Предиктивный анализ в действии для прогнозирования и линий тренда

Аналитика данных изменила бизнес и помогла различным секторам получить прибыль. Подход к тщательному анализу данных для ответа на запросы, выявления тенденций и извлечения информации — может привести вас к необходимой информации для планирования и принятия важных бизнес-решений.

Это может быть выполнено четырьмя различными способами:

'Что случилось?' Достигается с помощью описательногоанализа
'Почему это произошло?' Это относится к диагностическомуанализу
'Что нам делать дальше?' Достигнуто с помощью предписывающего анализа
"Что может произойти в будущем?" Это относится к прогностическому анализу.

Что мы рассмотрим в этой статье?

В этой статье основное внимание уделяется типам, моделям, методам и преимуществам прогнозного анализа. Это необходимо, чтобы нарисовать то же самое в действии для линий тренда, раскрывающих общее направление данных и прогнозирующих путем изучения исторических данных и прошлых моделей.

Давайте углубимся и сосредоточимся на том, который быстро развивается в различных секторах и помогает отраслям/предприятиям лучше всего принимать решения. например, Прогнозный анализ

В мире конкуренции недостаточно реагировать на каждую находку или открытие и импровизированные осложнения. Вместо этого компании/фирмы должны мыслить прогрессивно: предвидеть результаты, использовать возможности и предотвращать потери. Все они становятся легкими с постоянно растущим и большим объемом фактов/данных и легко доступны, чтобы помочь организациям стать более активными и повысить свою ценность. Подробное знание прогнозной аналитики возможно только при наличии прочного описательного, диагностического и предписывающего исследовательского опыта.

Прогнозная аналитика. Это ветвь аналитики данных, которая предвидит будущие результаты событий на основе исторических данных, информации и фактов. Это определяет вероятность предстоящих инцидентов, и они рассчитываются с использованием широкого спектра современных технологий и методов, которые включают в себя различные математические процессы, статистическое моделирование, моделирование данных, искусственный интеллект, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, большие данные и гораздо больше. Эти методы предиктивной аналитики могут выявлять закономерности в данных, чтобы распознавать предстоящие риски и возможности организации. С его помощью можно делать высокоточные прогнозы посредством нескольких циклов проб и ошибок, и он используется предприятиями для получения глубокого понимания будущих событий, чтобы улучшить процесс принятия решений и способствовать максимизации продаж/стоимости.

Шаги, связанные с прогнозной аналитикой

Сбор требований для понимания бизнес-процесса.Очень важно понять спрос, прежде чем предлагать решение. Таким образом, первый шаг включает в себя сбор соответствующих знаний и информации, чтобы наметить план действий. Затем вам необходимо собрать достаточно данных, чтобы правильно обучить прогностическую модель и определить прогностические шаблоны.

2. Проверка бизнес-данных: необходимо проанализировать данные, необходимые для обучения модели. Это означает удаление всей нежелательной информации или шума и обеспечение достаточной информации для безупречного функционирования модели.

3. Подготовка модели.Это самый важный шаг. Здесь вам нужно подготовить продукт по результатам ваших исследований. В моделировании используются прогностические аналитические методы, такие как машинное обучение, большие данные, интеллектуальный анализ данных, статистический анализ и т. д. В конце обучения модель будет учиться на исторических данных и соответствующим образом определять тенденции.

4. Оценка подготовленной модели.Работая с бизнес-аналитиками и выполняя пробные запуски, вы можете понять, имеет ли смысл модель и соответствует ли она потребностям бизнеса. Этот шаг необходим, потому что сложные алгоритмы могут привести к ложным прогнозам, что негативно скажется на бизнесе.

5. Работа над ошибками и повторение всего цикла для обеспечения точности. Вы можете оценить точность, переобучив модель с помощью наборов данных. Этот непрерывный процесс будет постепенно повышать эффективность модели на основе полученных отзывов.

6. Развертывание конечного продукта: когда модель достигает определенного уровня эффективности, ее можно развернуть для практического использования в реальных ситуациях для решения проблем в реальном времени.

