Предиктивная аналитика

Что такое прогнозная аналитика?

Прогнозная аналитика — это метод определения вероятности будущих событий на основе предыдущих данных с использованием данных, статистических алгоритмов и подходов машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы выйти за рамки понимания того, что произошло, и обеспечить наиболее точное предсказание того, что произойдет в будущем.

Предиктивная аналитика дает представление о будущем в дополнение к изучению того, что произошло и почему. Прогнозные модели создают (или обучают) модель, которую можно использовать для прогнозирования значений для других или новых данных на основе ранее наблюдаемых результатов. Компании используют прогнозную аналитику для обнаружения опасностей и возможностей, связанных с этими тенденциями.

Оглавление

• Что такое прогнозная аналитика?
  • Объяснение прогнозной аналитики
  • Методы прогнозной аналитики
    • Деревья решений:
    • Линейные и логистические регрессии:
    • Нейронные сети:
  • Примеры
    • Пример 1:
    • Пример 2:
  • Инструменты
    • Майкрософт Р Открыть:
    • КНИМ Аналитика:
    • Минитаб®:
    • Апельсин:
    • Р:
  • Предписывающая и предиктивная аналитика
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Рекомендуемые статьи

Ключевые выводы

• Прогнозная аналитика использует данные, статистические алгоритмы и подходы машинного обучения для определения вероятности будущих событий на основе предыдущих данных.
• Любая отрасль может снизить риски, улучшить процессы и увеличить доход с помощью метода прогнозной аналитики.
• Minitab, KNIME Analytics, R, Orange и Microsoft Open — это несколько популярных инструментов для прогнозной аналитики.
• Бизнес-менеджеры используют прогностическую аналитику, как следует из названия, чтобы предвидеть будущее, изучая и обнаруживая тенденции в предыдущих данных, используя машинное обучение и статистические модели.

Объяснение прогнозной аналитики

Предиктивная аналитика — это подкатегория расширенной аналитики, которая помогает компаниям понять будущие результаты или последствия выбора. Он использует данные добычи, исторические цифры, статистику и необработанные текущие данные, чтобы предвидеть будущее. Любая отрасль может снизить риски, улучшить процессы и увеличить прибыль с помощью прогнозной аналитики.

В 1940-х годах, когда правительства начали использовать первые компьютеры, появилась прогнозная аналитика. В середине 1970-х прогнозный анализ расширился, включив в него тему того, почему что-то произошло в дополнение к тому, что произошло. Несмотря на то, что оно существовало десятилетиями, наконец пришло время, чтобы оно стало общепринятым понятием.

Несколько лет назад прогнозная аналитика была исключительной прерогативой фирм корпоративного уровня, поскольку они могли позволить себе и интерпретировать огромные объемы данных из многих источников. Однако распространение программного обеспечения в качестве поставщиков услуг и аналитики управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) позволяет даже небольшим предприятиям получать доступ к прогнозной аналитике. Важнейшей частью является отделение нерелевантных или вводящих в заблуждение данных, которые могут повлиять на выводы.

Методы прогнозной аналитики

Давайте посмотрим на известные методы предиктивной аналитики.

Древо решений

Он классифицирует данные в соответствии с входными параметрами, описывая процесс принятия решений. Ветви дерева решений указывают варианты, а листья отражают классификации или суждения. Этот подход анализирует данные, чтобы идентифицировать переменную, которая разделяет их на самые разные логические группы. Они эффективно обрабатывают пропущенные значения и помогают в выборе переменных.

Регрессия — линейная и логистическая

Это типичные статистические методы, которые оценивают отношения переменных. Он определяет ключевые закономерности в больших наборах данных. Например, он обычно используется для оценки влияния таких факторов, как цена, на движение активов. Множественная регрессия предсказывает результат с использованием двух или более независимых переменных. Логистическая регрессия предсказывает неизвестные дискретные переменные, используя известные переменные.

