Предиктивная аналитика

Что такое прогнозная аналитика?

Термин прогностическая аналитика относится к использованию статистики и методов моделирования для прогнозирования будущих результатов и производительности. Прогнозная аналитика изучает текущие и исторические шаблоны данных, чтобы определить вероятность повторного появления этих шаблонов. Это позволяет предприятиям и инвесторам корректировать использование своих ресурсов, чтобы извлечь выгоду из возможных будущих событий. Прогнозный анализ также можно использовать для повышения операционной эффективности и снижения рисков.

Понимание прогнозной аналитики

Предиктивная аналитика — это форма технологии, которая делает прогнозы относительно определенных неизвестных в будущем. Для принятия таких решений используется ряд методов, включая искусственный интеллект (ИИ), интеллектуальный анализ данных,. машинное обучение, моделирование и статистику. Например, интеллектуальный анализ данных включает анализ больших наборов данных для выявления закономерностей в них. Анализ текста делает то же самое, за исключением больших блоков текста.

Прогнозные модели используются для всех видов приложений, в том числе:

• Прогноз погоды

• Создание видеоигр

• Преобразование голоса в текст для обмена сообщениями на мобильном телефоне

• Обслуживание клиентов

• Развитие инвестиционного портфеля

Все эти приложения используют описательные статистические модели существующих данных для прогнозирования будущих данных.

Они также полезны для компаний, поскольку помогают им управлять запасами, разрабатывать маркетинговые стратегии и прогнозировать продажи. Это также помогает предприятиям выжить, особенно в высококонкурентных отраслях,. таких как здравоохранение и розничная торговля. Инвесторы и финансовые специалисты могут использовать эту технологию для создания инвестиционных портфелей и снижения потенциального риска.

Эти модели определяют взаимосвязи, шаблоны и структуры данных, которые можно использовать для выводов о том, как изменения в основных процессах, генерирующих данные, изменят результаты. Прогнозные модели строятся на этих описательных моделях и рассматривают прошлые данные, чтобы определить вероятность определенных будущих результатов с учетом текущих условий или набора ожидаемых будущих условий.

Использование прогнозной аналитики

Предиктивная аналитика — это инструмент принятия решений в самых разных отраслях.

Прогнозирование

Прогнозирование необходимо в производстве, поскольку оно обеспечивает оптимальное использование ресурсов в цепочке поставок. Критические спицы колеса цепочки поставок, будь то управление запасами или цех, требуют точных прогнозов для функционирования.

Прогнозное моделирование часто используется для очистки и оптимизации качества данных, используемых для таких прогнозов. Моделирование гарантирует, что система может получать больше данных, в том числе из операций, связанных с клиентами, для обеспечения более точного прогноза.

Кредит

Кредитный скоринг широко использует прогнозную аналитику. Когда потребитель или бизнес подает заявку на получение кредита, данные о кредитной истории заявителя и кредитной истории заемщиков с аналогичными характеристиками используются для прогнозирования риска того, что заявитель может не выполнить любой предоставленный кредит.

Андеррайтинг

Данные и прогнозная аналитика играют важную роль в андеррайтинге. Страховые компании проверяют заявителей на получение полиса, чтобы определить вероятность того, что им придется платить по будущему иску, исходя из текущего пула рисков аналогичных страхователей, а также прошлых событий, которые привели к выплатам. Актуарии обычно используют прогностические модели, учитывающие характеристики в сравнении с данными о прошлых страхователях и претензиях.

Маркетинг

Люди, работающие в этой области, при планировании новой кампании смотрят на то, как потребители отреагировали на общую экономию. Они могут использовать эти сдвиги в демографии, чтобы определить, побудит ли текущий набор продуктов потребителей совершить покупку.

В то же время активные трейдеры рассматривают различные показатели, основанные на прошлых событиях, при принятии решения о покупке или продаже ценной бумаги. Скользящие средние, полосы и контрольные точки основаны на исторических данных и используются для прогнозирования будущих движений цены.

Предиктивная аналитика и машинное обучение

Распространенным заблуждением является то, что прогнозная аналитика и машинное обучение — это одно и то же. Предиктивная аналитика помогает нам понять возможные будущие события, анализируя прошлое. По своей сути прогнозная аналитика включает ряд статистических методов (включая машинное обучение, прогнозное моделирование и интеллектуальный анализ данных) и использует статистику (как историческую, так и текущую) для оценки или прогнозирования будущих результатов.

Машинное обучение, с другой стороны, является подобластью компьютерных наук, которая, согласно определению Артура Сэмюэля (1959 г.) (американского пионера в области компьютерных игр и искусственного интеллекта), означает «программирование цифрового компьютера для поведения в способ, который, если бы его совершали люди или животные, можно было бы назвать процессом обучения».

Наиболее распространенные прогностические модели включают деревья решений, регрессии (линейные и логистические) и нейронные сети, которые являются новой областью методов и технологий глубокого обучения.

Типы прогностических аналитических моделей

В прогнозной аналитике используются три распространенных метода: деревья решений, нейронные сети и регрессия. Подробнее о каждом из них читайте ниже.

