Что такое предиктивный анализ? Почему это важно?

Применимость аналитики данных изменила способы ведения бизнеса предприятиями и повысила прибыльность во всех секторах. Анализ хранимых данных помогает лучше понять, как будет работать бизнес, и положительно влияет на возможности принятия решений любой компанией. Различные области анализа данных направлены на повышение эффективности за счет устранения нежелательного человеческого труда, который в противном случае можно было бы направить на новую исследовательскую работу.

Вы можете изучать аналитику данных в четырех подробных разделах:

• Описательный анализ
• Диагностический анализ
• Предиктивный анализ
• Предписывающий анализ

В этой статье основное внимание уделяется прогнозной аналитике. Мы расскажем о работе прогнозной аналитики и изучим ее применение в различных отраслях.

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика — это ветвь аналитики данных, которая предсказывает будущие результаты событий на основе прошлых данных и информации. Результаты рассчитываются с использованием широкого спектра современных технологий, включающих различные математические процессы, статистическое моделирование, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, большие данные и многое другое.

Используя прогностическую аналитику, можно делать высокоточные прогнозы с помощью нескольких циклов проб и ошибок. Этот метод используется предприятиями, чтобы получить более глубокое представление о будущих событиях, чтобы улучшить процесс принятия решений и способствовать увеличению продаж.

Получение подробных знаний о прогнозной аналитике возможно только при наличии прочного описательного, диагностического и предписывающего исследовательского опыта.

Понимание работы прогнозной аналитики

Предиктивная аналитика работает по принципу использования исторических данных для получения информации в реальном времени. Он основан на повторении нескольких шагов в циклическом порядке для повышения точности и жизнеспособности каждой прогностической модели.

Вот этапы предиктивной аналитики:

1. Понимание бизнеса
2. Анализ бизнес-данных
3. Подготовка данных для модели
4. Подготовка модели
5. Оценка
6. Работа над недостатками и повторение всего цикла для точности
7. Развертывание конечного продукта

1. Понимание бизнеса

Понимание спроса, прежде чем предлагать решение для его предложения, имеет важное значение. Таким образом, первый шаг включает в себя сбор соответствующих знаний и информации для определения плана действий. Далее необходимо собрать достаточно данных для правильного обучения прогностической модели и выявления прогностических паттернов.

2. Анализ и подготовка данных

Вы должны проанализировать данные, необходимые для обучения модели. Это означает удаление всей нежелательной информации или шума и обеспечение достаточной информации для безупречного функционирования модели.

3. Подготовка модели

Это самый важный шаг. Здесь вам нужно подготовить продукт по результатам ваших исследований. Моделирование выполняется с использованием методов прогнозного анализа, таких как машинное обучение, большие данные, интеллектуальный анализ данных, статистический анализ и т. д. В конце обучения модель будет учиться на исторических данных и соответственно определять тенденции.

4. Оценка модели

Работая с бизнес-аналитиками и выполняя пробные запуски, вы можете понять, имеет ли смысл модель и соответствует ли она потребностям бизнеса. Этот шаг является обязательным, поскольку сложные алгоритмы могут привести к ложным прогнозам, что негативно скажется на бизнесе.

5. Проверка точности

Вы можете оценить точность, переобучив модель с помощью наборов данных. Это непрерывный процесс, который будет постепенно повышать эффективность модели на основе полученных отзывов.

6. Развертывание

Через некоторое время, когда модель достигает определенного уровня эффективности, ее можно развернуть для практического использования в реальных ситуациях для решения задач в реальном времени.

Прогнозная аналитика: прототипы моделей

Модели прогнозной аналитики составляют основу анализа данных. Кроме того, модели шаблонов и прототипов облегчают пользователям преобразование текущих и прошлых данных в математически проверенные прогнозы, которые обеспечивают понимание будущего. Различные типы моделей, используемых в прогнозной аналитике, включают:

• Модель профилактического обслуживания : прогнозирует вероятность того, что бизнес-оборудование достигнет критической точки.
• Модель обеспечения качества : эта модель предназначена для прогнозирования и предотвращения возможных дефектов продукта, тем самым поддерживая качество и обеспечивая удовлетворенность клиентов.
• Модель пожизненной ценности клиента : в ней перечислены клиенты, которые с наибольшей вероятностью реинвестируют в услуги и продукты, предлагаемые компанией.
• Модель сегментации клиентов : эта модель направлена ​​на разделение клиентов на сегменты на основе схожих покупательских характеристик и поведения.

Методы прогнозной аналитики

• Деревья решений . Проще говоря, эта модель размещает данные в разных сегментах, известных как «ветви», на основе других переменных параметров. Деревья решений можно легко обрабатывать и легко понять, поскольку данные извлекаются в соответствии с требованиями пользователя за короткий период времени.
• Регрессия : эта статистическая система облегчает определение закономерностей в наборах данных и устанавливает отношения между переменными на основе формул.
• Нейронные сети : эта модель, разработанная путем имитации работы нервной системы человека, использует искусственный интеллект для распознавания закономерностей. Это очень эффективно, когда у вас слишком много данных для обработки, но вы не можете сформулировать взаимосвязь между входными и выходными данными.

