analisis ramalan
Apakah Analitis Ramalan?
Istilah analisis ramalan merujuk kepada penggunaan statistik dan teknik pemodelan untuk membuat ramalan tentang hasil dan prestasi masa hadapan. Analitis ramalan melihat corak data semasa dan sejarah untuk menentukan sama ada corak tersebut mungkin muncul semula. Ini membolehkan perniagaan dan pelabur menyesuaikan tempat mereka menggunakan sumber mereka untuk memanfaatkan kemungkinan peristiwa masa depan. Analisis ramalan juga boleh digunakan untuk meningkatkan kecekapan operasi dan mengurangkan risiko.
Memahami Analitis Ramalan
Analitik ramalan ialah satu bentuk teknologi yang membuat ramalan tentang sesuatu yang tidak diketahui pada masa hadapan. Ia menggunakan satu siri teknik untuk membuat penentuan ini, termasuk kecerdasan buatan (AI), perlombongan data,. pembelajaran mesin, pemodelan dan statistik. Sebagai contoh, perlombongan data melibatkan analisis set data yang besar untuk mengesan corak daripadanya. Analisis teks melakukan perkara yang sama, kecuali untuk blok teks yang besar.
Model ramalan digunakan untuk semua jenis aplikasi, termasuk:
Ramalan cuaca
Mencipta permainan video
Menterjemah suara kepada teks untuk pemesejan telefon mudah alih
khidmat Pelanggan
Pembangunan portfolio pelaburan
Semua aplikasi ini menggunakan model statistik deskriptif data sedia ada untuk membuat ramalan tentang data masa hadapan.
Mereka juga berguna untuk perniagaan untuk membantu mereka mengurus inventori, membangunkan strategi pemasaran dan meramalkan jualan. Ia juga membantu perniagaan bertahan, terutamanya dalam industri yang berdaya saing tinggi seperti penjagaan kesihatan dan peruncitan. Pelabur dan profesional kewangan boleh menggunakan teknologi ini untuk membantu mencipta portfolio pelaburan dan mengurangkan potensi risiko.
Model ini menentukan perhubungan, corak dan struktur dalam data yang boleh digunakan untuk membuat kesimpulan tentang cara perubahan dalam proses asas yang menjana data akan mengubah keputusan. Model ramalan membina model deskriptif ini dan melihat data masa lalu untuk menentukan kemungkinan hasil masa hadapan tertentu, memandangkan keadaan semasa atau satu set keadaan masa hadapan yang dijangkakan.
Penggunaan Analitis Ramalan
Analitik ramalan ialah alat membuat keputusan dalam pelbagai industri.
Ramalan
Ramalan adalah penting dalam pembuatan kerana ia memastikan penggunaan sumber yang optimum dalam rantaian bekalan. Jurucakap kritikal roda rantaian bekalan, sama ada pengurusan inventori atau tingkat kedai, memerlukan ramalan yang tepat untuk berfungsi.
Pemodelan ramalan sering digunakan untuk membersihkan dan mengoptimumkan kualiti data yang digunakan untuk ramalan tersebut. Pemodelan memastikan bahawa lebih banyak data boleh diserap oleh sistem, termasuk daripada operasi yang dihadapi pelanggan, untuk memastikan ramalan yang lebih tepat.
###Kredit
Pemarkahan kredit menggunakan analisis ramalan secara meluas. Apabila pengguna atau perniagaan memohon kredit, data mengenai sejarah kredit pemohon dan rekod kredit peminjam dengan ciri yang serupa digunakan untuk meramalkan risiko yang mungkin gagal dilakukan oleh pemohon ke atas sebarang kredit yang diberikan.
###Pengunderaitan
Data dan analisis ramalan memainkan peranan penting dalam pengunderaitan. Syarikat insurans memeriksa pemohon polisi untuk menentukan kemungkinan perlu membayar tuntutan masa hadapan berdasarkan kumpulan risiko semasa pemegang polisi yang serupa, serta peristiwa masa lalu yang telah menghasilkan pembayaran. Model ramalan yang mempertimbangkan ciri berbanding dengan data tentang pemegang polisi dan tuntutan masa lalu digunakan secara rutin oleh aktuari.
