Что такое предиктивная аналитика: определение, концепции и примеры

По данным Google Trends, интерес к предиктивной аналитике постоянно растет в течение последних пяти лет. Предиктивная аналитика (также известная как расширенная аналитика) все чаще связывается с бизнес-аналитикой. Но связаны ли они, и если да, то какие преимущества могут получить компании, объединив свою деятельность по бизнес-аналитике с предиктивной аналитикой? Давайте найдем ответы на этот вопрос и многое другое, начав с того, что такое предиктивная аналитика!

Что такое прогностическая аналитика?

Предиктивная аналитика — это важный аналитический подход, используемый многими фирмами для оценки риска, прогнозирования будущих тенденций в бизнесе и прогнозирования необходимости технического обслуживания. Специалисты по данным используют исторические данные в качестве источника и применяют различные регрессионные модели и методы машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций в данных.

Основная цель предиктивной аналитики — прогнозировать, что произойдет в будущем с высокой степенью уверенности. Это отличает предиктивную аналитику от описательной аналитики, которая помогает аналитикам анализировать то, что произошло ранее, и предписывающей аналитики, которая использует методы оптимизации для обнаружения оптимальных решений для реагирования на тенденции, выявленные предиктивной аналитикой.

До сих пор мы обсуждали что такое предиктивная аналитикадалее давайте разберемся с примерами.

Измените свою карьеру с помощью аналитических курсов Simplilearn. Освойте искусство анализа данных и используйте идеи для стимулирования роста бизнеса.

Примеры предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика используется компаниями по всему миру самыми разными способами. Пользователи из различных отраслей, таких как банковское дело, здравоохранение, торговля, гостиничный бизнес, фармацевтика, автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность и производство, получают выгоду от этой технологии.

Вот несколько примеров того, как компании используют предиктивную аналитику:

Предприятия могут лучше оценить спрос, используя передовую и эффективную аналитику и бизнес-аналитику. Рассмотрим гостиничную компанию, которая хочет оценить, сколько людей остановится в определенном районе в эти выходные, чтобы гарантировать наличие достаточного количества сотрудников и ресурсов для удовлетворения спроса.

Применение предиктивной аналитики в высшем образовании включает управление зачислением, сбор средств, набор и удержание. Предиктивная аналитика предлагает значительное преимущество в каждой из этих областей, предлагая интеллектуальные идеи, которые в противном случае были бы проигнорированы.

1. Алгоритм прогнозирования может оценивать каждого учащегося и подсказывать администраторам, как обслуживать учащихся в течение всего периода их обучения, используя данные об учебе учащегося в старшей школе.
2. Модели могут предоставить сборщикам средств важную информацию об оптимальных сроках и стратегиях взаимодействия с потенциальными и текущими донорами.

Прогнозирование является важной проблемой в производстве, поскольку оно гарантирует оптимальное использование ресурсов в цепочке поставок. Например, управление запасами и цех являются критически важными спицами колеса цепочки поставок, которым для функционирования требуются точные прогнозы.

Прогностическое моделирование часто используется для очистки и улучшения данных, используемых для таких оценок. Моделирование гарантирует, что дополнительные данные, включая данные из клиентских действий, могут быть использованы системой, что приводит к более точному прогнозу.

Страховые компании оценивают заявителей на страховку, чтобы оценить вероятность выплаты по будущему иску на основе существующего пула рисков сопоставимых страхователей, а также предыдущих событий, которые привели к выплатам. Актуарии часто используют модели, которые сравнивают атрибуты с данными о предыдущих страхователях и исках.

Прогностическая аналитика может помочь вам улучшить ваши операции на протяжении всего жизненного цикла тестирования программного обеспечения.

Упростите процесс интерпретации огромных объемов данных, полученных во время тестирования программного обеспечения, используя эти данные для моделирования результатов. Вы можете следить за графиком выпуска, отслеживая сроки и используя предиктивное моделирование для оценки того, как задержки повлияют на проект. Выявив эти трудности и их причины, вы сможете внести корректировки в отдельные области до того, как весь проект будет задержан.

Прогностическая аналитика позволяет оценить настроение ваших клиентов, исследуя социальные сети и выявляя тенденции, что позволяет вам предвидеть любую реакцию еще до ее возникновения.

До сих пор мы обсуждали, что такое Predictive analytics и ее примеры. Двигаясь дальше, давайте разберемся, каковы ее аналитические инструменты.

Инструменты предиктивной аналитики используют данные, чтобы помочь вам предсказать будущее. Вместо этого они информируют вас о вероятности различных сценариев. Знание этих возможностей может помочь вам в планировании различных частей вашего бизнеса.

Предиктивная аналитика — это подмножество анализа данных. Описательная аналитика, которая помогает вам определить, что представляют ваши данные, является другой частью аналитики данных. Диагностическая аналитика определяет основные причины произошедшего. Предписывающая аналитика больше похожа на предиктивную аналитику. Она предоставляет вам действенные советы для принятия лучших решений.

Другими словами, предиктивная аналитика лежит между добычей данных, которая ищет закономерности, и предписывающей аналитикой, которая инструктирует вас, что делать с этими знаниями. Ниже приведен список самых популярных инструментов предиктивной аналитики, используемых в отрасли.

