Co to jest analiza predykcyjna? Dlaczego to jest ważne?

Zastosowanie analizy danych zmieniło sposób prowadzenia działalności przez firmy i zwiększyło rentowność w różnych sektorach. Analiza przechowywanych danych pomaga lepiej zrozumieć, jak firma będzie działać i pozytywnie wpływa na zdolności decyzyjne każdej firmy. Różne dziedziny analizy danych mają na celu zwiększenie wydajności poprzez eliminację niepożądanej pracy ludzkiej, która w przeciwnym razie mogłaby zostać skierowana na nowatorskie prace badawcze.

Analizę danych można studiować w czterech szczegółowych gałęziach:

• Analiza opisowa
• Analiza diagnostyczna
• Analiza predykcyjna
• Analiza nakazowa

Ten artykuł skupia się głównie na analityce predykcyjnej. Omówimy działanie analityki predykcyjnej i zbadamy jej zastosowania w różnych branżach.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna to gałąź analityki danych, która przewiduje przyszłe skutki zdarzeń na podstawie danych i informacji z przeszłości. Wyniki są obliczane przy użyciu szerokiego spektrum nowoczesnych technologii, które obejmują różne procesy matematyczne, modelowanie statystyczne, uczenie maszynowe, eksplorację danych, big data i wiele innych.

Korzystając z analiz predykcyjnych, bardzo dokładne prognozy są dokonywane w wielu cyklach prób i błędów. Technika ta jest wykorzystywana przez firmy do uzyskania głębokiego wglądu w przyszłe wydarzenia, aby usprawnić podejmowanie decyzji i ułatwić maksymalizację sprzedaży.

Zdobycie szczegółowej wiedzy na temat analityki predykcyjnej jest możliwe tylko przy solidnym zapleczu badawczym opisowym, diagnostycznym i normatywnym.

Zrozumienie działania analityki predykcyjnej

Analityka predykcyjna pracuje nad planem wykorzystania danych historycznych do odkrywania spostrzeżeń w czasie rzeczywistym. Polega na powtarzaniu kilku kroków w cyklicznej kolejności w celu zwiększenia dokładności i wykonalności każdego modelu predykcyjnego.

Oto kroki związane z analizą predykcyjną:

1. Zrozumienie biznesu
2. Analizowanie danych biznesowych
3. Przygotowywanie danych do modelu
4. Przygotowanie modelu
5. Ocena
6. Praca nad błędami i powtarzanie całego cyklu dla dokładności
7. Wdrażanie produktu końcowego

1. Zrozumienie biznesu

Zrozumienie popytu przed dostarczeniem rozwiązania dla jego podaży jest niezbędne. Dlatego pierwszy krok polega na zebraniu względnej wiedzy i informacji, aby wytyczyć kierunek działania. Następnie należy zebrać wystarczającą ilość danych do prawidłowego trenowania modelu predykcyjnego i identyfikacji wzorców predykcyjnych.

2. Analiza i przygotowanie danych

Musisz przeanalizować dane wymagane do trenowania modelu. Oznacza to wyeliminowanie wszelkich niechcianych informacji lub szumów oraz zapewnienie wystarczającej ilości informacji do bezbłędnego funkcjonowania modelu.

3. Przygotowanie modelu

To najważniejszy krok. Tutaj musisz przygotować produkt zgodnie z wynikami swoich badań. Modelowanie odbywa się przy użyciu predykcyjnych technik analitycznych, takich jak uczenie maszynowe, big data, eksploracja danych, analiza statystyczna itp. Pod koniec szkolenia model nauczy się na podstawie danych historycznych i odpowiednio zidentyfikuje trendy.

4. Ocena modelu

Współpracując z analitykami biznesowymi i wykonując testy, możesz zrozumieć, czy model ma sens i czy jest zgodny z potrzebami firmy. Ten krok jest koniecznością, ponieważ skomplikowane algorytmy mogą prowadzić do fałszywych prognoz, negatywnie wpływając na biznes.

