحليلات البيانات إلى تغيير كيفية إجراء الشركات للعمليات وزيادة الربحية عبر القطاعات. يساعد تحليل البيانات المخزنة على فهم أفضل لكيفية أداء الأعمال التجارية ويؤثر بشكل إيجابي على قدرات اتخاذ القرار في أي شركة. تهدف مجالات تحليل البيانات المختلفة إلى زيادة الكفاءة من خلال القضاء على العمالة البشرية غير المرغوب فيها ، والتي يمكن بخلاف ذلك توجيهها نحو عمل جديد موجه نحو البحث.

يمكنك دراسة تحليلات البيانات في أربعة فروع مفصلة:

• التحليل الوصفي
• التحليل التشخيصي
• التحليل التنبئي
• التحليل الوصفي

تركز هذه المقالة بشكل أساسي على التحليلات التنبؤية. سنغطي عمل التحليلات التنبؤية واستكشاف تطبيقاتها في الصناعات المختلفة.

ما هي التحليلات التنبؤية؟

التحليلات التنبؤية هي فرع من تحليلات البيانات التي تتنبأ بالنتائج المستقبلية للأحداث بناءً على البيانات والمعلومات السابقة. يتم حساب النتائج باستخدام مجموعة واسعة من التقنيات الحديثة التي تشمل عمليات رياضية مختلفة ، ونمذجة إحصائية ، وتعلم آلي ، واستخراج البيانات ، والبيانات الضخمة ، وغير ذلك الكثير.

باستخدام التحليلات التنبؤية ، يتم إجراء تنبؤات عالية الدقة من خلال دورات متعددة من التجربة والخطأ. يتم استخدام هذه التقنية من قبل الشركات للحصول على نظرة عميقة للأحداث المستقبلية لتحسين عملية صنع القرار وتسهيل المبيعات إلى أقصى حد.

لا يمكن اكتساب معرفة تفصيلية بالتحليلات التنبؤية إلا من خلال خلفية بحثية وصفية وتشخيصية وتعليمية قوية.

فهم عمل التحليلات التنبؤية

تعمل التحليلات التنبؤية على مخطط الاستفادة من البيانات التاريخية للكشف عن الرؤى في الوقت الفعلي. يعتمد على تكرار عدة خطوات بترتيب دوري لزيادة دقة وجدوى كل نموذج تنبؤي.

فيما يلي الخطوات المتبعة في التحليلات التنبؤية:

1. فهم الأعمال
2. تحليل بيانات الأعمال
3. تحضير البيانات للنموذج
4. تحضير النموذج
5. تقييم
6. العمل على العيوب وتكرار الدورة كاملة للدقة
7. نشر المنتج النهائي

1. فهم الأعمال

من الضروري فهم الطلب قبل تقديم حل لإمداداته. لذلك ، تتضمن الخطوة الأولى جمع المعرفة والمعلومات النسبية لتحديد مسار العمل. بعد ذلك ، تحتاج إلى جمع بيانات كافية للتدريب المناسب للنموذج التنبئي وتحديد الأنماط التنبؤية.

2. تحليل البيانات وإعدادها

يجب عليك تحليل البيانات المطلوبة لتدريب النموذج. وهذا يعني التخلص من جميع المعلومات غير المرغوب فيها أو الضوضاء وضمان المعلومات الكافية لتشغيل النموذج بشكل لا تشوبه شائبة.

3. تحضير النموذج

هذه هي الخطوة الأكثر أهمية. هنا تحتاج إلى تحضير المنتج وفقًا لنتائج بحثك. يتم تنفيذ النمذجة باستخدام تقنيات التحليل التنبؤية مثل التعلم الآلي ، والبيانات الضخمة ، واستخراج البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وما إلى ذلك. في نهاية التدريب ، سيتعلم النموذج من البيانات التاريخية ويحدد الاتجاهات وفقًا لذلك.

4. تقييم النموذج

من خلال العمل مع محللي الأعمال وتنفيذ عمليات التشغيل التجريبية ، يمكنك فهم ما إذا كان النموذج منطقيًا ويتم تقديمه وفقًا لاحتياجات العمل. هذه الخطوة ضرورية لأن الخوارزميات المعقدة يمكن أن تؤدي إلى تنبؤات خاطئة ، مما يؤثر سلبًا على العمل.

