Forspárgreining
Hvað er forspárgreining?
Hugtakið forspárgreining vísar til notkunar tölfræði og líkanatækni til að spá fyrir um framtíðarútkomu og frammistöðu. Forspárgreining skoðar núverandi og söguleg gagnamynstur til að ákvarða hvort líklegt sé að þessi mynstur komi fram aftur. Þetta gerir fyrirtækjum og fjárfestum kleift að aðlagast hvar þeir nota fjármagn sitt til að nýta mögulega framtíðarviðburði. Einnig er hægt að nota forspárgreiningar til að bæta hagkvæmni í rekstri og draga úr áhættu.
Skilningur á forspárgreiningu
Forspárgreining er form tækni sem spáir um ákveðna óþekkta hluti í framtíðinni. Það byggir á röð aðferða til að gera þessar ákvarðanir, þar á meðal gervigreind (AI), gagnanám,. vélanám, líkanagerð og tölfræði. Til dæmis, gagnanám felur í sér greiningu á stórum gagnasettum til að greina mynstur úr þeim. Textagreining gerir það sama, fyrir utan stóra textablokka.
Forspárlíkön eru notuð fyrir alls kyns forrit, þar á meðal:
Veðurspá
Að búa til tölvuleiki
Þýða rödd í texta fyrir farsímaskilaboð
Þjónustuver
Uppbygging fjárfestingasafns
Öll þessi forrit nota lýsandi tölfræðileg líkön af núverandi gögnum til að spá fyrir um framtíðargögn.
Þau eru einnig gagnleg fyrir fyrirtæki til að hjálpa þeim að stjórna birgðum, þróa markaðsaðferðir og spá fyrir um sölu. Það hjálpar einnig fyrirtækjum að lifa af, sérstaklega þeim sem eru í mjög samkeppnishæfum atvinnugreinum,. svo sem heilsugæslu og smásölu. Fjárfestar og fjármálasérfræðingar geta nýtt sér þessa tækni til að hjálpa til við að búa til fjárfestingarsöfn og draga úr hættu á áhættu.
Þessi líkön ákvarða tengsl, mynstur og uppbyggingu í gögnum sem hægt er að nota til að draga ályktanir um hvernig breytingar á undirliggjandi ferlum sem mynda gögnin munu breyta niðurstöðunum. Forspárlíkön byggja á þessum lýsandi líkönum og skoða fyrri gögn til að ákvarða líkur á ákveðnum framtíðarniðurstöðum, miðað við núverandi aðstæður eða sett af væntanlegum framtíðaraðstæðum.
Notkun forspárgreiningar
Forspárgreining er tæki til ákvarðanatöku í ýmsum atvinnugreinum.
Spá
Spá er nauðsynleg í framleiðslu vegna þess að hún tryggir bestu nýtingu auðlinda í aðfangakeðju. Mikilvægar geimverur hjóla birgðakeðjunnar, hvort sem það er birgðastjórnun eða verslunargólfið, krefjast nákvæmar spár um virkni.
Forspárlíkön eru oft notuð til að hreinsa og hámarka gæði gagna sem notuð eru fyrir slíkar spár. Líkanagerð tryggir að kerfið geti tekið inn fleiri gögn, þar á meðal frá aðgerðum sem snúa að viðskiptavinum, til að tryggja nákvæmari spá.
Inneign
Lánshæfiseinkunn notar mikið forspárgreiningar. Þegar neytandi eða fyrirtæki sækir um lánsfé eru gögn um lánasögu umsækjanda og lánshæfismat lántakenda með svipaða eiginleika notuð til að spá fyrir um hættuna á að umsækjandi gæti ekki staðið sig á lánsfé sem framlengt er.
Sölutrygging
Gögn og forspárgreining gegna mikilvægu hlutverki í sölutryggingu. Vátryggingafélög skoða vátryggingarumsækjendur til að ákvarða líkurnar á að þurfa að greiða út fyrir framtíðarkröfu miðað við núverandi áhættuhóp sambærilegra vátryggingataka, sem og fyrri atburði sem hafa leitt til útborgana. Forspárlíkön sem taka tillit til eiginleika í samanburði við gögn um fyrri vátryggingartaka og kröfur eru reglulega notuð af tryggingafræðingum.
