Ce sunt analizele predictive?
Analitica predictivă descrie utilizarea statisticilor și modelării pentru a determina performanțele viitoare pe baza datelor actuale și istorice. Analiticele predictive analizează tiparele din date pentru a determina dacă aceste tipare vor apărea din nou, ceea ce permite întreprinderilor și investitorilor să se adapteze unde își folosesc resursele pentru a profita de eventuale evenimente viitoare.
Cheie de luat cu cheie
- Analiza predictivă este folosirea statisticilor și a tehnicilor de modelare pentru a determina performanțele viitoare. Este utilizată ca instrument de luare a deciziilor într-o varietate de industrii și discipline, cum ar fi asigurările și marketingul. Analitica predictivă și învățarea automată sunt deseori confundate între ele, dar ele sunt diferite discipline.
Înțelegerea analizelor predictive
Există mai multe tipuri de metode de analiză predictivă disponibile. De exemplu, extragerea datelor implică analiza tranșelor mari de date pentru a detecta tiparele din acestea. Analiza textului face același lucru, cu excepția blocurilor mari de text.
Modelele predictive privesc datele din trecut pentru a determina probabilitatea anumitor rezultate viitoare, în timp ce modelele descriptive privesc datele din trecut pentru a determina modul în care un grup poate răspunde la un set de variabile.
Analiza predictivă este un instrument de luare a deciziilor într-o varietate de industrii. De exemplu, companiile de asigurări examinează solicitanții de poliță pentru a determina probabilitatea de a plăti pentru o cerere viitoare bazată pe fondul de risc actual al asiguratilor, precum și evenimente anterioare care au dus la plăți. Marketerii se uită la modul în care consumatorii au reacționat la economia de ansamblu atunci când planifică o nouă campanie și pot utiliza schimbări demografice pentru a determina dacă mixul actual de produse îi va atrage pe consumatori să facă o achiziție.
Comercianții activi analizează o varietate de valori bazate pe evenimente anterioare atunci când decid dacă cumpără sau vând o garanție. Mediile în mișcare, benzile și punctele de pauză se bazează pe date istorice și sunt utilizate pentru a prognoza mișcările viitoare ale prețurilor.
Concepții greșite comune ale analizelor predictive
O concepție greșită comună este că analitica predictivă și învățarea automată sunt aceleași lucruri. La baza sa, analizele predictive includ o serie de tehnici statistice (inclusiv învățarea automată, modelarea predictivă și extragerea datelor) și utilizează statistici (atât istorice cât și actuale) pentru a estima sau a prezice rezultatele viitoare. Analitica predictivă ne ajută să înțelegem posibile evenimente viitoare prin analizarea trecutului. Întrucât învățarea mașină, pe de altă parte, este un sub-câmp al informaticii care, conform definiției din 1959 de Arthur Samuel - un pionier american în domeniul jocurilor pe computer și al inteligenței artificiale, care oferă „calculatoarelor capacitatea de a învăța fără a fi programat explicit.“
Cele mai frecvente modele predictive includ arbori de decizie, regresii (liniare și logistice) și rețele neuronale - care este câmpul emergent al metodelor și tehnologiilor de învățare profundă.
Exemplu de analiză predictivă
Prognoza este o sarcină esențială în fabricare, deoarece asigură utilizarea optimă a resurselor dintr-un lanț de aprovizionare. Razele critice ale roții lanțului de aprovizionare, indiferent că este vorba despre gestionarea stocurilor sau a etajului magazinului, necesită previziuni precise pentru funcționare. Modelarea predictivă este adesea folosită pentru curățarea și optimizarea calității datelor utilizate pentru astfel de prognoze. Modelarea asigură că mai multe date pot fi ingerate de sistem, inclusiv din operațiuni orientate către clienți, pentru a asigura o prognoză mai precisă.