Нейронные сети

Он используется для представления сложных взаимодействий. Они мощные и адаптивные. Его способность управлять нелинейными взаимодействиями данных, которая становится все более распространенной, является источником его силы. Как правило, они проверяют результаты регрессии и деревьев решений. Используя распознавание образов и искусственный интеллект, нейронные сети визуально «моделируют» параметры. Когда есть обилие обучающих данных, нейронные сети работают хорошо.

Примеры

Давайте посмотрим на следующее примеры прогнозной аналитики для лучшего понимания концепции:

Пример №1

Во всех организациях пропущенные платежи, независимо от отрасли, мешают достижению финансовых целей. Поэтому организация ABC решила использовать прогнозную аналитику для разделения неоплаченных счетов, чтобы определить, кто будет и не будет платить свои долги вовремя. В результате ABC может лучше управлять денежными потоками, предвидя, какие люди или компании, скорее всего, пропустят свой следующий платеж. Они также могут облегчить ситуацию, отправив уведомления возможным просроченным плательщикам.

Система предиктивной аналитики анализирует корпоративные или индивидуальные демографические данные, приобретенные/использованные товары, историческую историю платежей, записи обслуживания клиентов и любые недавние неблагоприятные события.

Как только ABC определила, кто, вероятно, задержит оплату счетов, им были отправлены напоминания об оплате. Предиктивная аналитика может предложить оптимальный день и время для отправки напоминаний, а также оптимальный способ связи (например, текстовое сообщение, электронная почта или телефонный звонок). ABC также предоставила клиентам другие варианты оплаты, такие как планы отсрочки платежей.

Пример #2

Ан статья by Economic Times описывает, как можно использовать прогностическую аналитику в системе здравоохранения. В результате применения машинного обучения к огромному количеству исторических данных практикующие врачи могут выносить суждения на основе фактических данных. Например, на основе предыдущих и текущих показателей госпитализации пациентов технология может дать больницам оценку и анализ работы персонала в режиме реального времени. Прогнозный анализ также может справиться с нехваткой больничных коек и, таким образом, предотвратить возникновение проблемы в первую очередь.

В статье также рассказывается, как использование ИИ дает быструю и точную информацию о пациентах и ​​рекомендации по лечению. Это снижает нагрузку на медицинский персонал и предлагает светлое и обнадеживающее будущее в области оказания медицинских услуг. По всей цепочке создания стоимости в здравоохранении наблюдается полный переход от трудоемкого к технологическому подходу. Большие данные начинают расширять человеческие знания, помогая клиницистам быстрее принимать решения, которые приводят к положительным результатам для пациентов.

Алгоритмы машинного обучения предназначены для предложения планов лечения существующих пациентов на основе их исторических данных и результатов. Кроме того, их можно научить распознавать предупреждающие сигналы до того, как состояние станет серьезным. Лечение проходит более успешно, когда повышается точность диагностики. Более того, предиктивная аналитика является важным инструментом для анализа того, как разные пациенты реагируют на одно и то же лекарство.

Инструменты

В сегодняшнем быстро меняющемся деловом климате многие предприниматели считают прогнозный анализ выгодным. Ниже приведены популярные инструменты предиктивной аналитики.

Майкрософт Р Открыть

Он отдает приоритет статистическому анализу и науке о данных. Это приложение обеспечивает широкую функциональность, адаптируемый интерфейс и дополнительную многопоточность. Он совместим с Mac OS, Windows OS и Linux, поэтому вам не нужно приобретать новые устройства. Кроме того, Microsoft R Open доступен для бесплатной загрузки, использования и совместного использования.

КНИМ Аналитика

Эта платформа представляет собой платформу для анализа данных корпоративного уровня с открытым исходным кодом. Он имеет около 2000 модулей, мощные алгоритмы, интегрированные инструменты для выполнения различных операций с данными, быстрое развертывание, масштабируемый интерфейс и интуитивно понятные функции. Эти инструменты позволяют вам распознавать новые возможности в ваших данных, получать ценную информацию и прогнозировать результаты бизнеса.

Минитаб®

Это статистическое программное обеспечение предлагает визуализацию, анализ, прогнозирование и улучшенную аналитику. В результате каждый в организации может получить доступ к простым аналитическим инструментам, независимо от статистического опыта или местоположения. С 1960-х годов Minitab помогает организациям и учреждениям выявлять тенденции, решать проблемы и извлекать ценную информацию из данных. Кроме того, удобство использования Minitab делает прогнозную аналитику проще, чем когда-либо прежде.