Прототипы моделей

Модели прогнозной аналитики составляют основу анализа данных. Кроме того, модели шаблонов и прототипов облегчают пользователям преобразование текущих и исторических данных в математически подтвержденные прогнозы, которые обеспечивают понимание будущего. Различные типы моделей, используемых в прогнозной аналитике, включают:

Модель профилактического обслуживания. прогнозирует вероятность того, что бизнес-оборудование достигнет критической точки.
Модель обеспечения качества.Эта модель предназначена для прогнозирования и предотвращения возможных дефектов в продукте, что позволяет поддерживать качество и обеспечивать удовлетворенность клиентов.
Модель потребительской ценности на протяжении всего жизненного цикла. Она составляет короткий список клиентов, которые с наибольшей вероятностью реинвестируют в услуги и продукты, предлагаемые компанией.
Модель сегментации клиентов. Эта модель направлена на разделение клиентов на сегменты на основе схожих покупательских характеристик и поведения.

Некоторые распространенные полезные методы/модели прогнозной аналитики

Часто используются следующие модели.

Регрессионная модель

Эта статистическая система облегчает определение закономерностей в наборах данных и устанавливает отношения между переменными на основе формул. Модели регрессии оценивают силу связи между переменными. Модель отслеживает, как действия (независимые переменные) влияют на результаты (зависимые переменные), и использует эту информацию для прогнозирования будущих последствий. Когда организация хочет предсказать числовое значение, на помощь приходит алгоритм регрессии. Определяя взаимосвязь между переменными, организации могут выполнять анализ сценариев, также известный как анализ «что, если», чтобы подключить новые независимые переменные и посмотреть, как они влияют на результат.

Полезный пример: организации могут использовать регрессионную модель, чтобы определить, как качество продукта влияет на вероятность покупки. Анализируя взаимосвязь между цветом продукта и вероятностью покупки, организация может увидеть корреляцию между продуктом желтого цвета и увеличением продаж. Поскольку корреляция не равна причинно-следственной связи, организация может изучить, как другие факторы влияют на вероятность покупки, например размер, сезонность или расположение продукта. Они могут использовать эту информацию, чтобы помочь в маркетинговых усилиях или разработке продукта, чтобы определить, какие продукты могут работать хорошо. Его также можно использовать для прогнозирования связи между безрассудным вождением и общим количеством дорожно-транспортных происшествий по вине водителя или влияния на продажи и траты определенной суммы денег на рекламу. В основном как:

Финансовое прогнозирование (например, оценка цен на жилье или цены на акции)
Прогнозирование продаж и рекламных акций
Тестирование автомобилей
Анализ и предсказание погоды
Прогнозирование временных рядов

Наиболее часто используемые методы регрессионного анализа:

Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Полиномиальная регрессия
Ридж-регрессия
Лассо-регрессия
Квантильная регрессия
Байесовская линейная регрессия
Регрессия основных компонентов
Частичная регрессия методом наименьших квадратов
Эластичная чистая регрессия

Подробное обсуждение методов регрессионного анализа — в этой статье.

Модель деревьев решений

Дерево решений — это визуальная диаграмма, напоминающая перевернутое дерево. Начиная с корней, человек движется вниз через постоянно сужающийся диапазон вариантов, каждый из которых описывает потенциальный результат решения. Хотя деревья решений решают все виды задач классификации, они могут отвечать на гораздо более сложные вопросы при использовании в прогнозной аналитике. Проще говоря, эта модель размещает данные в разных сегментах, известных как «ветви», на основе других переменных параметров. Деревья решений можно легко обрабатывать и легко понять, поскольку данные извлекаются в соответствии с требованиями пользователя за короткий период времени.

Дерево решений — это контролируемый алгоритм обучения и популярный метод визуализации аналитических моделей. Деревья решений распределяют входные данные по двум или более категориям на основе ряда утверждений «если-то» (известных как индикаторы), организованных в виде блок-схемы. Целью использования дерева решений является создание обучающей модели, которая может предсказать класс или значение входной переменной путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из обучающих данных.