Markaðssetning
Einstaklingar sem starfa á þessu sviði skoða hvernig neytendur hafa brugðist við heildarhagkerfinu þegar þeir skipuleggja nýja herferð. Þeir geta notað þessar breytingar á lýðfræði til að ákvarða hvort núverandi blanda af vörum muni tæla neytendur til að kaupa.
Virkir kaupmenn skoða á sama tíma margs konar mælikvarða byggða á fyrri atburðum þegar þeir ákveða hvort eigi að kaupa eða selja verðbréf. Hreyfingin meðaltöl, svið og viðmiðunarmörk eru byggð á sögulegum gögnum og eru notuð til að spá fyrir um verðbreytingar í framtíðinni.
Predictive Analytics vs Machine Learning
Algengur misskilningur er að forspárgreining og vélanám séu sömu hlutirnir. Forspárgreining hjálpar okkur að skilja mögulega atburði í framtíðinni með því að greina fortíðina. Í kjarna þess felur forspárgreining í sér röð tölfræðilegra aðferða (þar á meðal vélanám, forspárlíkön og gagnanám) og notar tölfræði (bæði sögulega og núverandi) til að áætla, eða spá fyrir um, framtíðarútkomu.
Vélnám er aftur á móti undirsvið tölvunarfræðinnar sem samkvæmt skilgreiningu Arthur Samuel (amerískur brautryðjandi á sviði tölvuleikja og gervigreindar) frá 1959 þýðir „forritun stafrænnar tölvu til að haga sér í hátt sem, ef það er gert af mönnum eða dýrum, væri lýst þannig að það feli í sér nám."
Algengustu forspárlíkönin innihalda ákvarðanatré, aðhvarf (línuleg og skipulagsleg) og taugakerfi, sem er vaxandi svið djúpnámsaðferða og tækni.
Tegundir forspárgreiningarlíkana
Það eru þrjár algengar aðferðir sem notaðar eru við forspárgreiningar: Ákvörðunartré, tauganet og aðhvarf. Lestu meira um hvert þeirra hér að neðan.
Ákvörðunartré
Ef þú vilt skilja hvað leiðir til ákvarðana einhvers, þá gætir þú fundið ákvörðunartré gagnleg. Þessi tegund líkans setur gögn í mismunandi hluta byggt á ákveðnum breytum, svo sem verð eða markaðsvirði. Rétt eins og nafnið gefur til kynna lítur það út eins og tré með einstökum greinum og laufum. Útibú gefa til kynna val í boði á meðan einstök blöð tákna tiltekna ákvörðun.
Ákvörðunartré eru einföldustu fyrirmyndirnar vegna þess að auðvelt er að skilja þau og greina þau. Þeir eru líka mjög gagnlegir þegar þú þarft að taka ákvörðun á stuttum tíma.
afturför
Þetta er það líkan sem er mest notað í tölfræðilegri greiningu. Notaðu það þegar þú vilt ákvarða mynstur í stórum gagnasöfnum og þegar það er línulegt samband á milli inntakanna. Þessi aðferð virkar með því að finna út formúlu sem táknar sambandið milli allra inntakanna sem finnast í gagnasafninu. Til dæmis er hægt að nota aðhvarf til að komast að því hvernig verð og aðrir lykilþættir geta mótað árangur verðbréfs.
Taugakerfi
Taugakerfi voru þróuð sem forspárgreining með því að líkja eftir því hvernig mannsheilinn virkar. Þetta líkan getur tekist á við flókin gagnatengsl með því að nota gervigreind og mynsturgreiningu. Notaðu það ef þú ert með nokkrar hindranir sem þú þarft að yfirstíga eins og þegar þú ert með of mikið af gögnum við höndina, þegar þú ert ekki með formúluna sem þú þarft til að hjálpa þér að finna tengsl milli inntaks og úttaks í gagnasafninu þínu, eða þegar þú þarf að spá frekar en að koma með skýringar.
Ef þú hefur þegar notað ákvörðunartré og aðhvarf sem líkön geturðu staðfest niðurstöður þínar með tauganetum.
Hvernig fyrirtæki geta notað forspárgreining
Eins og fram kemur hér að ofan er hægt að nota forspárgreining í fjölda mismunandi forrita. Fyrirtæki geta nýtt sér fyrirmyndir til að stuðla að hagsmunum sínum og bæta rekstur þeirra. Forspárlíkön eru oft notuð af fyrirtækjum til að bæta þjónustu við viðskiptavini sína og ná til þeirra.
