Pemodelan Prediktif dalam Analisis Bisnis

Pemodelan prediktif adalah teknik yang digunakan oleh bisnis dan organisasi pada hasil yang tersedia untuk membuat, memproses, dan memvalidasi model untuk penggunaan masa depan dalam peramalan bisnis. Alat ini merupakan bagian integral dari analitik prediktif, sebuah teknik dalam penambangan data untuk memahami kemungkinan hasil di masa depan.

Pemodelan prediktif banyak digunakan di berbagai sektor untuk mengurangi risiko dan kemungkinan kerugian. Perusahaan menggunakan pemodelan prediktif secara ekstensif untuk meramalkan peristiwa, perilaku konsumen, dan risiko yang terkait dengan keuangan, ekonomi, dan pasar.

Mengapa Pemodelan Prediktif Terapan Penting Dalam Analisis Bisnis

Pemodelan prediktif mencakup analisis peristiwa sejarah. Oleh karena itu, ini memainkan peran integral dalam analitik bisnis di mana perusahaan diberi kemampuan untuk meramalkan peristiwa, perilaku pelanggan, dan kemungkinan risiko.

Dengan kemajuan teknologi, produk digital seperti ponsel dan komputer telah menjadi kebutuhan dasar. Hal ini mengakibatkan banyaknya data real-time yang diambil dari media sosial, riwayat penelusuran, platform komputasi awan, dll. Data ini tersedia untuk digunakan oleh bisnis. Data dalam jumlah besar ini termasuk dalam kategori data besar. Pemodelan prediktif memainkan peran penting dalam menganalisis Big Data yang selanjutnya digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan operasi dan hubungan mereka dengan basis konsumen.

Jelajahi Program Analisis Bisnis AS kami dari Universitas Top Dunia

Alat pemodelan prediktif dapat mengelola sebagian besar data yang tidak terstruktur dan kompleks yang sulit untuk dianalisis secara manual. Pemodelan prediktif digunakan sebagai gantinya untuk menganalisis data dalam waktu singkat dengan bantuan program perangkat lunak komputer. Program ini digunakan untuk memproses kumpulan data besar dari data historis untuk menilai dan mengidentifikasi pola data yang membantu dalam peramalan. Oleh karena itu, bisnis dapat menggunakan model prediktif untuk memprediksi perilaku konsumen atau tren pasar.

Lihat kursus analitik bisnis kami untuk meningkatkan keterampilan Anda sendiri

Bagaimana Pemodelan Prediktif Bekerja?

Pemodelan prediktif tidak tetap. Ini direvisi dan divalidasi secara teratur untuk memperbarui dan membuat perubahan pada data. Model prediktif terutama bekerja berdasarkan asumsi peristiwa sebelumnya dan peristiwa saat ini. Jika data yang baru diperoleh menunjukkan perubahan yang signifikan saat ini, dampaknya di masa depan juga dihitung ulang. Model prediktif dirancang untuk bekerja dengan cepat dan menangani kumpulan data besar untuk melakukan penghitungan dalam waktu singkat. Namun, model prediktif kompleks seperti dalam biologi komputasi dan keluaran kuantum membutuhkan waktu lebih lama untuk diproses.

Lima Jenis Model Analisis Prediktif

Model prediktif tidak perlu dibuat dari awal untuk setiap aplikasi. Alat-alat ini digunakan untuk banyak model dan algoritma penting untuk aplikasi dalam berbagai kasus penggunaan. Kemajuan teknologi juga menyebabkan kemajuan dalam analitik, di mana penggunaan model-model ini telah berkembang secara eksponensial. Lima model analitik prediktif yang penting adalah sebagai berikut:-:

• Model klasifikasi: Ini adalah model paling sederhana, yang dirancang untuk mengkategorikan data untuk tanggapan kueri langsung dan sederhana.
• Model pengelompokan: Model ini dirancang untuk menumpuk data bersama-sama melalui atribut umum. Ini mengelompokkan hal-hal atau orang-orang dengan atribut atau perilaku yang sama dan membuat rencana dan strategi lebih lanjut untuk setiap kelompok.
• Model perkiraan: Ini adalah yang paling populer di antara model prediksi. Ini dirancang untuk bekerja pada nilai numerik dan belajar dari data historis.
• Model outlier: Model ini menganalisis titik data anomali atau terpencil.
• Model deret waktu: Model ini dirancang untuk mengevaluasi serangkaian titik data berdasarkan waktu.