Полезный пример. Авиакомпания может захотеть узнать, когда лучше лететь в новый пункт назначения, который она планирует обслуживать еженедельно. Он также может захотеть узнать, какую цену установить для такого рейса и на какие сегменты клиентов ориентироваться. Учитывая эти факторы, авиакомпания может использовать дерево решений, чтобы получить представление о последствиях продажи билетов в пункт назначения x по цене y для целевой аудитории z. Доход человека, чей доход неизвестен, можно предсказать на основе доступной информации, такой как род занятий, возраст и другие непрерывные переменные.

Деревья решений используются для эффективной обработки нелинейных наборов данных. Наиболее часто используемые типы деревьев решений:

Деревья решений категориальных переменных
Деревья решений с непрерывными переменными

Подробное обсуждение методов дерева решений — в этой статье.

Модель классификации

Классификация — это метод прогнозирования, который влечет за собой расчет вероятности того, что элемент принадлежит к определенной категории. Задача с двумя классами называется задачей бинарной классификации, а задача с более чем двумя классами — задачей классификации с несколькими классами. Модели классификации генерируют непрерывное значение, которое выражает вероятность принадлежности наблюдения к определенному классу, также известную как достоверность. Модели классификации помещают данные в категории на основе исторических знаний. Классификация начинается с обучающего набора данных, где каждый фрагмент данных уже помечен. Алгоритм классификации изучает корреляции между данными и метками и классифицирует любые новые данные. Эти алгоритмы полезны для сортировки данных по классам.

Полезный случай: они могут помочь компаниям предсказать, является ли конкретный посетитель веб-сайта покупателем или браузером, или является ли подписчик ежемесячным или годовым клиентом. Модели классификации могут помочь организациям более эффективно распределять ресурсы, человеческие или иные. Например, компании могут лучше поддерживать запасы на соответствующем уровне и предотвращать переполнение магазина в определенные часы. Наиболее распространенным примером классификации в коммерческом случае использования являются спам-фильтры, которые помечают входящие электронные письма как «спам» или «не спам» на основе заранее определенных критериев или алгоритмов обнаружения мошенничества, которые отмечают аномальные транзакции. Банки часто используют модели классификации для выявления мошеннических транзакций. Алгоритм может анализировать миллионы предыдущих транзакций, чтобы узнать, как могут выглядеть будущие мошеннические транзакции, и предупреждать клиентов, когда действия на их счетах выглядят подозрительно.

Наиболее часто используемые типы классификации:

Бинарная классификация
Мультиклассовая классификация
Многоуровневая классификация
Несбалансированная классификация

Подробное обсуждение методов классификации — в этой статье.

Модель кластеризации

Модели кластеризации помещают данные в группы на основе схожих атрибутов. Модель кластеризации использует матрицу данных, которая связывает каждый элемент с соответствующими функциями. С помощью этой матрицы алгоритм будет группировать элементы с одинаковыми функциями, выявляя закономерности в данных, которые ранее могли быть скрыты. Кластеризация — один из самых популярных методов интеллектуального анализа данных, который использует машинное обучение для группировки объектов по категориям на основе их сходства, тем самым разбивая большой набор данных на более мелкие подмножества. Кластеризация — один из самых популярных методов неконтролируемой классификации.

Полезный пример: организации могут использовать модели кластеризации для группировки клиентов и создания более персонализированных стратегий таргетинга. Например, ресторан может группировать своих клиентов по местоположению и рассылать листовки только тем клиентам, которые живут в пределах определенного расстояния езды от их нового местоположения. Группирование клиентов на основе сходных покупательских привычек или ценности на протяжении жизни, что позволяет создавать клиентские сегменты и позволяет бизнесу создавать персонализированные маркетинговые кампании в масштабе. Это поможет вам понять предпочтения ваших клиентов для расширения вашего бизнеса. Кластеризацию можно разделить на две подгруппы:

Жесткая кластеризация означает, что точки данных напрямую назначаются категориям. Каждая точка данных либо полностью принадлежит кластеру, либо нет.

