Apa itu Analisis Prediktif? Mengapa Penting?

Penerapan Analisis Data telah mengubah cara bisnis melakukan operasi dan meningkatkan profitabilitas di seluruh sektor. Menganalisis data yang tersimpan membantu lebih memahami bagaimana kinerja bisnis dan secara positif memengaruhi kemampuan pengambilan keputusan perusahaan mana pun. Bidang analitik data yang berbeda bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dengan menghilangkan tenaga manusia yang tidak diinginkan, yang dapat disalurkan ke pekerjaan berorientasi penelitian baru.

Anda dapat mempelajari analitik data di bawah empat cabang terperinci:

• Analisis Deskriptif
• Analisis Diagnostik
• Analisis Prediktif
• Analisis Preskriptif

Artikel ini berfokus terutama pada analitik prediktif. Kami akan membahas cara kerja analitik prediktif dan menjelajahi aplikasinya di berbagai industri.

Apa itu Analisis Prediktif?

Analitik prediktif adalah cabang analitik data yang memprediksi hasil peristiwa di masa depan berdasarkan data dan informasi masa lalu. Hasilnya dihitung dengan menggunakan spektrum luas teknologi modern yang mencakup berbagai proses matematika, pemodelan statistik, pembelajaran mesin, penambangan data, data besar, dan banyak lagi.

Menggunakan analitik prediktif, prediksi yang sangat akurat dibuat melalui beberapa siklus coba-coba. Teknik ini digunakan oleh bisnis untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang peristiwa masa depan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan memfasilitasi penjualan yang maksimal.

Mendapatkan pengetahuan terperinci tentang analitik prediktif hanya mungkin dilakukan dengan latar belakang penelitian deskriptif, diagnostik, dan preskriptif yang solid.

Memahami Cara Kerja Analisis Prediktif

Analisis prediktif bekerja pada cetak biru untuk memanfaatkan data historis untuk mengungkap wawasan waktu nyata. Itu bergantung pada pengulangan beberapa langkah dalam urutan siklus untuk meningkatkan akurasi dan kelangsungan hidup setiap model prediktif.

Berikut adalah langkah-langkah yang terlibat dalam analitik prediktif:

1. Memahami bisnis
2. Menganalisis data bisnis
3. Menyiapkan data untuk model
4. Mempersiapkan model
5. Evaluasi
6. Bekerja pada kekurangan dan mengulangi seluruh siklus untuk akurasi
7. Menyebarkan produk akhir

1. Memahami Bisnis

Memahami permintaan sebelum memberikan solusi untuk pasokannya sangat penting. Oleh karena itu, langkah pertama melibatkan pengumpulan pengetahuan dan informasi relatif untuk menyusun suatu tindakan. Selanjutnya, Anda perlu mengumpulkan data yang cukup untuk pelatihan yang tepat dari model prediksi dan identifikasi pola prediksi.

2. Analisis dan Persiapan Data

Anda harus menganalisis data yang diperlukan untuk melatih model. Ini berarti menghilangkan semua informasi atau gangguan yang tidak diinginkan dan memastikan informasi yang cukup untuk fungsi model yang sempurna.

3. Mempersiapkan Model

Ini adalah langkah yang paling krusial. Di sini, Anda perlu menyiapkan produk sesuai dengan hasil penelitian Anda. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan teknik analitik prediktif seperti pembelajaran mesin, data besar, penambangan data, analisis statistik, dll. Di akhir pelatihan, model akan belajar dari data historis dan mengidentifikasi tren yang sesuai.

4. Evaluasi Model

Dengan bekerja sama dengan analis bisnis dan menjalankan uji coba, Anda dapat memahami apakah model tersebut masuk akal dan memberikan hasil yang sesuai dengan kebutuhan bisnis. Langkah ini adalah suatu keharusan karena algoritme yang rumit dapat menyebabkan prediksi yang salah, yang berdampak negatif pada bisnis.

