예측 분석이란 무엇입니까? 왜 중요 함?

데이터 분석의 적용 가능성은 기업이 운영을 수행하는 방식을 변화시키고 부문 전반에 걸쳐 수익성을 높였습니다. 저장된 데이터를 분석하면 비즈니스가 어떻게 수행되고 기업의 의사 결정 능력에 긍정적인 영향을 미칠지 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 다양한 데이터 분석 분야는 원치 않는 인력을 제거하여 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.

네 가지 세부 분기에서 데이터 분석을 연구할 수 있습니다.

• 기술 분석
• 진단 분석
• 예측 분석
• 처방적 분석

이 문서는 주로 예측 분석에 중점을 둡니다. 우리는 예측 분석의 작업을 다루고 다양한 산업에서의 응용을 탐구할 것입니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 과거 데이터와 정보를 기반으로 이벤트의 미래 결과를 예측하는 데이터 분석의 한 분야입니다. 결과는 다양한 수학적 프로세스, 통계 모델링, 기계 학습, 데이터 마이닝, 빅 데이터 등을 포함하는 광범위한 현대 기술을 사용하여 계산됩니다.

예측 분석을 사용하여 여러 번의 시행 착오를 통해 매우 정확한 예측이 이루어집니다. 이 기술은 기업에서 의사 결정을 개선하고 판매 극대화를 촉진하기 위해 미래 이벤트에 대한 깊은 통찰력을 얻는 데 사용됩니다.

예측 분석에 대한 자세한 지식을 얻는 것은 견고한 설명, 진단 및 처방 연구 배경이 있어야만 가능합니다.

예측 분석의 작동 이해

예측 분석은 실시간 통찰력을 발견하기 위해 과거 데이터를 활용하는 청사진에서 작동합니다. 모든 예측 모델의 정확도와 실행 가능성을 높이기 위해 순환 순서로 여러 단계를 반복하는 데 의존합니다.

예측 분석과 관련된 단계는 다음과 같습니다.

1. 비즈니스 이해
2. 비즈니스 데이터 분석
3. 모델용 데이터 준비
4. 모델 준비
5. 평가
6. 결함을 수정하고 정확성을 위해 전체 주기를 반복합니다.
7. 최종 제품 배포

1. 비즈니스 이해

공급에 대한 솔루션을 제공하기 전에 수요를 이해하는 것이 필수적입니다. 따라서 첫 번째 단계는 조치 과정을 초크하기 위해 상대적인 지식과 정보를 수집하는 것입니다. 다음으로, 예측 모델의 적절한 훈련과 예측 패턴의 식별을 위해 충분한 데이터를 수집해야 합니다.

2. 데이터 분석 및 준비

모델 학습에 필요한 데이터를 분석해야 합니다. 이는 원치 않는 정보나 노이즈를 모두 제거하고 모델의 완벽한 기능을 위한 충분한 정보를 보장함을 의미합니다.

3. 모델 준비

가장 중요한 단계입니다. 여기에서 연구 결과에 따라 제품을 준비해야 합니다. 모델링은 기계 학습, 빅 데이터, 데이터 마이닝, 통계 분석 등과 같은 예측 분석 기술을 사용하여 수행됩니다. 교육이 끝나면 모델은 과거 데이터에서 학습하고 그에 따라 추세를 식별합니다.

4. 모델 평가

비즈니스 분석가와 협력하고 평가판을 실행하면 모델이 타당하고 비즈니스 요구 사항에 따라 제공되는지 이해할 수 있습니다. 복잡한 알고리즘은 잘못된 예측으로 이어져 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 이 단계는 필수입니다.

5. 정확도 확인

데이터 세트를 사용하여 모델을 재학습하여 정확도를 평가할 수 있습니다. 이것은 수신된 피드백을 기반으로 모델의 효율성을 점진적으로 증가시키는 지속적인 프로세스입니다.

6. 배포

잠시 후 모델이 특정 효율성 수준에 도달하면 실제 상황에서 실제 사용을 위해 배포하여 실시간 문제를 해결할 수 있습니다.

예측 분석: 프로토타입 모델

예측 분석 모델은 데이터 분석의 기반을 형성합니다. 또한 템플릿 및 프로토타입 모델을 통해 사용자는 현재 및 과거 데이터를 수학적으로 입증된 예측으로 변환하여 미래 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예측 분석에 사용되는 다양한 유형의 모델은 다음과 같습니다.

• 예측 유지보수 모델 : 비즈니스 장비가 한계점에 도달할 가능성을 예측합니다.
• 품질 보증 모델 : 이 모델은 제품의 결함 가능성을 예측하고 예방하여 품질을 유지하고 고객 만족을 제공하는 데 능숙합니다.
• 고객 평생 가치 모델 : 회사에서 제공하는 서비스와 제품에 재투자할 가능성이 가장 높은 고객을 선정합니다.
• 고객 세분화 모델 : 이 모델은 유사한 구매 특성 및 행동을 기반으로 고객을 세그먼트로 분리하는 것을 목표로 합니다.

