Что такое прогнозная аналитика: определение, концепции и примеры

По данным Google Trends, интерес к прогнозной аналитике постоянно растет за последние пять лет. Прогнозная аналитика (также известная как расширенная аналитика) все чаще связана с бизнес-аналитикой. Но связаны ли они между собой, и если да, то какие преимущества может получить бизнес, объединив свою деятельность по бизнес-аналитике с прогнозной аналитикой? Давайте найдем ответы на этот вопрос и на многие другие, начиная с того, что такое прогнозная аналитика!

Что такое прогнозная аналитика?

Прогнозная аналитика — это важный аналитический подход, используемый многими фирмами для оценки рисков, прогнозирования будущих тенденций бизнеса и прогнозирования необходимости технического обслуживания. Ученые, работающие с данными, используют исторические данные в качестве источника и используют различные модели регрессии и методы машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций в данных.

Основная цель прогнозной аналитики — спрогнозировать, что произойдет в будущем, с высокой степенью уверенности. Это отличает прогнозную аналитику от описательной аналитики, которая помогает аналитикам анализировать то, что произошло ранее, и предписывающей аналитики, которая использует методы оптимизации для обнаружения оптимальных решений для устранения тенденций, выявленных прогнозной аналитикой.

До сих пор мы обсуждали что такое прогнозная аналитикаДалее разберемся на его примерах.

Измените свою карьеру с помощью курсов по аналитике Simplilearn. Овладейте искусством анализа данных и используйте полученные знания для стимулирования роста бизнеса.

Примеры прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика широко используется компаниями по всему миру. Выгоду от этой технологии получают пользователи из различных отраслей, таких как банковское дело, здравоохранение, торговля, гостиничный бизнес, фармацевтика, автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность и производство.

Вот несколько примеров того, как компании используют прогнозную аналитику:

Предприятия могут лучше оценивать 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 они могли гарантировать наличие достаточного количества сотрудников и ресурсов для удовлетворения спроса.

Приложения прогнозной аналитики в сфере высшего образования включают управление набором студентов, сбор средств, набор и удержание студентов. Прогнозная аналитика дает значительное преимущество в каждой из этих областей, предлагая интеллектуальную информацию, которой в противном случае можно было бы пренебречь.

1. Алгоритм прогнозирования может оценить каждого учащегося и подсказать администраторам, как обслуживать учащихся во время их зачисления, используя данные, полученные за годы учебы учащегося в старшей школе.
2. Модели могут предоставить сборщикам средств важную информацию об оптимальном времени и стратегиях взаимодействия с потенциальными и нынешними донорами.

Прогнозирование является важной задачей в производстве, поскольку оно гарантирует оптимальное использование ресурсов в цепочке поставок. Например, управление запасами и производственный цех являются важнейшими узлами колеса цепочки поставок, для работы которых необходимы точные прогнозы.

Прогнозное моделирование часто используется для очистки и улучшения данных, используемых для таких оценок. Моделирование гарантирует, что система может использовать дополнительные данные, в том числе данные о деятельности, связанной с клиентами, что приводит к более точному прогнозу.

Страховые компании оценивают претендентов на полисы, чтобы оценить вероятность необходимости выплаты по будущему убытку на основе существующего пула рисков сопоставимых держателей полисов, а также предыдущих событий, которые привели к выплатам. Актуарии часто используют модели, которые сравнивают атрибуты с данными о предыдущих держателях полисов и претензиях.

Прогнозная аналитика может помочь вам улучшить вашу деятельность 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 прогнозное моделирование, чтобы оценить, как задержки повлияют на проект. Выявив эти трудности и их причины, вы сможете внести коррективы в отдельные направления до того, как весь проект будет отложен.

Прогнозная аналитика может оценить настроение ваших клиентов, исследуя социальные сети и выявляя тенденции, что позволяет вам предвидеть любую реакцию до того, как она произойдет.

До сих пор мы обсуждали, что такое прогнозная аналитика и ее примеры. Двигаясь дальше, давайте разберемся, каковы его инструменты аналитики.

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

Прогнозная аналитика — это разновидность анализа данных. Описательная аналитика, которая помогает вам определить, что представляют собой ваши данные, является еще одной частью анализа данных. Диагностический анализ выявляет коренные причины произошедшего. Предписывающая аналитика больше похожа на прогнозную аналитику. Это даст вам практические советы по выбору лучшего варианта.

Другими словами, прогнозная аналитика находится между интеллектуальным анализом данных, который ищет закономерности, и предписывающей аналитикой, которая инструктирует вас, что делать с этими знаниями. Ниже приведен список наиболее популярных инструментов прогнозной аналитики, используемых в отрасли.

