Ce este analiza predictivă? De ce este important?

Aplicabilitatea Data Analytics a transformat modul în care întreprinderile desfășoară operațiuni și a crescut profitabilitatea în diferite sectoare. Analiza datelor stocate ajută la înțelegerea mai bună a modului în care va funcționa o afacere și afectează pozitiv capacitățile de luare a deciziilor ale oricărei companii. Diferitele domenii de analiză a datelor urmăresc creșterea eficienței prin eliminarea muncii umane nedorite, care altfel poate fi canalizată către activități noi, orientate spre cercetare.

Puteți studia analiza datelor în patru ramuri detaliate:

• Analiza descriptivă
• Analiza Diagnostică
• Analiza predictivă
• Analiza prescriptivă

Acest articol se concentrează în principal pe analiza predictivă. Vom acoperi funcționarea analizei predictive și vom explora aplicațiile acesteia în diferite industrii.

Ce este Predictive Analytics?

Analiza predictivă este o ramură a analizei datelor care prezice rezultatele viitoare ale evenimentelor pe baza datelor și informațiilor trecute. Rezultatele sunt calculate utilizând un spectru larg de tehnologii moderne care includ diverse procese matematice, modelare statistică, învățare automată, extragere de date, date mari și multe altele.

Folosind analiza predictivă, predicțiile foarte precise sunt făcute prin mai multe cicluri de încercare și eroare. Tehnica este folosită de companii pentru a obține o perspectivă profundă asupra evenimentelor viitoare, pentru a îmbunătăți procesul decizional și a facilita vânzările maximizate.

Obținerea cunoștințelor detaliate despre analiza predictivă este posibilă numai cu un fundal solid de cercetare descriptivă, diagnostică și prescriptivă.

Înțelegerea funcționării analizei predictive

Analiza predictivă funcționează pe planul valorificării datelor istorice pentru a descoperi informații în timp real. Se bazează pe repetarea mai multor pași într-o ordine ciclică pentru a crește acuratețea și viabilitatea fiecărui model predictiv.

Iată pașii implicați în analiza predictivă:

1. Înțelegerea unei afaceri
2. Analiza datelor de afaceri
3. Pregătirea datelor pentru model
4. Pregatirea modelului
5. Evaluare
6. Lucrul la defecte și repetarea întregului ciclu pentru acuratețe
7. Implementarea produsului final

1. Înțelegerea unei afaceri

Înțelegerea cererii înainte de a oferi o soluție pentru furnizarea acesteia este esențială. Prin urmare, primul pas implică strângerea de cunoștințe și informații relative pentru a stabili un curs de acțiune. În continuare, trebuie să colectați date suficiente pentru formarea adecvată a modelului predictiv și identificarea tiparelor predictive.

2. Analiza și pregătirea datelor

Trebuie să analizați datele necesare antrenării modelului. Aceasta înseamnă eliminarea tuturor informațiilor sau zgomotelor nedorite și asigurarea unor informații suficiente pentru funcționarea perfectă a modelului.

3. Pregătirea Modelului

Acesta este cel mai important pas. Aici, trebuie să pregătiți produsul în funcție de rezultatele cercetării dumneavoastră. Modelarea este realizată folosind tehnici analitice predictive precum învățarea automată, big data, data mining, analiză statistică etc. La sfârșitul instruirii, modelul va învăța din datele istorice și va identifica tendințele în consecință.

4. Evaluarea Modelului

Lucrând cu analiști de afaceri și executând probe de încercare, puteți înțelege dacă modelul are sens și se livrează în conformitate cu nevoile afacerii. Acest pas este obligatoriu deoarece algoritmii complicati pot duce la predicții false, afectând negativ afacerea.

5. Verificarea preciziei

Puteți evalua acuratețea reantrenând modelul cu seturi de date. Acesta este un proces continuu care va crește progresiv eficiența modelului pe baza feedback-ului primit.

6. Desfăşurare

După un timp, când modelul atinge un anumit nivel de eficiență, acesta poate fi implementat pentru utilizare practică în situații din lumea reală pentru a rezolva probleme în timp real.

Analiza predictivă: modele prototip

Modelele de analiză predictivă formează baza analizei datelor. În plus, modelele șablon și prototip facilitează pentru utilizatori convertirea datelor actuale și trecute în predicții dovedite matematic, care oferă perspective viitoare. Diferitele tipuri de modele utilizate în analiza predictivă includ:

• Model de întreținere predictivă : prezice șansele ca echipamentele de afaceri să atingă punctele de rupere.
• Model de asigurare a calității : Acest model este priceput să prezică și să prevină posibilele defecte ale unui produs, menținând astfel calitatea și oferind satisfacție clienților.
• Modelul valorii pe durata de viață a clienților : listează pe lista scurtă clienții care sunt cel mai probabil să reinvestească în serviciile și produsele oferite de o companie.
• Model de segmentare a clienților : Acest model își propune să separe clienții în segmente pe baza unor caracteristici și comportamente de cumpărare similare.

Tehnici de analiză predictivă

• Arbori de decizie : În termeni cei mai simpli, acest model plasează datele în diferite segmente cunoscute sub numele de „ramuri”, pe baza altor parametri variabili. Arborele de decizie pot fi gestionați fără efort și ușor de înțeles, deoarece datele sunt extrase conform cerințelor utilizatorului într-o perioadă scurtă.
• Regresia : Acest sistem statistic facilitează determinarea tiparelor în seturile de date și stabilește relații bazate pe formule între variabile.
• Rețele neuronale : Dezvoltat prin imitarea funcționării sistemului neuronal uman, acest model folosește inteligența artificială pentru a recunoaște tipare. Este foarte eficient atunci când aveți prea multe date de gestionat, dar nu puteți formula o relație între intrări și ieșiri.

