Predictive Analytics: Vad är det och hur det fungerar

Predictive analytics är en gren av datavetenskap som använder olika metoder för att analysera data från ett företag, för att hitta mönster eller trender som hjälper företaget att fatta rätt beslut.

Det finns många aktiviteter involverade i denna process och de inkluderar discipliner som maskininlärning, dataanalys och artificiell intelligens algoritmer som hjälper till att göra dessa förutsägelser.

Du kan använda prediktiv analys i en mängd olika applikationer. Allt du behöver är tillgång till historisk data som du kan använda för att träna ditt system, plus aktuell data att göra förutsägelserna på.

Den här bloggen tittar på alla olika fördelar med att använda prediktiv analys i ditt företag, och visar dig dessutom hur du kommer igång.

Hur Predictive Analytics fungerar

Predictive analytics är en del av de olika områdena för dataanalys. De andra är deskriptiv analys, diagnostisk analys och preskriptiv analys.

Som deras olika namn också antyder är deskriptiv analys det område som beskriver allt som hände i en situation, medan diagnostisk analys försöker ta reda på varför det hände. Predictive analytics, å andra sidan, fokuserar på att hitta saker som kan hända i framtiden, medan den fjärde, prescriptive analytics, letar efter sätt du kan få specifika saker att hända.

Låt oss nu titta på de sätt som prediktiv analys använder för att upptäcka vad som kan hända i framtiden. Jag kommer att lista dem i stegen som följer.

Steg 1: Måldefinition

Först måste du definiera vad du försöker uppnå och det gör du genom att specificera dina mål för den prediktiva analysen och de målvariabler som du försöker förutsäga. Dessa mål kan vara försäljning, nya kundförvärv, underhåll av utrustning och så vidare.

Steg 2: Datainsamling

Därefter måste du samla in historisk data som du kan använda för att träna din prediktiva modell. Datauppsättningen bör vara så omfattande som möjligt, med all relevant information och målvariabler.

Steg 3: Dataförbehandling och val av funktioner

Du måste alltid förbereda din data innan du tränar en modell genom att ta bort extremvärden och se till att alla variabler är på en jämförbar skala. För att sedan förenkla ditt arbete och förbättra noggrannheten måste du välja de variabler eller funktioner som är viktigast för att uppnå de resultat du behöver.

Steg 4: Val av modell

Olika maskininlärningsmodeller fungerar bra för olika uppgifter. Så du måste också välja vilken typ av prediktiv modell som du kommer att arbeta med. Exempel inkluderar neurala nätverk, linjär regression, beslutsträd och mer.

Steg 5: Modellutbildning och finjustering

Utbildningsfasen är helt enkelt att mata modellen med rådata och lära den vilka utgångar som är önskvärda och vilka som inte är det. Ju mer data du matar in en modell, desto bättre blir dess förutsägelser. Du kan sedan testa modellen för att validera dess prestanda och finjustera parametrar vid behov.

Steg 6: Göra förutsägelser och distribuera 

När du är nöjd med dess prestanda kan du använda modellen för att göra förutsägelser om nya data. Du kan också behöva distribuera modellen i en specifik miljö eller integrera den med andra applikationer och system.

Fördelar med Predictive Analytics

Det finns många fördelar med att ha en prediktiv analytisk AI-modell till ditt förfogande, även om detta beror på vilket arbete du tänker göra och på hur väl modellen har tränats. Här är några av de stora fördelarna med att använda prediktiv analys.

