予測分析とは何ですか？ どうしてそれが重要ですか？

データ分析の適用性は、企業が業務を遂行する方法を変革し、セクター全体の収益性を向上させました。 保存されたデータを分析することは、ビジネスがどのように実行されるかをよりよく理解するのに役立ち、企業の意思決定能力にプラスの影響を与えます。 さまざまなデータ分析分野は、不要な人的労働を排除することによって効率を高めることを目的としています。

データ分析は、次の4つの詳細なブランチで学習できます。

• 記述的分析
• 診断分析
• 予測分析
• 処方分析

この記事では、主に予測分析に焦点を当てています。 予測分析の仕組みを取り上げ、さまざまな業界でのそのアプリケーションを探ります。

予測分析とは何ですか？

予測分析は、過去のデータと情報に基づいてイベントの将来の結果を予測するデータ分析のブランチです。 結果は、さまざまな数学的プロセス、統計モデリング、機械学習、データマイニング、ビッグデータなど、さまざまな現代のテクノロジーを使用して計算されます。

予測分析を使用して、試行錯誤の複数のサイクルを通じて非常に正確な予測が行われます。 この手法は、企業が将来のイベントについて深い洞察を得て、意思決定を改善し、売上の最大化を促進するために使用されます。

予測分析の詳細な知識を得るには、記述的、診断的、および規範的な研究の確かなバックグラウンドが必要です。

予測分析の仕組みを理解する

予測分析は、リアルタイムの洞察を明らかにするために履歴データを活用するという青写真に基づいて機能します。 これは、すべての予測モデルの精度と実行可能性を高めるために、周期的な順序でいくつかのステップを繰り返すことに依存しています。

予測分析に関連する手順は次のとおりです。

1. ビジネスを理解する
2. ビジネスデータの分析
3. モデルのデータの準備
4. モデルの準備
5. 評価
6. 欠陥に取り組み、正確さのためにサイクル全体を繰り返す
7. 最終製品の展開

1.ビジネスを理解する

供給のソリューションを提供する前に、需要を理解することが不可欠です。 したがって、最初のステップでは、相対的な知識と情報を収集して、一連の行動を明確にします。 次に、予測モデルの適切なトレーニングと予測パターンの識別に十分なデータを収集する必要があります。

2.データ分析と準備

モデルのトレーニングに必要なデータを分析する必要があります。 これは、不要な情報やノイズをすべて排除し、モデルが完璧に機能するための十分な情報を確保することを意味します。

3.モデルの準備

これは最も重要なステップです。 ここでは、研究結果に応じて製品を準備する必要があります。 モデリングは、機械学習、ビッグデータ、データマイニング、統計分析などの予測分析手法を使用して実行されます。トレーニングの最後に、モデルは履歴データから学習し、それに応じて傾向を特定します。

4.モデルの評価

ビジネスアナリストと協力して試運転を実行することで、モデルが理にかなっており、ビジネスのニーズに応じて提供されるかどうかを理解できます。 複雑なアルゴリズムは誤った予測につながり、ビジネスに悪影響を与える可能性があるため、この手順は必須です。

5.精度の確認

データセットを使用してモデルを再トレーニングすることにより、精度を評価できます。 これは継続的なプロセスであり、受け取ったフィードバックに基づいてモデルの効率を段階的に向上させます。

6.展開

しばらくして、モデルが特定の効率レベルに達すると、リアルタイムの問題を解決するために、実際の状況で実際に使用するために展開できます。

予測分析：プロトタイプモデル

予測分析モデルは、データ分析の基盤を形成します。 さらに、テンプレートモデルとプロトタイプモデルを使用すると、ユーザーは現在および過去のデータを、将来の洞察を提供する数学的に証明された予測に簡単に変換できます。 予測分析で使用されるさまざまなタイプのモデルには、次のものがあります。

• 予知保全モデル：ビジネス機器が限界点に達する可能性を予測します。
• 品質保証モデル：このモデルは、製品に発生する可能性のある欠陥を予測および防止することに熟練しているため、品質を維持し、顧客満足度を提供します。
• 顧客生涯価値モデル：企業が提供するサービスや製品に再投資する可能性が最も高い顧客を候補リストに追加します。
• 顧客セグメンテーションモデル：このモデルは、類似した購入特性と行動に基づいて顧客をセグメントに分離することを目的としています。