Diferența dintre datele de prognoză și predicția datelor

Predicția și prognoza datelor pot suna similare, dar există o mică diferență între cele două. Prognoza datelor poate fi proiectată ca un subset al modelării predictive. Predicția include mai mult teoriile statistice, în timp ce prognoza ia în considerare probabilitățile și analiza seriilor temporale. Pentru a explica într-o propoziție, putem spune că: „ toate previziunile nu sunt prognoze, dar toate previziunile sunt previziuni ”.

Analiza predictivă și învățarea automată

S-ar putea să vă întrebați dacă învățarea automată și analiza predictivă urmează aceeași procedură pentru a dezvolta modele de precizie aproape umane. Deși ideea originală din spatele acestor tehnologii este similară, există o diferență semnificativă între ele.

Învățarea automată are ca scop funcționarea completă independentă a unui sistem și eliminarea oricărei dependențe de interacțiunea umană. Se urmărește să stabilească un ecosistem care funcționează autonom, fără a fi nevoie de intervenția umană.

Cu toate acestea, analiza predictivă este concepută pentru a fi operată și modificată cu experți umani în buclă, în funcție de nevoile unei companii. Fără aportul uman, analiza predictivă este o tehnologie stagnantă și nu poate prospera.

Analiza predictivă și Big Data

Big Data a jucat un rol revoluționant în furnizarea unei structuri și forme analiticii predictive. Analizarea unor volume gigantice de date pentru a utiliza decizii strategice nu ar fi fost posibilă fără introducerea datelor mari.

Aplicații ale analizei predictive

Analiza predictivă și-a făcut loc în diverse industrii din mai multe discipline. De la companii de marketing și asigurări până la lanțuri de restaurante, fiecare sector a acceptat această tehnologie emergentă cu mâinile deschise.

Unele sectoare în care analiza predictivă are facilități de dezvoltare majoră sunt:

• Investiții : Investitorii folosesc această metodă pentru a anticipa mișcările viitoare ale pieței pentru a-și îmbunătăți portofoliile și a se salva de potențiale pierderi.
• Banca și finanțe : organismele financiare precum băncile folosesc analize predictive pentru a asigura satisfacția și securitatea clienților. Modelele specifice băncilor sunt utilizate pentru identificarea oportunităților de vânzare încrucișată și detectarea fraudelor.
• Energie și utilități : Analiza predictivă joacă un rol esențial în sectorul energetic. Modelele complexe sunt utilizate pentru prezicerea impactului modelelor de schimbare a vremii. Acest lucru ajută la întreprinderea de măsuri preventive pentru a minimiza pierderile catastrofale legate de energia electrică prin deteriorarea rețelei electrice.
• Industria de producție: producția oricărei unități poate fi crescută sau scăzută pe baza rezultatelor modelelor de lucru specifice produsului. Aceste modele sunt create ca o combinație între tehnici de analiză predictivă și analiză de afaceri.
• Asistență medicală : Organizațiile din domeniul sănătății au demonstrat entuziasmul zelos de a adopta analize predictive pentru a-și îmbunătăți operațiunile în ultimii doi ani. Potrivit sondajelor, organizațiile din domeniul sănătății care folosesc analiza predictivă sunt susceptibile să economisească (cel puțin) 15% din bugetul total în următorii cinci ani, dacă nu mai mult. În plus, 93% dintre directorii din domeniul sănătății au fost de acord în unanimitate că analiza predictivă va juca un rol crucial în modelarea viitorului lor. Domeniile în care organizațiile din domeniul sănătății implementează analiza predictivă sunt:

• Optimizarea programului personalului
• Achizitie si management aprovizionare
• Alocarea resurselor în perioadele saturate

Concluzie

Analiza predictivă este un domeniu în curs de dezvoltare care creează o cerere larg răspândită pentru sine. De fapt, analiza datelor în ansamblu va modela industriile în viitor. Nu numai că revoluționează întreprinderile și companiile, dar a jucat și un rol esențial în generarea de locuri de muncă în masă.

Cu potențialul unui boom exponențial iminent, analiza datelor și domeniile sale de studiu aferente, cum ar fi învățarea automată și inteligența artificială, vor avea un impact marginal asupra vieților umane în următorii cinci până la zece ani.

După cum se dovedește, acum este un moment excelent pentru a vă începe călătoria în știința datelor și învățarea automată. Programul de certificat avansat al upGrad în știința datelor Programul de 8 luni de la IIIT-B acoperă tehnologii și concepte relevante de clasă mondială, cum ar fi statistică, programare Python, analiză predictivă folosind Python, SQL de bază și avansat, vizualizare folosind Python, EDA, învățare automată de bază și avansată. Algoritmi.

Cursul este predat de experți renumiți în știința datelor care se bazează pe proiecte relevante din industrie și pe un curriculum de ultimă oră pentru a ajuta studenții să-și dezvolte abilitățile necesare pentru a reuși în domeniu. Cursul include, de asemenea, sprijin la 360° în carieră, mentorat în industrie și rețele de la egal la egal pentru rezultate mai clare.