• Bedöma och minska risken: Förmågan att analysera historisk data gör det lättare för prediktiva analysmodeller att identifiera mönster som indikerar hot, riskbeteende eller potentiell skada för ett företag. Dessa kan inkludera identifiering av bedrägligt beteende, kreditrisk och andra anomalier som annars skulle kosta företaget lite pengar.
• Prognostisera framtida trender: Samma mönster kan också hjälpa till att identifiera marknadstrender och relaterat kundbeteende. Företag kan utnyttja denna information för att få en konkurrensfördel, tjäna mer pengar och få bättre kundengagemang.
• Förbättra beslutsmaskering: Predictive analytics ger också chefer ett viktigt beslutsverktyg. Förmågan att identifiera relationer, trender och mönster i aktuell och historisk data, gör det möjligt för alla företagsledare att fatta solida datadrivna beslut genom djupare insikter om framtiden.
• Öka effektiviteten: Vissa företag kan använda prediktiv analys för att förutsäga kundernas efterfrågan och därmed vara redo att möta efterfrågan genom att öka produktions- eller lagernivåerna. Fabriker kan också använda prediktivt underhåll för att minska maskinhaverier och spara kostnader.
• konkurrens~~POS=TRUNC fördelar~~POS=HEADCOMP: De flesta företag är beroende av information, och att ha rätt insikter om en situation eller händelse kan ge även små företag en konkurrensfördel gentemot större.
• Öka intäkterna: Genom att ha en konkurrensfördel, optimera verksamheten och kundengagemang, eller genom att kunna optimera resursallokeringen, kan ett företag öka totala intäkter och vinster.

Modelltyper och tekniker

Det finns olika typer av maskininlärningsmodeller som du kan använda för att bygga en applikation för prediktiv analys. Varje typ har sina för- och nackdelar, så ditt bästa val beror på det arbete du har till hands och vilken typ av resultat du försöker uppnå.

Följande är de viktigaste modelltyperna som du kan använda för att bygga din applikation.

• Beslutsträdsmodeller: De använder noder som representerar grenar i beslutsfattande, ungefär som hur människor resonerar. De används ofta i informationsklassificering, som t.ex är detta en fågel eller en hund?, är detta projekt låg risk eller hög risk?och så vidare.
• Neurala nätverk: Ett neuralt nätverk är en annan typ av maskininlärningssystem som är modellerat efter den mänskliga hjärnan. De arbetar med lager som kallas neuroner som gör det möjligt för dem att lära sig sambanden mellan olika typer av datainmatning och vad de betyder. Ett exempel är stora språkmodeller och system för handskriftsigenkänning. Neurala nätverk är idealiska för komplexa projekt.
• Tidsföljder: Händelser som inträffar över tid, såsom aktie- eller valutakurser, hanteras bäst med tidsserieanalys. En tidsserie är en kronologisk följd av data som indexeras över förutbestämda tidsintervall. Den här modellen är bra för ekonomi, teknik, mönsterigenkänning, väderprognoser och mer.
• Regressionsanalysmodeller: Regressionsanalys är en statistisk metod som används för att uppskatta sambandet mellan två variabler. Om en av variablerna beror på en annan, till exempel ett barns längd beror på dess ålder, eller en persons vikt beror på hur mycket mat han äter dagligen, så kan regressionsanalys användas för att förutsäga värdet av en variabel, t.ex. vikt, baserat på på den andra t.ex. höjd.
• Klustring av modeller: Klustring är en datagrupperingsteknik som använder liknande egenskaper mellan objekt för att gruppera dem i kluster. En liknande kvalitet kan vara allt från färg, form, höjd, inkomstnivå och så vidare. Klustring fungerar bra för kundsegmentering, rekommendationsmotorer, mönsterigenkänning och mer.

Förutsägande analysapplikationer över branscher

Olika människor använder redan prediktiv analys för att uppnå prognoser och andra prediktiva resultat inom olika branscher. Följande branscher är några av de tyngsta användarna av tekniken.

