ennustava analytiikka

Mikä on ennakoiva analytiikka?

Termi ennustava analytiikka viittaa tilastojen ja mallinnustekniikoiden käyttöön tulevien tulosten ja suoritusten ennustamiseen. Ennakoiva analytiikka tarkastelee nykyisiä ja historiallisia datamalleja määrittääkseen, toistuvatko mallit todennäköisesti uudelleen. Näin yritykset ja sijoittajat voivat mukauttaa resurssejaan hyödyntääkseen mahdollisia tulevia tapahtumia. Ennakoivalla analyysillä voidaan myös parantaa toiminnan tehokkuutta ja vähentää riskejä.

Ennakoivan analyysin ymmärtäminen

Ennustava analytiikka on teknologian muoto, joka tekee ennusteita tietyistä tulevaisuuden tuntemattomista. Se hyödyntää useita tekniikoita näiden määritelmien tekemiseen, mukaan lukien tekoäly (AI), tiedon louhinta,. koneoppiminen, mallintaminen ja tilastot. Esimerkiksi tiedon louhinta sisältää suurten tietojoukkojen analysoinnin kuvioiden havaitsemiseksi. Tekstianalyysi tekee samoin, lukuun ottamatta suuria tekstilohkoja.

Ennakoivia malleja käytetään kaikenlaisiin sovelluksiin, mukaan lukien:

• Sääennusteet

• Videopelien luominen

• Puheen kääntäminen tekstiksi matkapuhelinviestintää varten

• asiakaspalvelu

• Sijoitussalkun kehittäminen

Kaikki nämä sovellukset käyttävät kuvailevia tilastollisia malleja olemassa olevista tiedoista ennustaakseen tulevaa dataa.

Ne ovat myös hyödyllisiä yrityksille, jotta ne voivat hallita varastoa, kehittää markkinointistrategioita ja ennustaa myyntiä. Se auttaa myös yrityksiä selviytymään, erityisesti erittäin kilpailluilla aloilla,. kuten terveydenhuolto ja vähittäiskauppa. Sijoittajat ja rahoitusalan ammattilaiset voivat hyödyntää tätä tekniikkaa sijoitussalkkujen luomisessa ja riskien vähentämisessä.

Nämä mallit määrittävät datan suhteita, malleja ja rakenteita, joiden avulla voidaan tehdä johtopäätöksiä siitä, kuinka tiedot tuottavien taustalla olevien prosessien muutokset muuttavat tuloksia. Ennustavat mallit perustuvat näihin kuvaaviin malleihin ja tarkastelevat aikaisempia tietoja tiettyjen tulevien tulosten todennäköisyyden määrittämiseksi nykyisten olosuhteiden tai odotettujen tulevien olosuhteiden joukossa.

Ennakoivan analyysin käyttö

Ennakoiva analytiikka on päätöksentekotyökalu useilla toimialoilla.

Ennustaminen

Ennakointi on valmistuksessa olennaista, koska se varmistaa resurssien optimaalisen käytön toimitusketjussa. Toimitusketjun pyörän kriittiset pinnat, olipa kyseessä varastonhallinta tai myymälä, edellyttävät tarkkoja ennusteita toimivuudesta.

Ennakoivaa mallintamista käytetään usein puhdistamaan ja optimoimaan tällaisissa ennusteissa käytetyn tiedon laatu. Mallinnolla varmistetaan, että järjestelmä voi saada enemmän tietoa, myös asiakaskohtaisista toiminnoista, tarkemman ennusteen varmistamiseksi.

###Luotto

Luottopisteytys hyödyntää laajasti ennakoivaa analytiikkaa. Kun kuluttaja tai yritys hakee luottoa, hakijan luottohistoriaa ja samankaltaisten lainanottajien luottotietoja käytetään ennakoimaan riskiä siitä, että hakija ei pysty maksamaan lainaa.

###Vakuusvakuutus

Data ja ennakoiva analytiikka ovat tärkeässä roolissa vakuutusliikkeessä. Vakuutusyhtiöt tutkivat vakuutuksenhakijoita määrittääkseen todennäköisyyden joutua maksamaan korvauksia tulevasta korvausvaatimuksesta samankaltaisten vakuutuksenottajien nykyisen riskipoolin sekä aiempien tapahtumien perusteella, jotka ovat johtaneet maksuihin. Vakuutusmatemaatikot käyttävät rutiininomaisesti ennakoivia malleja , jotka vertaavat ominaisuuksia aikaisempien vakuutuksenottajien ja vaateiden tietoihin .