Мягкая кластеризация назначает вероятность того, что точка данных принадлежит одному или нескольким кластерам, а не назначает эту точку данных кластеру.

Наиболее часто используемые типы кластеризации:

Кластеризация на основе центроида
Кластеризация на основе плотности
Кластеризация на основе распределения
Иерархическая кластеризация

Подробное обсуждение методов кластеризации — в этой статье.

Модель временных рядов

Модели временных рядов фиксируют точки данных по отношению ко времени. Поскольку многие мировые данные могут быть смоделированы в виде временных рядов, время является одной из наиболее распространенных независимых переменных, используемых в прогнозной аналитике. Типичная модель может использовать данные за последний год для анализа показателя, а затем прогнозировать этот показатель на ближайшие недели. Это позволяет организациям прогнозировать и исследовать несколько сценариев, не теряя времени и усилий. Поскольку время является общей переменной, организации используют анализ временных рядов для различных приложений. Временной ряд — это последовательность точек данных, которые происходят в течение определенного периода времени. При анализе временных рядов аналитики записывают точки данных с постоянными интервалами в течение заданного периода, а не просто записывают точки данных с перерывами или случайным образом. Для анализа временных рядов обычно требуется большое количество точек данных для обеспечения согласованности и надежности. Обширный набор данных гарантирует, что у вас будет репрезентативный размер выборки, и что анализ может отсечь зашумленные данные. Это также гарантирует, что любые обнаруженные тенденции или закономерности не являются выбросами и могут учитывать сезонные колебания. Он может отображать вероятные изменения в данных, такие как сезонность или циклическое поведение, что обеспечивает лучшее понимание переменных данных и помогает лучше прогнозировать.

Полезный пример: эту модель можно использовать для анализа сезонности, который прогнозирует, как активы зависят от времени года, или для анализа тенденций, который определяет движение активов во времени. Некоторые практические приложения включают прогнозирование продаж на предстоящий квартал, прогнозирование количества посетителей магазина или даже определение того, когда люди с наибольшей вероятностью могут заболеть гриппом. Такие отрасли, как финансы, розничная торговля и экономика, часто используют анализ временных рядов, потому что валюта и продажи постоянно меняются. Анализ фондового рынка — отличный пример анализа временных рядов в действии, особенно с автоматическими торговыми алгоритмами. Точно так же анализ временных рядов идеально подходит для прогнозирования изменений погоды, помогая метеорологам предсказывать

все, от завтрашнего прогноза погоды до будущих лет изменения климата. Изменения среднего дохода домохозяйства или цены акции с течением времени.

Наиболее часто используемые типы временных рядов:

Измерения, собранные через равные промежутки времени (метрики)
Измерения, собранные через нерегулярные промежутки времени (события)

Подробное обсуждение данных временных рядов — в этой статье.

Модель нейронных сетей

Нейронная сеть — это мощная вычислительная модель данных, которая может фиксировать и представлять сложные отношения ввода-вывода. Нейронные сети — это биологически вдохновленные методы обработки данных, которые используют прошлые и текущие данные для оценки будущих значений. Их конструкция позволяет им находить сложные корреляции, скрытые в данных, таким образом, который имитирует механизмы обнаружения паттернов человеческого мозга. Широко используемые для таких приложений, как распознавание изображений и диагностика пациентов, они состоят из нескольких слоев, которые принимают входные данные (входной слой), вычисляют прогнозы (скрытый слой) и предлагают выходные данные (выходной слой) в виде одного прогноза. Большинство нейронных сетей используют математические уравнения для активации нейронов, где каждый вход соответствует выходу. Нейронная сеть создается путем создания сети входных узлов (куда вы вставляете данные), выходных узлов (которые показывают результаты, когда данные проходят через сеть) и скрытого слоя между этими узлами. Скрытый слой — это то, что делает сеть умнее, чем традиционные инструменты прогнозирования, потому что он учится так же, как человек, запоминая прошлые связи в данных и включая эти данные в алгоритм. Однако этот скрытый слой представляет собой «черный ящик», а это означает, что даже специалисты по данным не всегда могут понять, как алгоритм производит свои вычисления — можно непосредственно наблюдать только входные и выходные данные.