5. التحقق من الدقة

يمكنك تقييم الدقة بإعادة تدريب النموذج بمجموعات البيانات. هذه عملية مستمرة ستزيد تدريجياً من كفاءة النموذج بناءً على التعليقات الواردة.

6. الانتشار

بعد فترة ، عندما يصل النموذج إلى مستوى كفاءة معين ، يمكن نشره للاستخدام العملي في مواقف العالم الحقيقي لحل مشاكل الوقت الفعلي.

التحليلات التنبؤية: النماذج الأولية

تشكل نماذج التحليلات التنبؤية أساس تحليلات البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، تسهل نماذج النماذج الأولية والنماذج الأولية للمستخدمين تحويل البيانات الحالية والسابقة إلى تنبؤات مثبتة رياضياً توفر رؤى مستقبلية. تشمل الأنواع المختلفة من النماذج المستخدمة في التحليلات التنبؤية ما يلي:

• نموذج الصيانة التنبؤية : يتنبأ بفرص وصول معدات الأعمال إلى نقاط الانهيار.
• نموذج ضمان الجودة : هذا النموذج ماهر في توقع ومنع العيوب المحتملة في المنتج ، وبالتالي الحفاظ على الجودة وتوفير رضا العملاء.
• نموذج القيمة مدى الحياة للعميل : هو قوائم مختصرة للعملاء الذين من المرجح أن يعيدوا الاستثمار في الخدمات والمنتجات التي تقدمها الشركة.
• نموذج تجزئة العملاء : يهدف هذا النموذج إلى فصل العملاء إلى شرائح بناءً على خصائص وسلوك الشراء المتشابه.

تقنيات التحليلات التنبؤية

• أشجار القرار : بعبارات أبسط ، يضع هذا النموذج البيانات في أجزاء مختلفة تُعرف باسم "الفروع" ، بناءً على معلمات متغيرة أخرى. يمكن التعامل مع أشجار القرار بسهولة وفهمها بسهولة حيث يتم استخراج البيانات حسب متطلبات المستخدم في فترة قصيرة.
• الانحدار : يسهل هذا النظام الإحصائي تحديد الأنماط في مجموعات البيانات ويؤسس علاقات قائمة على الصيغة بين المتغيرات.
• الشبكات العصبية : تم تطوير هذا النموذج عن طريق محاكاة عمل النظام العصبي البشري ، ويستخدم الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط. إنه فعال للغاية عندما يكون لديك الكثير من البيانات التي يجب معالجتها ولكن لا يمكنك صياغة علاقة بين المدخلات والمخرجات.

الفرق بين بيانات التنبؤ والتنبؤ بالبيانات

قد يبدو التنبؤ بالبيانات والتنبؤ بها متشابهًا ، ولكن هناك فرق بسيط بين الاثنين. يمكن توقع التنبؤ بالبيانات كمجموعة فرعية من النمذجة التنبؤية. يعد التنبؤ أكثر شمولاً للنظريات الإحصائية ، بينما يأخذ التنبؤ في الاعتبار الاحتمالات وتحليل السلاسل الزمنية. للتوضيح في جملة ، يمكننا أن نقول: " كل التوقعات ليست تنبؤات ، لكن كل التوقعات هي تنبؤات ."

التحليلات التنبؤية وتعلم الآلة

قد تتساءل عما إذا كان التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية تتبع نفس الإجراء لتطوير نماذج دقيقة قريبة من الإنسان. على الرغم من أن الفكرة الأصلية وراء هذه التقنيات متشابهة ، إلا أن هناك فرقًا كبيرًا بينهما.

يهدف التعلم الآلي إلى العمل المستقل الكامل للنظام والقضاء على أي اعتماد على التفاعل البشري. يسعى إلى إنشاء نظام بيئي يعمل بشكل مستقل دون الحاجة إلى تدخل بشري.

ومع ذلك ، تم تصميم التحليلات التنبؤية ليتم تشغيلها وتعديلها مع خبراء بشريين في الحلقة ، وفقًا لاحتياجات الشركة. بدون المدخلات البشرية ، تعتبر التحليلات التنبؤية تقنية راكدة ولا يمكن أن تزدهر.

التحليلات التنبؤية والبيانات الضخمة

لعبت البيانات الضخمة دورًا ثوريًا في توفير هيكل وشكل للتحليلات التنبؤية. لم يكن تحليل الأحجام الهائلة من البيانات للاستفادة من القرارات الإستراتيجية ممكنًا بدون إدخال البيانات الضخمة.