Деревья решений

Если вы хотите понять, что приводит к чьим-то решениям, вам могут пригодиться деревья решений. Этот тип модели размещает данные в разных разделах на основе определенных переменных, таких как цена или рыночная капитализация. Как следует из названия, он выглядит как дерево с отдельными ветвями и листьями. Ветви указывают доступные варианты, а отдельные листья представляют конкретное решение.

Деревья решений — самые простые модели, потому что их легко понять и проанализировать. Они также очень полезны, когда вам нужно принять решение за короткий промежуток времени.

Регрессия

Это модель, которая чаще всего используется в статистическом анализе. Используйте его, когда вы хотите определить закономерности в больших наборах данных и когда существует линейная зависимость между входными данными. Этот метод работает, вычисляя формулу, которая представляет взаимосвязь между всеми входными данными, найденными в наборе данных. Например, вы можете использовать регрессию, чтобы выяснить, как цена и другие ключевые факторы могут влиять на производительность ценной бумаги.

Нейронные сети

Нейронные сети были разработаны как форма прогнозной аналитики путем имитации работы человеческого мозга. Эта модель может иметь дело со сложными отношениями данных, используя искусственный интеллект и распознавание образов. Используйте его, если у вас есть несколько препятствий, которые вам нужно преодолеть, например, когда у вас слишком много данных, когда у вас нет формулы, которая вам нужна, чтобы помочь вам найти взаимосвязь между входными и выходными данными в вашем наборе данных, или когда вы нужно делать прогнозы, а не придумывать объяснения.

Если вы уже использовали деревья решений и регрессию в качестве моделей, вы можете подтвердить свои выводы с помощью нейронных сетей.

Как предприятия могут использовать прогнозную аналитику

Как отмечалось выше, прогностический анализ может использоваться в ряде различных приложений. Предприятия могут извлечь выгоду из моделей, чтобы продвигать свои интересы и улучшать свою деятельность. Прогностические модели часто используются предприятиями для улучшения обслуживания клиентов и расширения охвата.

Руководители и владельцы бизнеса могут воспользоваться преимуществами такого статистического анализа для определения поведения клиентов. Например, владелец бизнеса может использовать методы прогнозирования для выявления и нацеливания на постоянных клиентов, которые могут отказаться и перейти к конкуренту.

Прогнозная аналитика играет ключевую роль в рекламе и маркетинге. Компании могут использовать модели, чтобы определить, какие клиенты, скорее всего, положительно отреагируют на маркетинговые кампании и кампании по продажам. Владельцы бизнеса могут сэкономить деньги, ориентируясь на клиентов, которые отреагируют положительно, а не проводя массовые кампании.

Преимущества прогнозной аналитики

Существует множество преимуществ использования прогнозного анализа. Как упоминалось выше, использование этого типа анализа может помочь организациям, когда вам нужно сделать прогнозы результатов, когда нет других (и очевидных) доступных ответов.

Инвесторы,. финансовые специалисты и бизнес-лидеры могут использовать модели для снижения рисков. Например, инвестор и его консультант могут использовать определенные модели для создания инвестиционного портфеля с минимальным риском для инвестора, принимая во внимание определенные факторы, такие как возраст, капитал и цели.

Использование моделей оказывает значительное влияние на снижение затрат. Предприятия могут определить вероятность успеха или провала продукта до его запуска. Или они могут выделить капитал для улучшения производства, используя методы прогнозирования до начала производственного процесса.

Критика прогнозной аналитики

Использование прогнозной аналитики подвергалось критике и, в некоторых случаях, юридически ограничивалось из-за предполагаемой несправедливости ее результатов. Чаще всего это включает прогностические модели, которые приводят к статистической дискриминации расовых или этнических групп в таких областях, как оценка кредитоспособности, жилищное кредитование, занятость или риск преступного поведения.

Известным примером этого является (теперь незаконная) практика красной черты в жилищном кредитовании банками. Независимо от того, точны ли прогнозы, сделанные на основе такой аналитики, их использование, как правило, не одобряется, а данные, которые явно включают такую информацию, как расовая принадлежность человека, теперь часто исключаются из прогнозной аналитики.

Часто задаваемые вопросы по прогнозной аналитике

Как Netflix использует прогнозную аналитику?

Сбор данных очень важен для такой компании, как Netflix. Он собирает данные от своих клиентов на основе их поведения и прошлых моделей просмотра. Он использует информацию и делает прогнозы, чтобы давать рекомендации на основе их предпочтений. На этом основаны списки «Потому что вы смотрели...», которые вы найдете в своей подписке.

Каковы три столпа аналитики данных?

Анализ данных состоит из трех столпов. Это потребности объекта, который использует модели, данные и технологии, используемые для их изучения, а также действия и идеи, которые приходят в результате использования такого рода анализа.

Особенности

• Предиктивная аналитика использует статистику и методы моделирования для определения будущей производительности.

• Прогностические модели помогают составлять прогнозы погоды, разрабатывать видеоигры, переводить голосовые сообщения в текст, принимать решения по обслуживанию клиентов и разрабатывать инвестиционные портфели.

• Отрасли и дисциплины, такие как страхование и маркетинг, используют методы прогнозирования для принятия важных решений.

• Люди часто путают прогностическую аналитику с машинным обучением, хотя это разные дисциплины.

• Типы прогностических моделей включают деревья решений, регрессию и нейронные сети.