Полезный случай: в основном используется для распознавания речи, лиц и образов. Они также используются в приложениях аппроксимации функций, таких как системы восстановления питания. Это используется для поиска краев в любом изображении.

Наиболее часто используемые типы нейронных сетей:

Персептрон
Сети прямого распространения
Многослойный персептрон
Радиальные сети
Сверточные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети
Сети долговременной памяти

Подробное обсуждение типов нейронных сетей — в этой статье.

Искусственный интеллект и машинное обучение

В контексте прогнозного моделирования машинное обучение — это метод вычислительного обучения, который анализирует данные и создает модель, соответствующую данным. К сожалению, эти модели машинного обучения, по сути, являются черными ящиками, где модели получаются непосредственно из данных в результате машинного обучения, не полагаясь на явное программирование человеком. Следовательно, эффективность методов машинного обучения зависит от качества обучающих данных. Предвзятые, устаревшие или неадекватно отражающие целевую совокупность данные снижают точность прогнозов модели. Преимущество машинного обучения в том, что оно может выводить закономерности из миллионов наблюдений. Затем модель использует это распознавание образов, чтобы научиться распознавать закономерности в данных, которые она еще не видела.

Полезный случай: исторические данные показывают, что учащиеся с более высоким средним баллом, как правило, получают более высокие доходы, алгоритм будет прогнозировать доход как функцию среднего балла. Распознавание вашего лица в ближайшем отделении банка, чтобы помочь вам с более личным опытом. Самоуправляемые автомобили, которые учатся водить. Он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой страховой клиент с большей вероятностью выдвинет претензию.

Наиболее часто используемые типы ИИ/машинного обучения:

контролируемое обучение
Неконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение
Усиленное обучение

Подробное обсуждение типов AI/ML — в этой статье.

Предиктивная аналитика в действии

Использование предиктивной аналитики дает несколько преимуществ:

Прогнозирование будущих денежных потоков
Определение потребности в персонале
Поведенческий таргетинг
Предотвращение неисправности
Раннее выявление аллергических реакций
Точность диагностики
Рекомендательные системы
Расчет кредитных рейтингов
Примерное время прибытия
Персонализируйте клиентский опыт
Снижение рисков и мошенничества
Оперативно решать проблемы
Сокращение времени и затрат на прогнозирование бизнес-результатов
оптимизировать маркетинговые кампании
Получите конкурентное преимущество
Улучшить размер прибыли

Начните работу с инструментами прогнозной аналитики и определенными методами, выполнив следующие действия:

SAP Аналитика Облако
Альтерикс
Таблица
Расширенная аналитика SAS
Студия RapidMiner
Статистика TIBCO
IBM SPSS
Аналитическая платформа KNIME
H2O
Майкрософт Лазурное машинное обучение
Расширенная аналитика с Power BI, R и Python

Краткое содержание

В этой статье мы рассмотрели различные методы прогнозной аналитики, включая связанные с ней преимущества, типы и приложения. Мы также подробно рассмотрели конкретные методы аналитики, позволяющие делать прогнозы с помощью различных инструментов. Прогнозная аналитика — это новая область, которая создает широкий спрос на себя. На самом деле аналитика данных в целом будет определять отрасли в будущем. Он не только произвел революцию в бизнесе и компаниях, но и сыграл важную роль в обеспечении массовой занятости. Учитывая потенциал экспоненциального бума, аналитика данных и связанные с ней области исследований, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, будут незначительно влиять на жизнь людей в ближайшие пять-десять лет. Следовательно, прогнозная аналитика — это быстро развивающаяся область, которая дает очевидные преимущества компаниям, которые тщательно ее практикуют.