Разница между прогнозированием данных и прогнозированием данных

Прогнозирование и прогнозирование данных могут показаться похожими, но между ними есть небольшая разница. Прогнозирование данных можно представить как подмножество прогнозного моделирования. Прогнозирование больше включает статистические теории, тогда как прогнозирование рассматривает вероятности и анализ временных рядов. Чтобы объяснить в предложении, мы можем сказать, что: « все прогнозы не являются прогнозами, но все прогнозы являются прогнозами ».

Прогнозная аналитика и машинное обучение

Вам может быть интересно, следуют ли машинное обучение и прогнозная аналитика одной и той же процедуре для разработки моделей с точностью, близкой к человеческой. Хотя первоначальная идея этих технологий схожа, между ними существует существенная разница.

Машинное обучение направлено на полную независимую работу системы и устранение любой зависимости от человеческого взаимодействия. Он направлен на создание автономно работающей экосистемы без необходимости вмешательства человека.

Тем не менее, предиктивная аналитика предназначена для работы и модификации с участием экспертов-людей в цикле в соответствии с потребностями компании. Без человеческого участия прогнозная аналитика — это застойная технология, которая не может процветать.

Предиктивная аналитика и большие данные

Большие данные сыграли революционную роль в обеспечении структуры и формы прогнозной аналитики. Анализ гигантских объемов данных для принятия стратегических решений был бы невозможен без внедрения больших данных.

Приложения прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика проникла в различные отрасли в различных дисциплинах. От маркетинговых и страховых компаний до сетей ресторанов — все отрасли приняли эту новую технологию с распростертыми объятиями.

Некоторые отрасли, в которых предиктивная аналитика получила значительное развитие:

• Инвестиции : Инвесторы используют этот метод для прогнозирования предстоящих движений рынка, чтобы улучшить свои портфели и уберечь себя от потенциальных потерь.
• Банковское дело и финансы : финансовые организации, такие как банки, используют прогнозную аналитику для обеспечения удовлетворенности клиентов и безопасности. Модели, специфичные для банков, используются для выявления возможностей перекрестных продаж и обнаружения мошенничества.
• Энергетика и коммунальные услуги : Предиктивная аналитика играет важную роль в энергетическом секторе. Сложные модели используются для прогнозирования воздействия моделей изменения погоды. Это помогает в принятии превентивных мер по минимизации катастрофических потерь, связанных с электроэнергией, из-за повреждений электросетей.
• Обрабатывающая промышленность : производство любой единицы может быть увеличено или уменьшено на основе результатов рабочих моделей для конкретного продукта. Эти модели создаются как комбинация методов прогнозной аналитики и бизнес-аналитики.
• Здравоохранение . За последние пару лет организации здравоохранения проявили ревностный энтузиазм по внедрению прогнозной аналитики для улучшения своей деятельности. Согласно опросам, организации здравоохранения, которые используют прогнозную аналитику, могут сэкономить (как минимум) колоссальные 15% от общего бюджета в течение следующих пяти лет, если не больше. Кроме того, 93% руководителей здравоохранения единодушно согласились с тем, что прогнозная аналитика сыграет решающую роль в формировании их будущего. Области, в которых организации здравоохранения внедряют прогностическую аналитику:

• Оптимизация штатного расписания
• Приобретение и управление поставками
• Распределение ресурсов в периоды насыщения

Заключение

Прогнозная аналитика — это новая область, которая создает широкий спрос на себя. На самом деле аналитика данных в целом будет определять отрасли в будущем. Она не только произвела революцию в бизнесе и компаниях, но и сыграла неотъемлемую роль в обеспечении массовой занятости.

Учитывая потенциал экспоненциального бума, аналитика данных и связанные с ней области исследований, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, в ближайшие пять-десять лет окажут незначительное влияние на жизнь людей.

Как оказалось, сейчас самое подходящее время, чтобы начать свое путешествие в области науки о данных и машинного обучения. 8-месячная программа UpGrad Advanced Certificate Program в области науки о данных от IIIT-B охватывает соответствующие технологии и концепции мирового класса, такие как статистика, программирование на Python, прогнозная аналитика с использованием Python, базовый и расширенный SQL, визуализация с использованием Python, EDA, базовое и расширенное машинное обучение. Алгоритмы.

Курс преподают известные эксперты по науке о данных, которые полагаются на соответствующие отраслевые проекты и передовую учебную программу, чтобы помочь студентам развить необходимые навыки для достижения успеха в этой области. Курс также включает в себя всестороннюю поддержку карьеры, отраслевое наставничество и равноправное сетевое взаимодействие для более четких результатов.