تطبيقات التحليلات التنبؤية

شقت التحليلات التنبؤية طريقها إلى مختلف الصناعات عبر تخصصات متعددة. من شركات التسويق والتأمين إلى سلاسل المطاعم ، قبل كل قطاع هذه التكنولوجيا الناشئة بأيدٍ مفتوحة.

بعض القطاعات التي تشتمل فيها التحليلات التنبؤية على مرافق تطوير رئيسية هي:

• الاستثمار : يستفيد المستثمرون من هذه الطريقة للتنبؤ بتحركات السوق القادمة لتعزيز محافظهم وإنقاذ أنفسهم من الخسائر المحتملة.
• البنوك والتمويل : تستخدم الهيئات المالية مثل البنوك التحليلات التنبؤية لضمان رضا العملاء وأمنهم. تُستخدم النماذج الخاصة بالمصارف لتحديد فرص البيع المتبادل واكتشاف عمليات الاحتيال.
• الطاقة والمرافق : تلعب التحليلات التنبؤية دورًا أساسيًا في قطاع الطاقة. تستخدم النماذج المعقدة للتنبؤ بتأثير أنماط تغير الطقس. هذا يساعد في اتخاذ تدابير وقائية لتقليل الخسائر الكارثية المتعلقة بالطاقة الكهربائية من خلال أضرار شبكة الطاقة.
• الصناعة التحويلية : يمكن زيادة أو تقليل إنتاج أي وحدة بناءً على نتائج نماذج العمل الخاصة بالمنتج. يتم إنشاء هذه النماذج كمزيج من التحليلات التنبؤية وتقنيات تحليل الأعمال.
• الرعاية الصحية : أظهرت مؤسسات الرعاية الصحية حماسًا متحمسًا لاعتماد التحليلات التنبؤية لتحسين عملياتها على مدار العامين الماضيين. وفقًا للاستطلاعات ، من المرجح أن توفر مؤسسات الرعاية الصحية التي تستفيد من التحليلات التنبؤية (على الأقل) 15٪ من إجمالي الميزانية على مدى السنوات الخمس المقبلة ، إن لم يكن أكثر. بالإضافة إلى ذلك ، وافق 93٪ من المديرين التنفيذيين للرعاية الصحية بالإجماع على أن التحليلات التنبؤية ستلعب دورًا حاسمًا في تشكيل مستقبلهم. المجالات التي تطبق فيها مؤسسات الرعاية الصحية التحليلات التنبؤية هي:

• تحسين جداول الموظفين
• اقتناء الإمدادات وإدارتها
• تخصيص الموارد خلال فترات التشبع

خاتمة

التحليلات التنبؤية مجال ناشئ يخلق طلبًا واسع النطاق لنفسه. في الواقع ، ستشكل تحليلات البيانات ككل الصناعات في المستقبل. إنها لا تُحدث ثورة في الأعمال والشركات فحسب ، بل إنها لعبت أيضًا دورًا أساسيًا في خلق فرص عمل جماعية.

مع احتمال حدوث طفرة هائلة وشيكة ، ستؤثر تحليلات البيانات ومجالات الدراسة ذات الصلة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على حياة البشر بشكل هامشي في السنوات الخمس إلى العشر القادمة.

كما اتضح ، حان الوقت الآن لبدء رحلتك في علوم البيانات والتعلم الآلي. يغطي برنامج upGrad's Advanced Certificate in Data Science لمدة 8 أشهر من IIIT-B التقنيات والمفاهيم العالمية ذات الصلة مثل الإحصاء وبرمجة Python والتحليلات التنبؤية باستخدام Python و Basic و Advanced SQL والتصور باستخدام Python و EDA والتعلم الآلي الأساسي والمتقدم الخوارزميات.

يتم تدريس الدورة من قبل خبراء علوم البيانات المشهورين الذين يعتمدون على مشاريع الصناعة ذات الصلة والمناهج الدراسية المتطورة لمساعدة الطلاب على تطوير المهارات اللازمة للنجاح في هذا المجال. تتضمن الدورة أيضًا دعمًا مهنيًا بزاوية 360 درجة وإرشادًا في المجال والتواصل من نظير إلى نظير لتحقيق نتائج أكثر وضوحًا.