Апельсин

Это бесплатный набор инструментов для визуализации данных. Интерфейс визуального программирования для качественного исследовательского анализа данных, такого как прогнозная аналитика и интерактивная визуализация. Он предоставляет чистую платформу с открытым исходным кодом для всех областей науки. Учебная программа предлагает модули для большинства методов машинного обучения, биоинформатики, анализа текста и анализа данных.

р

Это язык программирования для статистических вычислений и графики, поддерживаемый R Core Team и R Foundation for Statistical Computing. R — это язык для управления данными, вычислений и визуального отображения, используемый сборщиками данных, биоинформатиками и статистиками для анализа данных и создания программного обеспечения. Пользователи также могут разрабатывать пакеты R как платформу с открытым исходным кодом.

Предписывающая и предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика определяет будущие результаты, тогда как предписывающая аналитика исследует эти возможности и выявляет дополнительные альтернативы. Оба типа аналитики могут помочь любой небольшой фирме сохранить конкурентоспособность.

Бизнес-менеджеры используют прогностическую аналитику, как следует из названия, чтобы предвидеть будущее, изучая и обнаруживая тенденции в предыдущих данных, используя машинное обучение и статистические модели. Выводы из этих данных используются для принятия более обоснованных решений и улучшения результатов. Например, банки оценивают данные о заявителях на ипотеку, чтобы определить, будут ли они клиентами с низким или высоким риском. Это своего рода аналитика данных, которая включает информацию о доступных ресурсах, потенциальных сценариях, исторической производительности, текущей производительности и других аспектах, чтобы рекомендовать курс действий или план.

Предписывающая аналитика идет дальше, чем прогнозная аналитика, рекомендуя различные предписанные действия и вероятные последствия каждого выбора. Кроме того, он может предложить оптимальный план действий для каждого заранее определенного результата. Например, во время каждой поездки беспилотный автомобиль выполняет миллионы вычислений и едет автономно. Это демонстрация предписывающей аналитики. Предписывающая аналитика — это абстрактный вид анализа данных, который позволяет компаниям исследовать сценарии «что, если» и прогнозировать результаты на основе множества входных данных. Например, используя предписывающую аналитику, авиакомпании определяют стоимость авиабилетов в зависимости от нескольких потенциальных критериев.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Каково определение прогнозной аналитики?

Предиктивная аналитика — это область расширенной аналитики, которая предсказывает будущие события с использованием исторических данных, статистического моделирования, интеллектуального анализа данных и подходов машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы предоставить наиболее точный прогноз того, что произойдет в будущем, выходя за рамки знаний о прошлых событиях.

Почему предиктивная аналитика важна?

Прогностические модели помогают фирмам приобретать, удерживать и расширять своих самых прибыльных клиентов. Повышение эффективности. Многие предприятия используют алгоритмы прогнозирования для прогнозирования запасов и управления ресурсами. Прогнозная аналитика облегчает прогнозирование запасов и управление ресурсами, повышая эффективность бизнеса и помогая оптимизировать производительность и увеличить доход.

Как работает предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика предсказывает будущие события, используя исторические данные и математическую модель, которая выявляет важные тенденции. Затем эта прогностическая модель используется для текущих данных, чтобы предвидеть, что произойдет дальше, или рекомендовать действия для достижения наилучших результатов.

Где можно использовать предиктивную аналитику?

Предиктивная аналитика может использоваться в маркетинге и производстве. В результате он широко применяется в нескольких отраслях, включая страхование, банковское дело, производство, финансовые услуги, путешествия, здравоохранение, розничную торговлю и телекоммуникации.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по прогностической аналитике и ее определению. Здесь мы обсуждаем методы, инструменты, примеры и прогнозный и предписывающий анализ. Вы можете узнать больше из следующих статей –

• Функция плотности вероятности
• Мультиколлинеарность
• Описательная статистика