예측 분석

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석이라는 용어는 통계 및 모델링 기술을 사용하여 미래 결과 및 성과를 예측하는 것을 말합니다. 예측 분석은 현재 및 과거 데이터 패턴을 조사하여 해당 패턴이 다시 나타날 가능성이 있는지 판단합니다. 이를 통해 기업과 투자자는 가능한 미래 이벤트를 활용하기 위해 리소스를 사용하는 위치를 조정할 수 있습니다. 예측 분석은 운영 효율성 을 개선하고 위험 을 줄이는 데도 사용할 수 있습니다 .

예측 분석 이해

예측 분석은 미래에 알려지지 않은 특정 사항을 예측하는 기술의 한 형태입니다. 인공 지능(AI), 데이터 마이닝,. 기계 학습, 모델링 및 통계 를 포함하여 이러한 결정을 내리는 일련의 기술을 사용 합니다. 예를 들어, 데이터 마이닝에는 많은 데이터 세트를 분석하여 패턴을 감지하는 작업이 포함됩니다. 텍스트 분석은 큰 텍스트 블록을 제외하고는 동일합니다.

예측 모델 은 다음을 포함한 모든 종류의 애플리케이션에 사용됩니다.

• 일기 예보

• 비디오 게임 제작

• 휴대폰 메시징을 위해 음성을 텍스트로 번역

• 고객 서비스

• 투자 포트폴리오 개발

이러한 모든 응용 프로그램은 기존 데이터의 기술 통계 모델을 사용하여 미래 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

또한 기업에서 재고 관리, 마케팅 전략 개발 및 판매 예측 을 지원하는 데 유용합니다 . 또한 기업, 특히 의료 및 소매업과 같이 경쟁이 치열한 산업 의 기업이 생존하는 데 도움이 됩니다. 투자자와 금융 전문가는 이 기술을 활용하여 투자 포트폴리오 를 만들고 위험 가능성을 줄일 수 있습니다.

이러한 모델은 데이터를 생성하는 기본 프로세스의 변경이 결과를 변경하는 방식에 대한 결론을 도출하는 데 사용할 수 있는 데이터의 관계, 패턴 및 구조를 결정합니다. 예측 모델은 이러한 설명 모델을 기반으로 하고 과거 데이터를 살펴보고 현재 조건 또는 예상되는 미래 조건 집합이 있는 경우 특정 미래 결과의 가능성을 결정합니다.

예측 분석의 사용

예측 분석은 다양한 산업 분야의 의사 결정 도구입니다.

예측

공급망 에서 자원의 최적 활용을 보장하기 때문에 제조에서 필수적입니다 . 재고 관리든 작업 현장이든 공급망 바퀴의 중요한 스포크는 작동을 위해 정확한 예측이 필요합니다.

예측 모델링은 이러한 예측에 사용되는 데이터의 품질을 정리하고 최적화하는 데 자주 사용됩니다. 모델링은 보다 정확한 예측을 위해 고객 대면 작업을 포함하여 시스템에서 더 많은 데이터를 수집할 수 있도록 합니다.

###신용 거래

신용 점수 는 예측 분석을 광범위하게 사용합니다. 소비자 또는 기업이 신용을 신청할 때 신청자의 신용 기록 및 유사한 특성을 가진 차용인의 신용 기록에 대한 데이터를 사용하여 신청자가 연장된 신용에 대해 수행하지 못할 위험을 예측합니다.

###언더라이팅

데이터 및 예측 분석은 언더라이팅에서 중요한 역할을 합니다. 보험 회사 는 유사한 보험 계약자의 현재 위험 풀과 지불금을 초래한 과거 사건을 기반으로 미래 청구 에 대해 지불해야 할 가능성을 결정하기 위해 정책 신청자를 조사합니다 . 과거 보험 계약자 및 청구에 대한 데이터와 비교하여 특성을 고려하는 예측 모델은 보험계리사 에 의해 일상적으로 사용됩니다.