SAS — мировой лидер в области аналитики, предлагающий множество различных продуктов для предиктивной аналитики. Список настолько широк, что может быть сложно определить, какой инструмент(ы) вам понадобится для ваших конкретных нужд. Кроме того, фирма не называет предварительные цены, что затрудняет сравнение цен. Тем не менее, при таком количестве различных инструментов, скорее всего, SAS предложит именно то, что вам нужно.

IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) — это программа моделирования данных и аналитики на основе статистики. Программное обеспечение может обрабатывать как организованные, так и неструктурированные данные. Для удовлетворения любых требований безопасности и мобильности это программное обеспечение предлагается в облаке, локально или через гибридное развертывание.

RapidMiner Studio сочетает подготовку и анализ данных с уникальной бизнес-реализацией. Вы можете использовать это оптимальное приложение для автоматизации отчетности на основе временных интервалов или для того, чтобы события вызывали изменения в ваших визуализациях.

Используя более 60 собственных интеграций платформы, вы можете импортировать собственные наборы данных и экспортировать их в другие программы. Расширения предоставляют вам больше функциональности, например, обнаружение аномалий, обработку текста и веб-майнинг, но они могут стоить дороже, чем базовый членский взнос.

TIBCO Spotfire включает в себя множество инструментов для работы с большими наборами данных. Spotfire достаточно прост для использования любым человеком, когда дело касается предиктивной аналитики. Spotfire включает в себя функцию, известную как прогнозы в один клик. Это запрограммированные методы для классификации и кластеризации данных.

Он также отображает взаимосвязи и прогнозы. Spotfire имеет привлекательный дисплей данных. Он постоянно считывает данные и обновляет их в режиме реального времени. Создавать приложения для использования с платформой просто. Алгоритмы машинного обучения Spotfire обеспечивают более глубокое понимание.

Если вы ищете решение для прогнозной аналитики с открытым исходным кодом, H2O должен быть в верхней части вашего списка. Он обеспечивает быструю производительность, низкую стоимость, превосходные функции и большую гибкость. Панель инструментов H2O обеспечивает превосходную визуализацию аналитических данных.

Однако этот инструмент предназначен для опытных специалистов по данным, а не для гражданских специалистов по данным. Если вы инвестировали в обучение, это может быть полезным инструментом.

До сих пор мы подробно обсуждали, что такое Predictive analytics, примеры и его типы. Двигаясь дальше, давайте разберемся, каковы его методы

Методы предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика включает в себя различные подходы к анализу данных, включая интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и др. Ниже приведены методы, используемые в предиктивной аналитике:

Дерево решений — это аналитическая методология, основанная на машинном обучении, которая использует алгоритмы добычи данных для прогнозирования потенциальных рисков и выгод от принятия определенных вариантов. Это визуальная диаграмма, напоминающая перевернутое дерево, которое отображает предполагаемый результат решения. При использовании в аналитике она может решать все формы проблем классификации и отвечать на сложные вопросы.

Нейронные сети — это биологически вдохновленные системы обработки данных, которые используют исторические и текущие данные для прогнозирования будущих значений. Их архитектура позволяет им выявлять сложные связи, скрытые в данных, таким образом, который копирует системы обнаружения шаблонов человеческого мозга.

Они широко используются для распознавания изображений и диагностики пациентов и включают в себя множество слоев, которые принимают данные (входной слой), вычисляют прогнозы (скрытый слой) и предоставляют выходные данные (выходной слой) в виде одного прогноза.

Текстовая аналитика используется, когда компания хочет предвидеть числовое значение. Она основана на подходах из статистики, машинного обучения и лингвистики. Она помогает предсказывать темы документа и анализирует слова, используемые в предоставленной форме.

Метод регрессии имеет решающее значение для организации, когда речь идет об оценке числового показателя, например, сколько времени потребуется целевой аудитории, чтобы вернуться к бронированию авиабилетов перед покупкой, или сколько денег кто-то потратит на оплату транспортных средств в течение определенного периода времени.

Вот и все, что касается предиктивной аналитики.

В этой статье о том, что такое предиктивная аналитика, мы обсудили все об инструментах, концепциях, типах и различных методах предиктивного анализа. Хотя предиктивная аналитика подверглась некоторой критике за то, что машины или алгоритмы не могут предсказывать будущее, в настоящее время она широко применяется практически в каждой отрасли, и с ростом количества данных мы можем прогнозировать будущие результаты с относительной уверенностью. Это позволяет компаниям и учреждениям принимать обоснованные решения. Поскольку она имеет многочисленные приложения в каждой мыслимой отрасли, освоение инструментов предиктивной аналитики необходимо для любого, кто заинтересован в карьере в области науки о данных или бизнес-аналитики в частности.

Что такое предиктивная аналитика

Если вы заинтересованы в том, чтобы узнать больше о предиктивной аналитике или других методах машинного обучения, которые постоянно используются в современной отрасли, ознакомьтесь с курсом Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению и запишитесь на него прямо сейчас! Если у вас возникли какие-либо сомнения по статье «Что такое предиктивная аналитика», оставьте комментарий, и эксперты свяжутся с вами.