Algoritma Prediktif Umum dalam Pemodelan Prediktif

Algoritme prediktif menggunakan data historis untuk memprediksi peristiwa masa depan yang membantu membangun model matematika untuk menangkap tren penting. Algoritme prediktif bergantung pada pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam, yang merupakan subtipe kecerdasan buatan (AI). Beberapa algoritma prediktif yang paling penting dan umum digunakan adalah: -

• Hutan Acak: Algoritma ini telah diambil dari sekelompok pohon keputusan yang tidak terkait dan dapat menggunakan regresi dan klasifikasi untuk mengklasifikasikan kumpulan data yang besar.
• Generalized Linear Model (GLM) untuk Dua Nilai: Algoritma ini mengurangi daftar variabel untuk mencari yang paling cocok. Ini dirancang untuk menghitung titik kritis dan mengubah pengambilan data dan pengaruh lainnya, seperti prediktor kategoris, untuk menentukan hasil yang paling berhasil. Algoritma ini membantu mengatasi kelemahan dalam berbagai model lain, seperti regresi linier biasa.
• Gradient Boosted Model: Algoritma ini menggunakan pohon keputusan gabungan. Namun, pohon-pohon ini terkait, tidak seperti Hutan Acak. Ini membangun pohon satu per satu, sehingga membantu pohon berikutnya untuk memperbaiki kekurangan di pohon sebelumnya. Algoritma ini sering digunakan dalam peringkat, seperti pada output mesin pencari.
• K-Means: Algoritma ini cukup populer karena cepat. Ini dirancang untuk mengelompokkan titik data berdasarkan kesamaannya dan biasanya digunakan untuk model pengelompokan. Itu bisa membuat sesuatu dengan cepat.
• Nabi: Algoritma ini banyak digunakan dalam model perkiraan dan deret waktu karena dirancang untuk perencanaan kapasitas, seperti inventaris, alokasi sumber daya, kuota penjualan, dan sejenisnya. Ini lebih disukai karena fleksibilitasnya yang tinggi dan karena dapat dengan mudah mengakomodasi heuristik dan serangkaian asumsi yang baik.

Baca Artikel AS Lainnya Kami yang Terkait dengan Analisis Bisnis

Keterbatasan Pemodelan Prediktif

Meskipun banyak digunakan untuk analitik bisnis, pemodelan prediktif tidak asing dengan keterbatasan dan tantangan. Di bawah, kami telah membuat daftar beberapa tantangan dan solusinya: -

• Kesalahan dalam pelabelan data: Ini dapat dengan mudah diperbaiki melalui pembelajaran penguatan atau jaringan permusuhan generatif (GAN).
• Kelangkaan kumpulan data besar yang diperlukan untuk melatih pembelajaran mesin: Ini dapat dengan mudah diatasi dengan "pembelajaran satu kali".
• Ketidakmampuan mesin untuk menjelaskan tujuan di balik tindakannya: Mesin tidak dapat berfungsi sebagai manusia. Beberapa perhitungan mereka bisa sangat rumit bagi manusia untuk ditemukan dan dipahami. Hal ini dapat dengan mudah diatasi dengan bantuan transparansi model yang diperlukan untuk keselamatan manusia, perbaikan potensial, teknik perhatian, dan penjelasan model-agnostik lokal-interpretable (LIME).
• Kemampuan atau kurangnya pembelajaran generalisasi: Mesin tidak dapat meneruskan apa yang telah mereka pelajari dan mengalami kesulitan menerapkan pengetahuan mereka ke keadaan baru karena mereka berlaku untuk satu kasus penggunaan tertentu. Di sinilah pembelajaran mesin masuk. Pemodelan prediktif sangat bergantung pada pembelajaran mesin agar dapat digunakan kembali dan untuk aplikasi dalam beberapa kasus penggunaan.
• Bias dalam algoritma dan data: Ini adalah satu-satunya batasan yang masih belum memiliki solusi. Tidak ada perwakilan yang dapat mengubah hasil yang mengakibatkan perlakuan buruk terhadap sekelompok besar orang.

Kesimpulan

Tak perlu dikatakan, alat analitik prediktif banyak digunakan oleh analis data untuk mengurangi waktu dan biaya serta meningkatkan efisiensi. Ini telah secara dramatis membantu organisasi memperkirakan hasil bisnis dengan mempertimbangkan variabel seperti kecerdasan kompetitif, faktor lingkungan, kondisi pasar, dan perubahan peraturan.

Mengetahui alat analisis prediktif dapat sangat berguna jika Anda ingin meningkatkan CV Anda dan meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan peluang kerja yang menguntungkan. Program Sertifikasi Analisis Bisnis upGrad adalah pilihan yang sangat baik untuk peningkatan keterampilan.

Untuk mengetahui lebih banyak tentang kursus ini, bicarakan dengan pakar kami hari ini!