SAS — мировой лидер в области аналитики, предлагающий множество различных продуктов для прогнозной аналитики. Список настолько обширен, что может быть сложно определить, какие инструменты вам потребуются для ваших конкретных нужд. Кроме того, фирма не называет предварительные цены, что затрудняет сравнение цен. Тем не менее, с таким большим количеством различных инструментов, скорее всего, SAS предложит именно то, что вам нужно.

IBM SPSS (Статистический пакет для социальных наук) — это программа моделирования данных и анализа на основе статистики. Программное обеспечение может обрабатывать как организованные, так и неструктурированные данные. Чтобы удовлетворить любые требования безопасности и мобильности, это программное обеспечение предлагается в облаке, локально или посредством гибридного развертывания.

RapidMiner Studio сочетает подготовку и анализ данных с уникальной реализацией бизнеса. Вы можете использовать это приложение с оптимальным кодом для автоматизации отчетов на основе временных интервалов или для того, чтобы события инициировали изменения в ваших визуализациях.

Используя более 60 встроенных интеграций платформы, вы можете импортировать свои собственные наборы данных и экспортировать их в другие программы. Расширения предоставляют вам больше функций, 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, чтобы его мог использовать каждый, когда дело доходит до прогнозной аналитики. Spotfire включает в себя функцию, известную как прогнозы в один клик. Это заранее запрограммированные методы классификации и кластеризации данных.

Он также отображает отношения и прогнозы. Spotfire имеет привлекательное отображение данных. Он всегда постоянно считывает данные и обновляет их в режиме реального времени. Создавать приложения для использования с платформой очень 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 высокую производительность, низкую стоимость, превосходные функции и большую гибкость. Панель управления H2O обеспечивает превосходную визуализацию данных.

Однако этот инструмент предназначен для опытных специалистов по данным, а не для обычных специалистов по данным. Если вы вложили средства в обучение, это может оказаться полезным инструментом.

До сих пор мы подробно обсуждали, что такое прогнозная аналитика, примеры и ее виды. Двигаясь дальше, давайте разберемся, каковы его приемы.

Методы прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика включает в себя различные подходы к анализу данных, включая интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и другие. В прогнозной аналитике используются следующие методы:

Дерево решений — это методология анализа, основанная на машинном обучении, которая использует алгоритмы интеллектуального анализа данных для прогнозирования потенциальных рисков и преимуществ принятия определенных вариантов. Это визуальная диаграмма, напоминающая перевернутое дерево, на которой изображен предполагаемый результат решения. При использовании для аналитики он может решать все виды задач классификации и отвечать на сложные вопросы.

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

Они широко используются для распознавания изображений и диагностики пациентов и содержат множество уровней, которые принимают данные (входной уровень), вычисляют прогнозы (скрытый уровень) и предоставляют выходные данные (выходной уровень) в форме одного прогноза.

Текстовая аналитика используется, когда компания хочет предугадать числовое число. Он построен на подходах из статистики, машинного обучения и лингвистики. Он помогает прогнозировать темы документа и анализирует слова, используемые в предоставленной форме.

Метод регрессии имеет решающее значение для организации, когда дело доходит до оценки числового показателя, например, сколько времени потребуется целевой аудитории, чтобы вернуться к бронированию авиабилета перед покупкой, или сколько денег кто-то потратит на оплату транспортных средств в течение определенного периода времени. времени.

Это все о том, что такое прогнозная аналитика.

В этой статье, что такое прогнозная аналитика, мы обсудили все об инструментах, концепциях, типах и различных методах прогнозного анализа? Хотя предиктивная аналитика подвергалась некоторой критике за то, что машины или алгоритмы не могут предсказывать будущее, сейчас она широко применяется практически во всех отраслях, и, имея все больше и больше данных, мы можем прогнозировать будущие результаты с относительной уверенностью. Это позволяет предприятиям и учреждениям принимать обоснованные решения. Поскольку он имеет множество применений во всех мыслимых отраслях, освоение инструментов прогнозной аналитики необходимо для всех, кто заинтересован в карьере в области науки о данных или, в частности, бизнес-аналитики.

Что такое прогнозная аналитика

Если вы хотите узнать больше о прогнозной аналитике или других методах машинного обучения, которые постоянно используются в современной отрасли, посетите курс Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению и немедленно запишитесь! Если у вас есть какие-либо сомнения в статье «Что такое прогнозная аналитика» », пожалуйста, оставьте комментарий, и эксперты свяжутся с вами.