Stjórnendur og eigendur fyrirtækja geta nýtt sér þessa tegund tölfræðilegrar greiningar til að ákvarða hegðun viðskiptavina. Til dæmis getur eigandi fyrirtækis notað forspáraðferðir til að bera kennsl á og miða á fasta viðskiptavini sem gætu sloppið og farið til samkeppnisaðila.
Forspárgreining gegnir lykilhlutverki í auglýsingum og markaðssetningu. Fyrirtæki geta notað líkön til að ákvarða hvaða viðskiptavinir eru líklegir til að bregðast jákvætt við markaðs- og söluherferðum. Fyrirtækjaeigendur geta sparað peninga með því að miða á viðskiptavini sem munu svara jákvætt frekar en að gera almennar herferðir.
Kostir forspárgreiningar
Það eru fjölmargir kostir við að nota forspárgreiningu. Eins og getið er hér að ofan getur notkun þessarar tegundar greiningar hjálpað aðilum þegar þú þarft að spá fyrir um niðurstöður þegar engin önnur (og augljós) svör eru tiltæk.
Fjárfestar,. fjármálasérfræðingar og leiðtogar fyrirtækja geta notað líkön til að draga úr áhættu. Til dæmis geta fjárfestir og ráðgjafi þeirra notað ákveðnar gerðir til að hjálpa til við að búa til fjárfestingasafn með lágmarksáhættu fyrir fjárfestirinn með því að taka tillit til ákveðinna þátta, svo sem aldur, fjármagn og markmið.
Það hefur veruleg áhrif á kostnaðarlækkun þegar líkön eru notuð. Fyrirtæki geta ákvarðað líkurnar á velgengni eða bilun vöru áður en hún kemur á markað. Eða þeir geta lagt til hliðar fjármagn til framleiðslubóta með því að nota forspáraðferðir áður en framleiðsluferlið hefst.
Gagnrýni á forspárgreiningu
Notkun forspárgreiningar hefur verið gagnrýnd og í sumum tilfellum takmarkað með lögum vegna skynjunar á ójöfnuði í niðurstöðum hennar. Algengast er að hér sé um að ræða forspárlíkön sem leiða til tölfræðilegrar mismununar gegn kynþáttum eða þjóðernishópum á sviðum eins og lánshæfiseinkunn, íbúðalán, atvinnu eða hættu á glæpsamlegri hegðun.
Frægt dæmi um þetta er sú (nú ólöglega) venja að banka upp á rauðlínur í heimalánum. Burtséð frá því hvort spárnar sem dregnar eru af notkun slíkra greiningar eru réttar, er notkun þeirra almennt illa séð og gögn sem innihalda beinlínis upplýsingar eins og kynþátt einstaklings eru nú oft útilokuð frá forspárgreiningum.
Algengar spurningar um forspárgreining
Hvernig notar Netflix forspárgreining?
Gagnasöfnun er mjög mikilvæg fyrir fyrirtæki eins og Netflix. Það safnar gögnum frá viðskiptavinum sínum byggt á hegðun þeirra og fyrri skoðunarmynstri. Það notar upplýsingar og gerir spár byggðar til að gera tillögur byggðar á óskum þeirra. Þetta er grunnurinn á bak við „Af því að þú horfðir á...“ listana sem þú finnur í áskriftinni þinni.
Hverjar eru þrjár stoðir gagnagreiningar?
Það eru þrjár stoðir í gagnagreiningu. Þær eru þarfir einingarinnar sem notar líkanin, gögnin og tæknin sem notuð er til að rannsaka þau, og þær aðgerðir og innsýn sem koma vegna notkunar á þessari tegund greiningar.
Hápunktar
Forspárgreining notar tölfræði og líkanatækni til að ákvarða frammistöðu í framtíðinni.
Forspárlíkön hjálpa til við að gera veðurspár, þróa tölvuleiki, þýða radd-í-textaskilaboð, ákvarðanir um þjónustu við viðskiptavini og þróa fjárfestingasafn.
Atvinnugreinar og greinar, svo sem tryggingar og markaðssetning, nota forspáraðferðir til að taka mikilvægar ákvarðanir.
Fólk ruglar oft forspárgreiningum saman við vélanám þrátt fyrir að þetta tvennt sé ólíkar greinar.
Tegundir forspárlíkana innihalda ákvörðunartré, aðhvarf og taugakerfi.