###Markkinointi

Tällä alalla työskentelevät ihmiset katsovat, miten kuluttajat ovat reagoineet koko talouteen suunnitteleessaan uutta kampanjaa. He voivat käyttää näitä demografisia muutoksia määrittääkseen, houkutteleeko nykyinen tuotevalikoima kuluttajat ostamaan.

Aktiiviset kauppiaat puolestaan tarkastelevat erilaisia menneisiin tapahtumiin perustuvia mittareita päättäessään ostaa vai myydä arvopaperi. Liukuvat keskiarvot, kaistat ja raja -arvot perustuvat historiallisiin tietoihin, ja niitä käytetään tulevien hintamuutosten ennustamiseen.

Ennakoiva analytiikka vs. koneoppiminen

Yleinen väärinkäsitys on, että ennakoiva analytiikka ja koneoppiminen ovat sama asia. Ennakoiva analytiikka auttaa meitä ymmärtämään mahdollisia tulevaisuuden tapahtumia analysoimalla menneisyyttä. Pohjimmiltaan ennakoiva analytiikka sisältää joukon tilastollisia tekniikoita (mukaan lukien koneoppiminen, ennakoiva mallinnus ja tiedon louhinta) ja käyttää tilastoja (sekä historiallisia että nykyisiä) arvioidakseen tai ennustaakseen tulevia tuloksia.

Koneoppiminen on toisaalta tietojenkäsittelytieteen alaala, joka Arthur Samuelin (yhdysvaltalainen tietokonepelaamisen ja tekoälyn alalla pioneeri) vuoden 1959 määritelmän mukaan tarkoittaa "digitaalisen tietokoneen ohjelmointia toimimaan tavalla, jota ihmisten tai eläinten tekemänä kuvailisi oppimisprosessiksi."

Yleisimpiä ennustavia malleja ovat päätöspuut, regressiot (lineaariset ja logistiset) ja hermoverkot, jotka ovat syvien oppimismenetelmien ja -tekniikoiden nouseva ala.

Ennakoivien analyyttisten mallien tyypit

Ennustavassa analytiikassa käytetään kolmea yleistä tekniikkaa: päätöspuut, hermoverkot ja regressio. Lue lisää jokaisesta näistä alla.

###Päätöspuut

Jos haluat ymmärtää, mikä johtaa jonkun päätöksiin, päätöspuut saattavat olla hyödyllisiä. Tämäntyyppinen malli sijoittaa tiedot eri osiin tiettyjen muuttujien, kuten hinnan tai markkina - arvon , perusteella. Kuten nimestä voi päätellä, se näyttää puulta, jossa on yksittäisiä oksia ja lehtiä. Oksat osoittavat käytettävissä olevat vaihtoehdot, kun taas yksittäiset lehdet edustavat tiettyä päätöstä.

Päätöspuut ovat yksinkertaisimpia malleja, koska niitä on helppo ymmärtää ja eritellä. Ne ovat myös erittäin hyödyllisiä, kun sinun on tehtävä päätös lyhyessä ajassa.

###Regressio

Tätä mallia käytetään eniten tilastoanalyysissä. Käytä sitä, kun haluat määrittää kuvioita suurissa tietosarjoissa ja kun syötteiden välillä on lineaarinen suhde. Tämä menetelmä toimii määrittämällä kaavan, joka edustaa suhdetta kaikkien tietojoukossa olevien syötteiden välillä. Voit esimerkiksi käyttää regressiota selvittääksesi, kuinka hinta ja muut keskeiset tekijät voivat vaikuttaa arvopaperin suorituskykyyn.

Neuraaliverkot

Neuroverkot kehitettiin ennustavan analytiikan muodoksi jäljittelemällä tapaa, jolla ihmisaivot toimivat. Tämä malli pystyy käsittelemään monimutkaisia tietosuhteita käyttämällä tekoälyä ja hahmontunnistusta. Käytä sitä, jos sinulla on useita esteitä, jotka sinun on voitettava, kuten silloin, kun sinulla on liian paljon tietoa käsilläsi, kun sinulla ei ole kaavaa, jonka avulla voit löytää yhteyden tietojoukon syötteiden ja tulosten välillä tai kun täytyy tehdä ennusteita eikä keksiä selityksiä.

Jos olet jo käyttänyt malleina päätöspuita ja regressiota, voit vahvistaa havaintosi hermoverkkojen avulla.

Kuinka yritykset voivat käyttää ennakoivaa analytiikkaa

Kuten edellä mainittiin, ennustavaa analyysiä voidaan käyttää useissa eri sovelluksissa. Yritykset voivat hyödyntää malleja edistääkseen etujaan ja parantaakseen toimintaansa. Yritykset käyttävät usein ennakoivia malleja parantaakseen asiakaspalveluaan ja tavoittavuuttaan.