• Finans : Finansbranschens företag utnyttjar prediktiv analys för så många aktiviteter, inklusive upptäckt och förebyggande av bedrägerier, riskbedömning, kundsegmentering, intäktsökning, medarbetartillfredsställelse och många fler.
• Tillverkning & Supply Chain: Tillverkare använder prediktiv analys för lagerhantering, försäljning och marknadsföring av sina produkter, personaloptimering för att anpassa sig till produktionsscheman, optimering av råvaruanskaffning och prediktivt underhåll för att undvika maskinhaveri och minska stilleståndstiden.
• Detaljhandeln: Prediktiv analys kan också användas inom detaljhandeln på sätt som efterfrågeprognoser, marknadsföringskampanjer och för att förutsäga intäkter.
• Sport: Lag och deras chefer kan upptäcka massor av värdefulla insikter genom att använda prediktiv analys av sina spelare, tränare och deras historiska prestationer. Detta kan leda till bättre spelstrategier, förbättrade lagprestationer och bättre förebyggande av skador.
• Underhållsprognoser: Många företag förlitar sig på olika maskiner för produktivitet och när dessa maskiner går sönder förlorar de pengar. Prediktiv analys kan lösa detta problem med hjälp av sensorer och rätt programvara för att övervaka och analysera dessa maskiner, så det är lätt att upptäcka kommande haverier.
• Driftsoptimering: Om ditt företag bedriver verksamhet som producerar massor av dataspår kan prediktiv analys vara ett idealiskt verktyg för att hjälpa dig att upptäcka sätt att optimera din verksamhet. Dessa optimeringar kan sträcka sig från uppsökande marknadsföring till att spara driftskostnader och maximera intäkterna med rätt prissättning.
• Väderprognos: Väderprognosmakare använder också prediktiv analys för noggrannhet. De kombinerar och matar data från satelliter, väderstationer och olika sensorer till en AI-modell som ger förutsägelserna.
• Videospel: Tillämpningarna av prediktiv analys inom spelindustrin är också många. De hjälper till att förbättra spelarens engagemang genom att förutsäga vad enskilda spelare kommer att gilla. De hjälper också till att maximera köp i spelet, vilket kan öka intäkterna när det görs rätt.

Utmaningar med prediktiv analys

Även om prediktiv analys kan ge värdefulla insikter, kommer den också med sina egna utmaningar, vilket kan göra det svårare att implementera. Följande är några av dessa vanliga implementeringsutmaningar för prediktiv analys.

• Komplexitet: Prediktiv analys är inte ett väldigt enkelt ämne, så det kanske inte är för alla. Detta innebär att varje team eller företag bör ha någon med de grundläggande färdigheterna som är dedikerade till analys.
• Datakvalitet: En prediktiv modell är bara så bra som den data den tränas på. Så oavsett vilken typ av maskininlärningsmetod och algoritmer du använder, kommer du att få dåliga resultat om du tränar ditt system på dålig data. Lösningen är förstås att arbeta med högkvalitativ data, både med att träna modellen och göra förutsägelser.
• Antagande: Vissa människor misstror helt enkelt maskiner eller användningen av AI-verktyg eftersom de inte köper hela artificiell intelligens-idén. Att övervinna sådana antagandeutmaningar kräver tid och utbildning om för- och nackdelar med att arbeta med AI-verktyg.

De bästa verktygen för prediktiv analys

Det finns många verktyg där ute som kan hjälpa dig med prediktiv analys, alla med olika tillvägagångssätt. Här är några av de mest populära:

• KNIME: Gratis analysplattform med öppen källkod.
• RapidMiner: Datautvinning och maskininlärningsplattform.
• SAP Analytics: Molnbaserad dataanalysplattform.
• Weka: Dataplattform för moln och AI.
• DataRobot: Plattform för snabba tillämpningar.
• Google Cloud AutoML: Nybörjarvänlig maskininlärning i företagsklass.
• SAS: Analyslösningar för olika branscher.
• Databrickor: Generativ AI-driven dataintelligensapplikation.
• H2O.ai: Generativ och prediktiv moln AI-plattform.
• Alteryx: Lättanvänt verktyg för dataanalys

Slutsats

Som avrundning av det här blogginlägget om prediktiv analys och dess många fördelar för organisationer från tillverkning till marknadsföring och ekonomi, har du sett de olika kreativa sätt som företag använder denna teknik på.

Du kommer också att inse att du också kan utnyttja kraften i prediktiv analys genom data, maskininlärning och statistiska algoritmer för att generera värdefulla insikter och prognoser för ditt företag.