###마케팅

이 분야에서 일하는 사람들은 새로운 캠페인을 계획할 때 소비자가 전반적인 경제에 어떻게 반응했는지 살펴봅니다. 그들은 인구 통계의 이러한 변화를 사용하여 현재의 제품 조합이 소비자의 구매를 유도하는지 결정할 수 있습니다.

한편, 활성 거래자는 유가 증권을 매매할지 여부를 결정할 때 과거 이벤트를 기반으로 하는 다양한 메트릭을 살펴봅니다. 이동 평균, 밴드 및 중단점 은 과거 데이터를 기반으로 하며 미래 가격 움직임을 예측하는 데 사용됩니다.

예측 분석 대 기계 학습

일반적인 오해는 예측 분석과 머신 러닝 이 같은 것이라는 것입니다. 예측 분석은 과거를 분석하여 가능한 미래 사건을 이해하는 데 도움이 됩니다. 기본적으로 예측 분석에는 일련의 통계 기술(머신 러닝, 예측 모델링 및 데이터 마이닝 포함)이 포함되며 통계(과거 및 현재 모두)를 사용하여 미래 결과를 추정하거나 예측합니다.

반면에 머신 러닝은 컴퓨터 게임 및 인공 지능 분야의 미국 개척자인 Arthur Samuel의 1959년 정의에 따라 "디지털 컴퓨터를 프로그래밍하여 인간이나 동물에 의해 행해진다면 학습 과정을 포함하는 것으로 기술될 것입니다."

가장 일반적인 예측 모델에는 딥 러닝 방법 및 기술의 새로운 분야인 의사 결정 트리, 회귀(선형 및 로지스틱) 및 신경망이 포함됩니다.

예측 분석 모델의 유형

예측 분석에는 의사 결정 트리, 신경망, 회귀라는 세 가지 일반적인 기술이 사용됩니다. 아래에서 각각에 대해 자세히 읽어보십시오.

###의사결정 트리

누군가의 결정으로 이어지는 것이 무엇인지 이해하고 싶다면 의사 결정 트리가 유용할 수 있습니다. 이 유형의 모델은 가격 또는 시가 총액 과 같은 특정 변수를 기반으로 데이터를 다른 섹션에 배치합니다 . 이름에서 알 수 있듯 나뭇가지와 잎사귀가 하나씩 있는 나무처럼 보입니다. 분기는 사용 가능한 선택을 나타내고 개별 잎은 특정 결정을 나타냅니다.

의사결정나무는 이해하고 분석하기 쉽기 때문에 가장 단순한 모델입니다. 또한 단기간에 결정을 내려야 할 때 매우 유용합니다.

###회귀

통계분석에서 가장 많이 사용되는 모델입니다. 대규모 데이터 집합에서 패턴을 확인하고 입력 간에 선형 관계가 있을 때 사용합니다. 이 방법은 데이터 세트에서 찾은 모든 입력 간의 관계를 나타내는 공식을 알아내는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 회귀를 사용하여 가격 및 기타 주요 요소가 유가 증권의 성능을 형성하는 방법을 파악할 수 있습니다.

신경망

신경망은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하여 예측 분석의 한 형태로 개발되었습니다. 이 모델은 인공 지능과 패턴 인식을 사용하여 복잡한 데이터 관계를 처리할 수 있습니다. 데이터가 너무 많을 때, 데이터 세트의 입력과 출력 간의 관계를 찾는 데 도움이 필요한 공식이 없을 때 또는 설명보다 예측이 필요하다.

이미 의사결정나무와 회귀를 모델로 사용한 적이 있다면 신경망으로 결과를 확인할 수 있습니다.

기업에서 예측 분석을 사용하는 방법

위에서 언급했듯이 예측 분석은 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있습니다. 기업은 이익을 증진하고 운영을 개선하는 데 도움이 되는 모델을 활용할 수 있습니다. 예측 모델은 기업에서 고객 서비스 및 지원 을 개선하는 데 자주 사용됩니다 .