5. Sprawdzanie dokładności

Dokładność można ocenić, ponownie ucząc model za pomocą zestawów danych. Jest to ciągły proces, który będzie stopniowo zwiększał wydajność modelu na podstawie otrzymanych informacji zwrotnych.

6. Wdrożenie

Po pewnym czasie, gdy model osiągnie określony poziom wydajności, można go wdrożyć do praktycznego zastosowania w rzeczywistych sytuacjach, aby rozwiązywać problemy w czasie rzeczywistym.

Analityka predykcyjna: modele prototypowe

Modele analizy predykcyjnej stanowią podstawę analizy danych. Ponadto modele szablonowe i prototypowe ułatwiają użytkownikom przekształcanie bieżących i przeszłych danych w matematycznie sprawdzone prognozy, które zapewniają wgląd w przyszłość. Różne typy modeli wykorzystywanych w analityce predykcyjnej obejmują:

• Model konserwacji predykcyjnej : przewiduje szanse, że sprzęt biznesowy osiągnie punkty krytyczne.
• Model zapewniania jakości : Model ten umożliwia przewidywanie i zapobieganie możliwym defektom produktu, dzięki czemu utrzymuje jakość i zapewnia satysfakcję klienta.
• Customer Lifetime Value Model : zawiera krótką listę klientów, którzy najprawdopodobniej zainwestują w usługi i produkty oferowane przez firmę.
• Model segmentacji klientów : model ten ma na celu segregację klientów na segmenty na podstawie podobnych cech i zachowań zakupowych.

Techniki analizy predykcyjnej

• Drzewa decyzyjne : najprościej rzecz ujmując, model ten umieszcza dane w różnych segmentach, znanych jako „gałęzie”, w oparciu o inne zmienne parametry. Drzewa decyzyjne mogą być obsługiwane bez wysiłku i łatwo zrozumiałe, ponieważ dane są pobierane zgodnie z wymaganiami użytkownika w krótkim czasie.
• Regresja : Ten system statystyczny ułatwia określanie wzorców w zestawach danych i ustala oparte na formułach relacje między zmiennymi.
• Sieci neuronowe : Opracowany przez naśladowanie działania ludzkiego systemu nerwowego, model ten wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozpoznawania wzorców. Jest to bardzo skuteczne, gdy masz zbyt dużo danych do przetworzenia, ale nie możesz sformułować relacji między danymi wejściowymi i wyjściowymi.

Różnica między danymi prognostycznymi a przewidywaniem danych

Przewidywanie i prognozowanie danych może brzmieć podobnie, ale jest między nimi niewielka różnica. Prognozowanie danych można prognozować jako podzbiór modelowania predykcyjnego. Predykcja w większym stopniu obejmuje teorie statystyczne, podczas gdy prognozowanie uwzględnia prawdopodobieństwa i analizę szeregów czasowych. Aby wyjaśnić w jednym zdaniu, możemy powiedzieć, że: „ wszystkie przewidywania nie są prognozami, ale wszystkie prognozy są przewidywaniami ”.

Analityka predykcyjna i uczenie maszynowe

Być może zastanawiasz się, czy uczenie maszynowe i analityka predykcyjna postępują zgodnie z tą samą procedurą, aby opracować modele o precyzji zbliżonej do ludzkiej. Chociaż pierwotna idea tych technologii jest podobna, istnieje między nimi znacząca różnica.

Uczenie maszynowe ma na celu całkowicie niezależną pracę systemu i eliminację wszelkiego uzależnienia od interakcji człowieka. Dąży do ustanowienia autonomicznie działającego ekosystemu bez konieczności interwencji człowieka.

Analityka predykcyjna jest jednak zaprojektowana do obsługi i modyfikacji z udziałem ekspertów ludzkich w pętli, zgodnie z potrzebami firmy. Bez udziału człowieka analityka predykcyjna jest technologią w stagnacji i nie może prosperować.

Analityka predykcyjna i Big Data

Big data odegrała rewolucyjną rolę w zapewnianiu struktury i kształtu analizom predykcyjnym. Analiza gigantycznych ilości danych w celu wykorzystania strategicznych decyzji nie byłaby możliwa bez wprowadzenia big data.