###Pemasaran
Individu yang bekerja dalam bidang ini melihat cara pengguna bertindak balas terhadap ekonomi keseluruhan apabila merancang kempen baharu. Mereka boleh menggunakan peralihan dalam demografi ini untuk menentukan sama ada campuran produk semasa akan menarik pengguna untuk membuat pembelian.
Sementara itu, peniaga aktif melihat pelbagai metrik berdasarkan peristiwa masa lalu apabila memutuskan sama ada untuk membeli atau menjual sekuriti. Purata pergerakan, jalur dan titik putus adalah berdasarkan data sejarah dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga masa hadapan.
Analitis Ramalan lwn. pembelajaran mesin
Salah tanggapan yang biasa ialah analitik ramalan dan pembelajaran mesin adalah perkara yang sama. Analitis ramalan membantu kami memahami kemungkinan kejadian masa hadapan dengan menganalisis masa lalu. Pada terasnya, analitik ramalan termasuk satu siri teknik statistik (termasuk pembelajaran mesin, pemodelan ramalan dan perlombongan data) dan menggunakan statistik (kedua-dua sejarah dan semasa) untuk menganggar, atau meramal, hasil masa hadapan.
Pembelajaran mesin, sebaliknya, adalah subbidang sains komputer yang, mengikut takrifan 1959 oleh Arthur Samuel (seorang perintis Amerika dalam bidang permainan komputer dan kecerdasan buatan) bermaksud "pengaturcaraan komputer digital untuk berkelakuan dalam cara yang, jika dilakukan oleh manusia atau haiwan, akan digambarkan sebagai melibatkan proses pembelajaran."
Model ramalan yang paling biasa termasuk pepohon keputusan, regresi (linear dan logistik), dan rangkaian saraf, yang merupakan bidang kaedah dan teknologi pembelajaran mendalam yang baru muncul.
Jenis Model Analitikal Ramalan
Terdapat tiga teknik biasa yang digunakan dalam analisis ramalan: Pepohon keputusan, rangkaian saraf dan regresi. Baca lebih lanjut mengenai setiap satu di bawah.
###Pokok Keputusan
Jika anda ingin memahami perkara yang membawa kepada keputusan seseorang, maka anda mungkin mendapati pokok keputusan berguna. Model jenis ini meletakkan data ke dalam bahagian yang berbeza berdasarkan pembolehubah tertentu, seperti harga atau permodalan pasaran. Sama seperti namanya, ia kelihatan seperti pokok dengan dahan dan daun individu. Cawangan menunjukkan pilihan yang ada manakala daun individu mewakili keputusan tertentu.
Pokok keputusan ialah model yang paling mudah kerana ia mudah difahami dan dibedah. Mereka juga sangat berguna apabila anda perlu membuat keputusan dalam tempoh yang singkat.
###Regresi
Ini adalah model yang paling banyak digunakan dalam analisis statistik. Gunakannya apabila anda ingin menentukan corak dalam set data yang besar dan apabila terdapat hubungan linear antara input. Kaedah ini berfungsi dengan memikirkan formula, yang mewakili hubungan antara semua input yang terdapat dalam set data. Contohnya, anda boleh menggunakan regresi untuk mengetahui cara harga dan faktor utama lain boleh membentuk prestasi keselamatan.
Rangkaian Neural
Rangkaian saraf dibangunkan sebagai satu bentuk analisis ramalan dengan meniru cara otak manusia berfungsi. Model ini boleh menangani hubungan data yang kompleks menggunakan kecerdasan buatan dan pengecaman corak. Gunakannya jika anda mempunyai beberapa halangan yang perlu anda atasi seperti apabila anda mempunyai terlalu banyak data di tangan, apabila anda tidak mempunyai formula yang anda perlukan untuk membantu anda mencari hubungan antara input dan output dalam set data anda, atau apabila anda perlu membuat ramalan dan bukannya membuat penjelasan.
Jika anda telah menggunakan pepohon keputusan dan regresi sebagai model, anda boleh mengesahkan penemuan anda dengan rangkaian saraf.
Bagaimana Perniagaan Boleh Menggunakan Analitis Ramalan
Seperti yang dinyatakan di atas, analisis ramalan boleh digunakan dalam beberapa aplikasi yang berbeza. Perniagaan boleh memanfaatkan model untuk membantu memajukan minat mereka dan meningkatkan operasi mereka. Model ramalan sering digunakan oleh perniagaan untuk membantu meningkatkan perkhidmatan pelanggan dan jangkauan mereka.