Johtajat ja yritysten omistajat voivat hyödyntää tällaista tilastollista analyysiä asiakkaiden käyttäytymisen määrittämiseksi. Yrityksen omistaja voi esimerkiksi käyttää ennakoivia tekniikoita tunnistaakseen ja kohdistaakseen säännöllisiä asiakkaita, jotka voivat tehdä virheen ja mennä kilpailijan luo.

Ennakoiva analytiikka on avainasemassa mainonnassa ja markkinoinnissa. Yritykset voivat käyttää malleja määrittääkseen, mitkä asiakkaat todennäköisesti reagoivat myönteisesti markkinointi- ja myyntikampanjoihin. Yritysten omistajat voivat säästää rahaa kohdistamalla asiakkaisiin, jotka reagoivat myönteisesti yleiskampanjoiden sijaan.

Ennakoivan analytiikan edut

Ennakoivan analyysin käyttämisessä on monia etuja. Kuten edellä mainittiin, tämäntyyppisen analyysin käyttö voi auttaa entiteettejä, kun sinun on tehtävä ennusteita tuloksista, kun muita (ja ilmeisiä) vastauksia ei ole saatavilla.

Sijoittajat,. rahoitusalan ammattilaiset ja yritysjohtajat voivat käyttää malleja riskien vähentämiseksi. Esimerkiksi sijoittaja ja hänen neuvonantajansa voivat käyttää tiettyjä malleja auttaakseen muodostamaan sijoitussalkun mahdollisimman pienellä riskillä sijoittajalle ottamalla huomioon tietyt tekijät, kuten iän, pääoman ja tavoitteet.

Sillä on merkittävä vaikutus kustannusten alenemiseen, kun malleja käytetään. Yritykset voivat määrittää tuotteen onnistumisen tai epäonnistumisen todennäköisyyden ennen sen lanseerausta. Tai he voivat varata pääomaa tuotannon parantamiseen käyttämällä ennakoivia tekniikoita ennen valmistusprosessin alkamista.

Ennakoivan analytiikan kritiikki

Ennustavan analytiikan käyttöä on kritisoitu ja joissain tapauksissa laillisesti rajoitettu sen tuloksissa havaitun eriarvoisuuden vuoksi. Useimmiten tämä koskee ennakoivia malleja, jotka johtavat rodun tai etnisten ryhmien tilastolliseen syrjintään sellaisilla aloilla kuin luottoluokitus, asuntolainaus, työllisyys tai rikollisen käyttäytymisen riski.

Kuuluisa esimerkki tästä on (nykyään laiton) pankkien asuntoluottojen lyhentäminen. Huolimatta siitä, ovatko tällaisten analyysien käytöstä saadut ennusteet oikeita, niiden käyttöä suhtaudutaan yleensä paheksumaan, ja tiedot, jotka sisältävät eksplisiittisesti tietoja, kuten henkilön rodun, jätetään nykyään usein ennustavan analytiikan ulkopuolelle.

Ennakoivan analytiikan UKK

Kuinka Netflix käyttää ennakoivaa analytiikkaa?

Tiedonkeruu on erittäin tärkeää Netflixin kaltaiselle yritykselle. Se kerää asiakkailtaan tietoja heidän käyttäytymisensä ja aiempien katselutottumusten perusteella. Se käyttää tietoja ja tekee ennusteita tehdäkseen suosituksia heidän mieltymyksiensä perusteella. Tämä on tilauksestasi löytyvien "Koska katsoit..." -luetteloiden perusta.

Mitkä ovat data-analyysin kolme pilaria?

Data-analytiikassa on kolme pilaria. Ne ovat malleja käyttävän kokonaisuuden tarpeita, sen tutkimiseen käytettyä dataa ja teknologiaa sekä toimia ja oivalluksia, jotka syntyvät tällaisen analyysin käytöstä.

##Kohokohdat

• Ennakoiva analytiikka käyttää tilastoja ja mallinnustekniikoita tulevaisuuden suorituskyvyn määrittämiseen.

• Ennakoivat mallit auttavat sääennusteiden laatimisessa, videopelien kehittämisessä, puheviestien kääntämisessä, asiakaspalvelupäätöksissä ja sijoitussalkkujen kehittämisessä.

• Toimialat ja tieteenalat, kuten vakuutus ja markkinointi, käyttävät ennakoivia tekniikoita tärkeiden päätösten tekemiseen.

• Ihmiset sekoittavat usein ennustavan analytiikan ja koneoppimisen, vaikka ne ovatkin eri tieteenaloja.

• Ennustemallien tyyppejä ovat päätöspuut, regressio ja hermoverkot.