予測分析の手法

• デシジョンツリー：簡単に言うと、このモデルは、他の変数パラメーターに基づいて、「ブランチ」と呼ばれるさまざまなセグメントにデータを配置します。 意思決定ツリーは、ユーザーの要件に従ってデータが短期間で抽出されるため、簡単に処理でき、簡単に理解できます。
• 回帰：この統計システムは、データセット内のパターンの決定を容易にし、変数間の式ベースの関係を確立します。
• ニューラルネットワーク：人間の神経系の働きを模倣して開発されたこのモデルは、人工知能を使用してパターンを認識します。 データが多すぎて処理できないが、入力と出力の関係を定式化できない場合に非常に効果的です。

予測データとデータの予測の違い

データの予測と予測は似ているように聞こえるかもしれませんが、両者の間にはわずかな違いがあります。 データ予測は、予測モデリングのサブセットとして予測できます。 予測には統計理論が含まれますが、予測では確率と時系列分析が考慮されます。 一言で言えば、「すべての予測は予測ではありませんが、すべての予測は予測です。」と言うことができます。

予測分析と機械学習

機械学習と予測分析が同じ手順に従って人間に近い精度のモデルを開発するかどうか疑問に思われるかもしれません。 これらのテクノロジーの背後にある元の考え方は似ていますが、それらの間には大きな違いがあります。

機械学習は、システムの完全な独立した動作と、人間の相互作用への依存の排除を目的としています。 人間の介入を必要とせずに自律的に動作するエコシステムを確立しようとしています。

ただし、予測分析は、企業のニーズに応じて、ループ内の人間の専門家によって運用および変更されるように設計されています。 人間の入力がなければ、予測分析は停滞したテクノロジーであり、繁栄することはできません。

予測分析とビッグデータ

ビッグデータは、予測分析に構造と形を提供する上で革命的な役割を果たしてきました。 膨大な量のデータを分析して戦略的意思決定を活用することは、ビッグデータの導入なしには不可能でした。

予測分析のアプリケーション

予測分析は、複数の分野にわたるさまざまな業界に浸透しています。 マーケティング会社や保険会社からレストランチェーンまで、あらゆるセクターがこの新しいテクノロジーをオープンハンドで受け入れています。

予測分析に主要な開発機能があるいくつかのセクターは次のとおりです。

• 投資：投資家はこの方法を活用して、今後の市場の動きを予測し、ポートフォリオを強化し、潜在的な損失から身を守ります。
• 銀行と金融：銀行などの金融機関は、予測分析を使用してクライアントの満足度とセキュリティを確保しています。 銀行固有のモデルは、クロスセリングの機会の特定と不正の検出に使用されます。
• エネルギーと公益事業：予測分析は、エネルギー部門で重要な役割を果たします。 複雑なモデルは、気象変化パターンの影響を予測するために使用されます。 これは、電力網の損傷による電気エネルギーに関連する壊滅的な損失を最小限に抑えるための予防措置を講じるのに役立ちます。
• 製造業：製品固有の作業モデルの結果に基づいて、任意のユニットの生産を増減できます。 これらのモデルは、予測分析とビジネス分析の両方の手法を組み合わせて作成されます。
• ヘルスケア：ヘルスケア組織は、過去2年間で業務を改善するために、予測分析を採用することに熱心に取り組んでいます。 調査によると、予測分析を活用する医療機関は、今後5年間で総予算の15％を（少なくとも）節約できる可能性があります。 さらに、ヘルスケアエグゼクティブの93％が、予測分析が将来を形作る上で重要な役割を果たすことに満場一致で同意しました。 医療機関が予測分析を実装する分野は次のとおりです。

• スタッフのスケジュールの最適化
• 供給の獲得と管理
• 飽和期間中のリソースの割り当て

結論

予測分析は、それ自体に対する広範な需要を生み出している新しい分野です。 実際、データ分析は全体として、将来的に業界を形作ることになるでしょう。 それは企業や企業に革命を起こすだけでなく、大量雇用を生み出す上で不可欠な役割を果たしてきました。

指数関数的なブームが差し迫っている可能性があるため、データ分析とそれに関連する機械学習や人工知能などの研究分野は、今後5年から10年で人間の生活にわずかな影響を与えるでしょう。

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