Eksekutif dan pemilik perniagaan boleh memanfaatkan analisis statistik jenis ini untuk menentukan tingkah laku pelanggan. Sebagai contoh, pemilik perniagaan boleh menggunakan teknik ramalan untuk mengenal pasti dan menyasarkan pelanggan tetap yang boleh berpaling tadah dan pergi ke pesaing.
Analitik ramalan memainkan peranan penting dalam pengiklanan dan pemasaran. Syarikat boleh menggunakan model untuk menentukan pelanggan mana yang mungkin bertindak balas secara positif terhadap kempen pemasaran dan jualan. Pemilik perniagaan boleh menjimatkan wang dengan menyasarkan pelanggan yang akan bertindak balas secara positif daripada melakukan kempen menyeluruh.
Faedah Analitis Ramalan
Terdapat banyak faedah menggunakan analisis ramalan. Seperti yang dinyatakan di atas, menggunakan jenis analisis ini boleh membantu entiti apabila anda perlu membuat ramalan tentang hasil apabila tiada jawapan lain (dan jelas) tersedia.
Pelabur,. profesional kewangan dan pemimpin perniagaan dapat menggunakan model untuk membantu mengurangkan risiko. Sebagai contoh, pelabur dan penasihat mereka boleh menggunakan model tertentu untuk membantu membentuk portfolio pelaburan dengan risiko minimum kepada pelabur dengan mengambil kira faktor tertentu, seperti umur, modal dan matlamat.
Terdapat kesan yang ketara kepada pengurangan kos apabila model digunakan. Perniagaan boleh menentukan kemungkinan kejayaan atau kegagalan sesuatu produk sebelum ia dilancarkan. Atau mereka boleh mengetepikan modal untuk penambahbaikan pengeluaran dengan menggunakan teknik ramalan sebelum proses pembuatan bermula.
Kritikan terhadap Analitis Ramalan
Penggunaan analitik ramalan telah dikritik dan, dalam beberapa kes, dihadkan secara undang-undang disebabkan oleh ketidaksamaan yang dirasakan dalam hasilnya. Lazimnya, ini melibatkan model ramalan yang mengakibatkan diskriminasi statistik terhadap kumpulan kaum atau etnik dalam bidang seperti pemarkahan kredit, pinjaman rumah, pekerjaan atau risiko tingkah laku jenayah.
Satu contoh yang terkenal ialah amalan (kini menyalahi undang-undang) untuk menyelaraskan semula pinjaman rumah oleh bank. Tidak kira sama ada ramalan yang diambil daripada penggunaan analitis sedemikian adalah tepat, penggunaannya secara amnya tidak disukai dan data yang secara eksplisit menyertakan maklumat seperti bangsa seseorang kini sering dikecualikan daripada analitik ramalan.
Soalan Lazim Analitis Ramalan
Bagaimanakah Netflix Menggunakan Analitis Ramalan?
Pengumpulan data sangat penting kepada syarikat seperti Netflix. Ia mengumpul data daripada pelanggannya berdasarkan kelakuan mereka dan corak tontonan masa lalu. Ia menggunakan maklumat dan membuat ramalan berdasarkan untuk membuat cadangan berdasarkan keutamaan mereka. Ini adalah asas di sebalik senarai "Kerana anda menonton..." yang anda akan dapati pada langganan anda.
Apakah Tiga Tunjang Analitis Data?
Terdapat tiga tonggak kepada analisis data. Ia adalah keperluan entiti yang menggunakan model, data dan teknologi yang digunakan untuk mengkajinya, serta tindakan dan pandangan yang datang hasil daripada penggunaan analisis jenis ini.
##Sorotan
Analitik ramalan menggunakan statistik dan teknik pemodelan untuk menentukan prestasi masa hadapan.
Model ramalan membantu membuat ramalan cuaca, membangunkan permainan video, menterjemah mesej suara ke teks, keputusan perkhidmatan pelanggan dan membangunkan portfolio pelaburan.
Industri dan disiplin, seperti insurans dan pemasaran, menggunakan teknik ramalan untuk membuat keputusan penting.
Orang sering mengelirukan analitik ramalan dengan pembelajaran mesin walaupun kedua-duanya adalah disiplin yang berbeza.
Jenis model ramalan termasuk pepohon keputusan, regresi dan rangkaian saraf.
