Che cos'è l'analisi predittiva? Perché è importante?

L'applicabilità di Data Analytics ha trasformato il modo in cui le aziende conducono le operazioni e ha aumentato la redditività in tutti i settori. L'analisi dei dati archiviati aiuta a comprendere meglio le prestazioni di un'azienda e influisce positivamente sulle capacità decisionali di qualsiasi azienda. Diversi campi di analisi dei dati mirano ad aumentare l'efficienza eliminando il lavoro umano indesiderato, che altrimenti può essere incanalato verso nuovi lavori orientati alla ricerca.

Puoi studiare l'analisi dei dati in quattro rami dettagliati:

• Analisi descrittiva
• Analisi diagnostica
• Analisi predittiva
• Analisi prescrittiva

Questo articolo si concentra principalmente sull'analisi predittiva. Tratteremo il funzionamento dell'analisi predittiva ed esploreremo le sue applicazioni in diversi settori.

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è una branca dell'analisi dei dati che prevede i risultati futuri degli eventi sulla base di dati e informazioni passati. I risultati vengono calcolati utilizzando un ampio spettro di tecnologie moderne che includono vari processi matematici, modellazione statistica, apprendimento automatico, data mining, big data e molto altro.

Utilizzando l'analisi predittiva, vengono effettuate previsioni altamente accurate attraverso più cicli di tentativi ed errori. La tecnica viene utilizzata dalle aziende per ottenere informazioni approfondite sugli eventi futuri per migliorare il processo decisionale e facilitare le vendite massimizzate.

Acquisire una conoscenza dettagliata dell'analisi predittiva è possibile solo con un solido background di ricerca descrittivo, diagnostico e prescrittivo.

Comprendere il funzionamento dell'analisi predittiva

L'analisi predittiva funziona sul progetto di sfruttare i dati storici per scoprire approfondimenti in tempo reale. Si basa sulla ripetizione di diversi passaggi in un ordine ciclico per aumentare l'accuratezza e la fattibilità di ogni modello predittivo.

Ecco i passaggi coinvolti nell'analisi predittiva:

1. Capire un business
2. Analisi dei dati aziendali
3. Preparazione dei dati per il modello
4. Preparazione del modello
5. Valutazione
6. Lavorare sui difetti e ripetere l'intero ciclo per la precisione
7. Distribuzione del prodotto finale

1. Capire un business

Comprendere la domanda prima di fornire una soluzione per la sua offerta è essenziale. Pertanto, il primo passo prevede la raccolta di conoscenze e informazioni relative per tracciare una linea d'azione. Successivamente, è necessario raccogliere dati sufficienti per un'adeguata formazione del modello predittivo e l'identificazione dei modelli predittivi.

2. Analisi e preparazione dei dati

È necessario analizzare i dati necessari per addestrare il modello. Ciò significa eliminare tutte le informazioni o i rumori indesiderati e garantire informazioni sufficienti per il perfetto funzionamento del modello.

3. Preparazione del modello

Questo è il passaggio più cruciale. Qui, devi preparare il prodotto in base ai risultati della tua ricerca. La modellazione viene eseguita utilizzando tecniche analitiche predittive come machine learning, big data, data mining, analisi statistica, ecc. Al termine della formazione, il modello imparerà dai dati storici e identificherà le tendenze di conseguenza.

4. Valutazione del Modello

Lavorando con analisti aziendali ed eseguendo esecuzioni di prova, puoi capire se il modello ha senso e se soddisfa le esigenze dell'azienda. Questo passaggio è d'obbligo perché algoritmi complicati possono portare a false previsioni, influenzando negativamente il business.

5. Verifica della precisione

È possibile valutare l'accuratezza riqualificando il modello con set di dati. Si tratta di un processo continuo che aumenterà progressivamente l'efficienza del modello in base al feedback ricevuto.

6. Distribuzione

Dopo un po', quando il modello raggiunge un livello di efficienza specifico, può essere distribuito per l'uso pratico in situazioni del mondo reale per risolvere problemi in tempo reale.

Analisi predittiva: modelli prototipo

I modelli di analisi predittiva costituiscono la base dell'analisi dei dati. Inoltre, i modelli di modelli e prototipi rendono più facile per gli utenti convertire i dati attuali e passati in previsioni matematicamente provate che forniscono approfondimenti futuri. I diversi tipi di modelli utilizzati nell'analisi predittiva includono:

• Modello di manutenzione predittiva : prevede le possibilità che le apparecchiature aziendali raggiungano i propri punti di rottura.
• Modello di garanzia della qualità : questo modello è abile nel prevedere e prevenire possibili difetti in un prodotto, mantenendo così la qualità e fornendo la soddisfazione del cliente.
• Modello Customer Lifetime Value : elenca i clienti che hanno maggiori probabilità di reinvestire nei servizi e nei prodotti offerti da un'azienda.
• Modello di segmentazione dei clienti : questo modello mira a segregare i clienti in segmenti basati su caratteristiche e comportamenti di acquisto simili.