경영진과 비즈니스 소유자는 이러한 종류의 통계 분석을 활용하여 고객 행동을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 소유자는 예측 기술을 사용하여 이탈하고 경쟁업체로 이동할 수 있는 일반 고객을 식별하고 타겟팅할 수 있습니다.

마케팅 에서 핵심적인 역할을 합니다. 회사는 모델을 사용하여 마케팅 및 판매 캠페인에 긍정적으로 반응할 가능성이 있는 고객을 결정할 수 있습니다. 사업주는 전면적인 캠페인을 하기보다 긍정적으로 반응할 고객을 타겟팅함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.

예측 분석의 이점

예측 분석을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 위에서 언급했듯이 이러한 유형의 분석을 사용하면 사용 가능한 다른(그리고 명백한) 답변이 없을 때 결과에 대해 예측해야 할 때 엔터티에 도움이 될 수 있습니다.

투자자,. 금융 전문가 및 비즈니스 리더는 모델을 사용하여 위험을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 투자자와 그들의 고문은 특정 모델을 사용하여 연령, 자본 및 목표 와 같은 특정 요소를 고려함으로써 투자자에게 최소한의 위험으로 투자 포트폴리오를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다 .

모델을 사용할 때 비용 절감에 상당한 영향이 있습니다. 기업은 제품이 출시되기 전에 제품의 성공 또는 실패 가능성을 결정할 수 있습니다. 또는 제조 프로세스가 시작 되기 전에 예측 기술을 사용하여 생산 개선을 위해 자본을 따로 확보할 수 있습니다 .

예측 분석에 대한 비판

예측 분석의 사용은 비판을 받았으며 어떤 경우에는 결과의 불평등으로 인해 법적으로 제한되었습니다. 가장 일반적으로 여기에는 신용 점수, 주택 대출, 고용 또는 범죄 행위 위험과 같은 영역에서 인종 또는 민족 그룹에 대한 통계적 차별을 초래하는 예측 모델이 포함됩니다.

은행의 주택 대출에서 레드라이닝 의 (현재 불법) 관행입니다 . 이러한 분석을 사용하여 도출된 예측이 정확한지 여부에 관계없이 일반적으로 그 사용은 눈살을 찌푸리게 하고, 개인의 인종과 같은 정보를 명시적으로 포함하는 데이터는 이제 종종 예측 분석에서 제외됩니다.

예측 분석 FAQ

Netflix는 예측 분석을 어떻게 사용하나요?

데이터 수집은 Netflix와 같은 회사에 매우 중요합니다. 고객의 행동과 과거 시청 패턴을 기반으로 고객으로부터 데이터를 수집합니다. 정보를 사용하고 기반으로 예측하여 선호도에 따라 추천합니다. 이것은 구독에서 찾을 수 있는 "당신이 보았기 때문에..." 목록의 기초입니다.

데이터 분석의 세 가지 핵심 요소는 무엇입니까?

데이터 분석에는 세 가지 기둥이 있습니다. 그것들은 모델을 사용하는 주체의 요구, 모델을 연구하는 데 사용되는 데이터 및 기술, 이러한 종류의 분석을 사용한 결과로 발생하는 조치 및 통찰력입니다.

##하이라이트

• 예측 분석은 통계 및 모델링 기술을 사용하여 미래의 성과를 결정합니다.

• 예측 모델은 일기 예보를 만들고, 비디오 게임을 개발하고, 음성-문자 메시지를 번역하고, 고객 서비스 결정을 내리고, 투자 포트폴리오를 개발하는 데 도움이 됩니다.

• 보험 및 마케팅과 같은 산업 및 분야에서는 예측 기술을 사용하여 중요한 결정을 내립니다.

• 사람들은 예측 분석과 기계 학습이 서로 다른 분야임에도 불구하고 종종 혼동합니다.

• 예측 모델의 유형에는 의사 결정 트리, 회귀 및 신경망이 포함됩니다.