5. Memeriksa Akurasi

Anda dapat mengevaluasi akurasi dengan melatih ulang model dengan kumpulan data. Ini adalah proses berkelanjutan yang secara progresif akan meningkatkan efisiensi model berdasarkan umpan balik yang diterima.

6. Penerapan

Setelah beberapa saat, ketika model mencapai tingkat efisiensi tertentu, model dapat digunakan untuk penggunaan praktis dalam situasi dunia nyata untuk memecahkan masalah waktu nyata.

Analisis Prediktif: Model Prototipe

Model analitik prediktif membentuk dasar analitik data. Selain itu, model template dan prototipe memudahkan pengguna untuk mengubah data saat ini dan masa lalu menjadi prediksi yang terbukti secara matematis yang memberikan wawasan masa depan. Berbagai jenis model yang digunakan dalam analisis prediktif meliputi:

• Model Pemeliharaan Prediktif : memprediksi peluang peralatan bisnis mencapai titik puncaknya.
• Model Jaminan Kualitas : Model ini terampil dalam memprediksi dan mencegah kemungkinan cacat pada suatu produk, sehingga menjaga kualitas dan memberikan kepuasan pelanggan.
• Model Nilai Seumur Hidup Pelanggan : Ini membuat daftar pendek pelanggan yang paling mungkin untuk berinvestasi kembali dalam layanan dan produk yang ditawarkan oleh perusahaan.
• Model Segmentasi Pelanggan : Model ini bertujuan untuk memisahkan pelanggan menjadi segmen-segmen berdasarkan karakteristik dan perilaku pembelian yang serupa.

Teknik Analisis Prediktif

• Pohon keputusan : Dalam istilah yang paling sederhana, model ini menempatkan data di segmen yang berbeda yang dikenal sebagai 'cabang', berdasarkan parameter variabel lainnya. Pohon keputusan dapat ditangani dengan mudah dan mudah dipahami karena data diekstraksi sesuai kebutuhan pengguna dalam waktu singkat.
• Regresi : Sistem statistik ini memfasilitasi penentuan pola dalam kumpulan data dan menetapkan hubungan berbasis rumus antara variabel.
• Neural Networks : Dikembangkan dengan meniru kerja sistem saraf manusia, model ini menggunakan Artificial Intelligence untuk mengenali pola. Ini sangat efektif ketika Anda memiliki terlalu banyak data untuk ditangani tetapi tidak dapat merumuskan hubungan antara input dan output.

Perbedaan antara Data Peramalan dan Prediksi Data

Prediksi dan peramalan data mungkin terdengar serupa, tetapi ada perbedaan kecil di antara keduanya. Peramalan data dapat diproyeksikan sebagai bagian dari pemodelan prediktif. Prediksi lebih inklusif dari teori statistik, sedangkan peramalan mempertimbangkan probabilitas dan analisis deret waktu. Untuk menjelaskannya dalam sebuah kalimat, kita dapat mengatakan bahwa: “ semua prediksi bukanlah ramalan, tetapi semua ramalan adalah prediksi .”

Analisis Prediktif dan Pembelajaran Mesin

Anda mungkin bertanya-tanya apakah pembelajaran mesin dan analitik prediktif mengikuti prosedur yang sama untuk mengembangkan model presisi mendekati manusia. Meskipun ide asli di balik teknologi ini serupa, ada perbedaan yang signifikan di antara mereka.

Pembelajaran mesin ditujukan untuk kerja sistem yang sepenuhnya independen dan menghilangkan ketergantungan pada interaksi manusia. Ini berusaha untuk membangun ekosistem yang beroperasi secara otonom tanpa perlu campur tangan manusia.

Namun, analitik prediktif dirancang untuk dioperasikan dan dimodifikasi dengan ahli manusia dalam lingkaran, sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Tanpa masukan manusia, analitik prediktif adalah teknologi yang stagnan dan tidak dapat berkembang.