Tecniche di analisi predittiva

• Alberi decisionali : in termini più semplici, questo modello colloca i dati in diversi segmenti noti come "rami", in base ad altri parametri variabili. Gli alberi decisionali possono essere gestiti facilmente e facilmente compresi poiché i dati vengono estratti in base alle esigenze dell'utente in un breve periodo.
• Regressione : questo sistema statistico facilita la determinazione dei modelli nei set di dati e stabilisce relazioni basate su formule tra le variabili.
• Reti neurali : sviluppato imitando il funzionamento del sistema neurale umano, questo modello utilizza l'intelligenza artificiale per riconoscere i modelli. È molto efficace quando si hanno troppi dati da gestire ma non è possibile formulare una relazione tra input e output.

Differenza tra dati di previsione e previsione dei dati

La previsione e la previsione dei dati possono sembrare simili, ma c'è una piccola differenza tra i due. La previsione dei dati può essere proiettata come un sottoinsieme della modellazione predittiva. La previsione è più comprensiva delle teorie statistiche, mentre la previsione considera le probabilità e l'analisi delle serie temporali. Per spiegare in una frase, possiamo dire che: “ tutte le previsioni non sono previsioni, ma tutte le previsioni sono previsioni ”.

Analisi predittiva e apprendimento automatico

Ci si potrebbe chiedere se l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva seguano la stessa procedura per sviluppare modelli di precisione quasi umani. Sebbene l'idea originale alla base di queste tecnologie sia simile, esiste una differenza significativa tra di loro.

L'apprendimento automatico è finalizzato al funzionamento completamente indipendente di un sistema e all'eliminazione di qualsiasi dipendenza dall'interazione umana. Cerca di stabilire un ecosistema che opera in modo autonomo senza la necessità dell'intervento umano.

Tuttavia, l'analisi predittiva è progettata per essere utilizzata e modificata con esperti umani nel circuito, in base alle esigenze di un'azienda. Senza l'input umano, l'analisi predittiva è una tecnologia stagnante e non può prosperare.

Analisi predittiva e Big Data

I big data hanno svolto un ruolo rivoluzionario nel fornire una struttura e una forma all'analisi predittiva. Analizzare enormi volumi di dati per sfruttare le decisioni strategiche non sarebbe stato possibile senza l'introduzione dei big data.

Applicazioni dell'analisi predittiva

L'analisi predittiva si è fatta strada in vari settori in più discipline. Dalle compagnie di marketing e assicurazioni alle catene di ristoranti, ogni settore ha accettato questa tecnologia emergente a mani aperte.

Alcuni settori in cui l'analisi predittiva ha strutture di grande sviluppo sono:

• Investimento : gli investitori sfruttano questo metodo per prevedere i movimenti imminenti del mercato per migliorare i loro portafogli e salvarsi da potenziali perdite.
• Banche e finanza : gli organismi finanziari come le banche utilizzano l'analisi predittiva per garantire la soddisfazione e la sicurezza dei clienti. I modelli specifici del settore bancario vengono utilizzati per l'identificazione di opportunità di vendita incrociata e l'individuazione di frodi.
• Energia e servizi pubblici : l'analisi predittiva gioca un ruolo essenziale nel settore energetico. I modelli complessi vengono utilizzati per prevedere l'impatto dei modelli di cambiamento climatico. Ciò aiuta a intraprendere misure preventive per ridurre al minimo le perdite catastrofiche legate all'energia elettrica attraverso i danni alla rete elettrica.
• Industria manifatturiera : la produzione di qualsiasi unità può essere aumentata o diminuita in base ai risultati dei modelli di lavoro specifici del prodotto. Questi modelli sono creati come una combinazione di analisi predittiva e tecniche di analisi aziendale.
• Sanità : negli ultimi due anni le organizzazioni sanitarie hanno mostrato zelante entusiasmo nell'adottare analisi predittive per migliorare le proprie operazioni. Secondo i sondaggi, è probabile che le organizzazioni sanitarie che sfruttano l'analisi predittiva risparmieranno (almeno) un enorme 15% del budget totale nei prossimi cinque anni, se non di più. Inoltre, il 93% dei dirigenti sanitari ha convenuto all'unanimità che l'analisi predittiva avrebbe svolto un ruolo cruciale nel plasmare il proprio futuro. I campi in cui le organizzazioni sanitarie implementano l'analisi predittiva sono:

• Ottimizzazione degli orari del personale
• Acquisizione e gestione della fornitura
• Allocazione delle risorse durante i periodi di saturazione

Conclusione

L'analisi predittiva è un campo emergente che sta creando una domanda diffusa per se stesso. In effetti, l'analisi dei dati nel suo insieme darà forma ai settori in futuro. Non solo sta rivoluzionando le imprese e le aziende, ma ha anche svolto un ruolo fondamentale nel generare occupazione di massa.

Con il potenziale di un boom esponenziale imminente, l'analisi dei dati e i relativi campi di studio come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale avranno un impatto marginale sulla vita umana nei prossimi cinque-dieci anni.

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