Zastosowania analityki predykcyjnej

Analityka predykcyjna pojawiła się w różnych branżach w wielu dyscyplinach. Od firm marketingowych i ubezpieczeniowych po sieci restauracji, każdy sektor przyjął tę nową technologię z otwartymi rękami.

Niektóre sektory, w których analityka predykcyjna ma duży rozwój, to:

• Inwestycje : inwestorzy wykorzystują tę metodę do przewidywania nadchodzących ruchów na rynku, aby ulepszyć swoje portfele i uchronić się przed potencjalnymi stratami.
• Bankowość i finanse : instytucje finansowe, takie jak banki, stosują analizy predykcyjne, aby zapewnić satysfakcję i bezpieczeństwo klientów. Modele specyficzne dla bankowości są wykorzystywane do identyfikacji możliwości sprzedaży krzyżowej i wykrywania oszustw.
• Energia i media : analizy predykcyjne odgrywają kluczową rolę w sektorze energetycznym. Do przewidywania wpływu wzorców zmian pogody stosuje się złożone modele. Pomaga to w podejmowaniu działań prewencyjnych minimalizujących katastrofalne straty energii elektrycznej poprzez uszkodzenia sieci elektroenergetycznej.
• Przemysł produkcyjny: Produkcja dowolnej jednostki może zostać zwiększona lub zmniejszona w oparciu o wyniki modeli roboczych specyficznych dla produktu. Modele te są tworzone jako połączenie zarówno analityki predykcyjnej, jak i technik analityki biznesowej.
• Opieka zdrowotna : w ciągu ostatnich kilku lat organizacje opieki zdrowotnej wykazały gorliwy entuzjazm w przyjmowaniu analiz predykcyjnych w celu usprawnienia swoich operacji. Według badań organizacje opieki zdrowotnej, które wykorzystują analizy predykcyjne, prawdopodobnie zaoszczędzą (co najmniej) aż 15% całkowitego budżetu w ciągu najbliższych pięciu lat, jeśli nie więcej. Ponadto 93% dyrektorów służby zdrowia jednogłośnie zgodziło się, że analityka predykcyjna odegra kluczową rolę w kształtowaniu ich przyszłości. Dziedziny, w których organizacje opieki zdrowotnej wdrażają analitykę predykcyjną, to:

• Optymalizacja grafików pracy
• Pozyskiwanie i zarządzanie dostawami
• Alokacja zasobów w okresach nasyconych

Wniosek

Analityka predykcyjna to rozwijająca się dziedzina, która tworzy na siebie powszechny popyt. W rzeczywistości analiza danych jako całość będzie kształtować branże w przyszłości. Nie tylko rewolucjonizuje przedsiębiorstwa i firmy, ale także odgrywa integralną rolę w generowaniu masowego zatrudnienia.

W obliczu zbliżającego się gwałtownego boomu analityka danych i powiązane z nią dziedziny badań, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, będą miały marginalny wpływ na ludzkie życie w ciągu najbliższych pięciu do dziesięciu lat.

Jak się okazuje, teraz jest doskonały czas na rozpoczęcie przygody z nauką o danych i uczeniem maszynowym. Zaawansowany program certyfikacji upGrad w zakresie Data Science 8-miesięczny program z IIIT-B obejmuje odpowiednie światowej klasy technologie i koncepcje, takie jak statystyka, programowanie w Pythonie, analityka predykcyjna w języku Python, podstawowy i zaawansowany SQL, wizualizacja w języku Python, EDA, podstawowe i zaawansowane uczenie maszynowe Algorytmy.

Kurs jest prowadzony przez renomowanych ekspertów w dziedzinie analizy danych, którzy opierają się na odpowiednich projektach branżowych i najnowocześniejszym programie nauczania, aby pomóc uczniom rozwinąć umiejętności niezbędne do odniesienia sukcesu w tej dziedzinie. Kurs obejmuje również wsparcie kariery 360 °, mentoring branżowy i sieci peer-to-peer w celu uzyskania lepszych wyników.