Analisis Prediktif dan Data Besar

Big data telah memainkan peran yang merevolusi dalam menyediakan struktur dan bentuk untuk analitik prediktif. Menganalisis volume data yang sangat besar untuk memanfaatkan keputusan strategis tidak akan mungkin terjadi tanpa pengenalan data besar.

Aplikasi Analisis Prediktif

Analisis prediktif telah masuk ke berbagai industri di berbagai disiplin ilmu. Dari perusahaan pemasaran dan asuransi hingga rantai restoran, setiap sektor telah menerima teknologi baru ini dengan tangan terbuka.

Beberapa sektor di mana analitik prediktif memiliki fasilitas pengembangan utama adalah:

• Investasi : Investor memanfaatkan metode ini untuk memprediksi pergerakan pasar yang akan datang untuk meningkatkan portofolio mereka dan menyelamatkan diri dari potensi kerugian.
• Perbankan dan Keuangan : Badan keuangan seperti bank menggunakan analitik prediktif untuk memastikan kepuasan dan keamanan klien. Model khusus perbankan digunakan untuk mengidentifikasi peluang cross-selling dan mendeteksi penipuan.
• Energi dan Utilitas : Analisis prediktif memainkan peran penting dalam sektor energi. Model kompleks digunakan untuk memprediksi dampak pola perubahan cuaca. Hal ini membantu dalam melakukan tindakan pencegahan untuk meminimalkan kerugian bencana yang terkait dengan energi listrik melalui kerusakan jaringan listrik.
• Industri Manufaktur : Produksi setiap unit dapat ditingkatkan atau diturunkan berdasarkan hasil model kerja spesifik produk. Model-model ini dibuat sebagai kombinasi dari analitik prediktif dan teknik analitik bisnis.
• Perawatan Kesehatan : Organisasi perawatan kesehatan telah menunjukkan antusiasme yang tinggi untuk mengadopsi analitik prediktif untuk meningkatkan operasi mereka selama beberapa tahun terakhir. Menurut survei, organisasi perawatan kesehatan yang memanfaatkan analitik prediktif cenderung menghemat (setidaknya) 15% dari total anggaran selama lima tahun ke depan, jika tidak lebih. Selain itu, 93% eksekutif layanan kesehatan setuju dengan suara bulat bahwa analitik prediktif akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan mereka. Bidang di mana organisasi kesehatan menerapkan analitik prediktif adalah:

• Mengoptimalkan jadwal staf
• Akuisisi dan manajemen pasokan
• Mengalokasikan sumber daya selama periode jenuh

Kesimpulan

Analisis prediktif adalah bidang baru yang menciptakan permintaan luas untuk dirinya sendiri. Faktanya, analitik data secara keseluruhan akan membentuk industri di masa depan. Tidak hanya merevolusi bisnis dan perusahaan, tetapi juga memainkan peran integral dalam menghasilkan lapangan kerja massal.

Dengan potensi ledakan eksponensial yang akan segera terjadi, analitik data dan bidang studi terkait seperti Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan akan berdampak sedikit pada kehidupan manusia dalam lima hingga sepuluh tahun ke depan.

Ternyata, sekarang adalah waktu yang tepat untuk memulai perjalanan Anda dalam Ilmu Data & Pembelajaran Mesin. Program Sertifikat Tingkat Lanjut upGrad dalam Ilmu Data Program 8 bulan dari IIIT-B mencakup teknologi dan konsep kelas dunia yang relevan seperti Statistik, Pemrograman Python, Analisis Prediktif menggunakan Python, SQL Dasar & Lanjutan, Visualisasi menggunakan Python, EDA, Pembelajaran Mesin Dasar & Tingkat Lanjut Algoritma.

Kursus ini diajarkan oleh pakar ilmu data terkenal yang mengandalkan proyek industri yang relevan dan kurikulum mutakhir untuk membantu siswa mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk berhasil di lapangan. Kursus ini juga mencakup dukungan karir 360°, bimbingan industri & jaringan peer to peer untuk hasil yang lebih tajam.