예측 분석 기법

• 의사 결정 트리 : 가장 간단한 용어로, 이 모델은 다른 변수 매개변수를 기반으로 '가지'로 알려진 다른 세그먼트에 데이터를 배치합니다. 짧은 기간에 사용자 요구 사항에 따라 데이터를 추출하므로 의사 결정 트리를 손쉽게 처리하고 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 회귀 : 이 통계 시스템은 데이터 세트의 패턴 결정을 용이하게 하고 변수 간의 공식 기반 관계를 설정합니다.
• 신경망 : 인간의 신경 시스템을 모방하여 개발된 이 모델은 인공 지능을 사용하여 패턴을 인식합니다. 처리할 데이터가 너무 많지만 입력과 출력 간의 관계를 공식화할 수 없을 때 매우 효과적입니다.

예측 데이터와 데이터 예측의 차이점

데이터의 예측과 예측은 비슷하게 들릴지 모르지만 둘 사이에는 미세한 차이가 있습니다. 데이터 예측은 예측 모델링의 하위 집합으로 예측할 수 있습니다. 예측은 통계 이론을 더 포함하는 반면 예측은 확률과 시계열 분석을 고려합니다. 한 문장으로 설명하자면 " 모든 예측은 예측이 아니지만 모든 예측은 예측 입니다."

예측 분석 및 기계 학습

기계 학습과 예측 분석이 인간에 가까운 정밀도 모델을 개발하기 위해 동일한 절차를 따르는지 궁금할 수 있습니다. 이러한 기술 이면의 원래 아이디어는 유사하지만 두 기술 간에는 상당한 차이가 있습니다.

머신 러닝은 시스템을 완전히 독립적으로 작동하고 인간 상호 작용에 대한 의존도를 제거하는 것을 목표로 합니다. 사람의 개입 없이 자율적으로 운영되는 생태계를 구축하고자 합니다.

그러나 예측 분석은 회사의 필요에 따라 루프에서 인간 전문가와 함께 운영 및 수정하도록 설계되었습니다. 인간의 입력 없이 예측 분석은 정체된 기술이며 번영할 수 없습니다.

예측 분석 및 빅 데이터

빅 데이터는 예측 분석에 구조와 형태를 제공하는 데 혁명적인 역할을 했습니다. 전략적 결정을 활용하기 위해 방대한 양의 데이터를 분석하는 것은 빅 데이터의 도입 없이는 불가능했을 것입니다.

예측 분석의 응용

예측 분석은 여러 분야의 다양한 산업에 적용되었습니다. 마케팅 및 보험 회사에서 레스토랑 체인에 이르기까지 모든 부문에서 이 새로운 기술을 공개적으로 수용했습니다.

예측 분석이 크게 발전한 일부 부문은 다음과 같습니다.

• 투자 : 투자자는 이 방법을 활용하여 다가오는 시장 움직임을 예측하여 포트폴리오를 강화하고 잠재적 손실로부터 자신을 보호합니다.
• 은행 및 금융 : 은행과 같은 금융 기관은 고객 만족과 보안을 보장하기 위해 예측 분석을 사용합니다. 은행별 모델은 교차 판매 기회 식별 및 사기 탐지에 사용됩니다.
• 에너지 및 유틸리티 : 예측 분석은 에너지 부문에서 필수적인 역할을 합니다. 복잡한 모델은 날씨 변화 패턴의 영향을 예측하는 데 사용됩니다. 이는 전력망 손상을 통해 전기 에너지와 관련된 치명적인 손실을 최소화하기 위한 예방 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.
• 제조업 : 제품별 작업 모델의 결과에 따라 모든 단위의 생산량을 늘리거나 줄일 수 있습니다. 이러한 모델은 예측 분석과 비즈니스 분석 기술의 조합으로 생성됩니다.
• 의료 : 의료 조직은 지난 몇 년 동안 운영을 개선하기 위해 예측 분석을 채택하는 데 열광적인 열정을 보여 왔습니다. 설문 조사에 따르면 예측 분석을 활용하는 의료 기관은 향후 5년 동안 총 예산의 15% 이상을 절약할 가능성이 있습니다. 또한 의료 경영진의 93% 가 예측 분석이 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이라는 데 만장일치로 동의했습니다. 의료 기관이 예측 분석을 구현하는 분야는 다음과 같습니다.

• 직원 일정 최적화
• 공급 확보 및 관리
• 포화 기간 동안 리소스 할당

결론

예측 분석은 그 자체로 광범위한 수요를 창출하고 있는 신흥 분야입니다. 사실, 데이터 분석 전체가 미래의 산업을 형성할 것입니다. 기업과 기업에 혁명을 일으키고 있을 뿐만 아니라 대량 고용 창출에도 중요한 역할을 하고 있습니다.

기하급수적인 붐의 가능성이 임박함에 따라 머신 러닝 및 인공 지능과 같은 데이터 분석 및 관련 연구 분야는 향후 5~10년 동안 인간의 삶에 미미한 영향을 미칠 것입니다.

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