Прогностична аналітика

Що таке прогнозована аналітика?

Прогностична аналітика описує використання статистики та моделювання для визначення майбутньої ефективності на основі поточних та історичних даних. Прогнозована аналітика аналізує закономірності в даних, щоб визначити, чи ці закономірності знову з’являться, що дозволяє компаніям та інвесторам пристосовуватися до того, де вони використовують свої ресурси, щоб скористатися можливими майбутніми подіями.

Розуміння прогнозної аналітики

Доступно кілька типів методів прогнозної аналітики. Наприклад, видобуток даних передбачає аналіз великих траншів даних для виявлення з них закономірностей. Аналіз тексту робить те саме, за винятком великих блоків тексту.

Прогнозні моделі розглядають минулі дані, щоб визначити ймовірність певних майбутніх результатів, тоді як описові моделі розглядають минулі дані, щоб визначити, як група може реагувати на набір змінних.

Прогностична аналітика – це інструмент прийняття рішень у різних галузях промисловості. Наприклад, страхові компанії перевіряють заявників полісів, щоб визначити ймовірність виплати майбутніх вимог, виходячи з поточного фонду ризиків подібних страхувальників, а також минулих подій, що призвели до виплат. Маркетологи розглядають, як споживачі відреагували на економіку в цілому, плануючи нову кампанію, і можуть використовувати демографічні зміни, щоб визначити, чи спонукає поточний набір продуктів споживачів зробити покупку.

Активні трейдери розглядають різноманітні показники на основі минулих подій, вирішуючи, купувати чи продавати цінний папір. Ковзні середні, діапазони та точки зупинку базуються на історичних даних і використовуються для прогнозування майбутнього руху цін.

Поширені помилки прогнозної аналітики

Поширеною помилкою є те, що прогнозована аналітика та машинне навчання – це одне і те ж. За своєю суттю прогнозована аналітика включає низку статистичних методів (включаючи машинне навчання, прогнозне моделювання та видобуток даних) і використовує статистичні дані (як історичні, так і поточні) для оцінки або прогнозування майбутніх результатів. Прогностична аналітика допомагає нам зрозуміти можливі майбутні випадки, аналізуючи минуле. Тоді як машинне навчання, навпаки, є підгалузю інформатики, яка, згідно з визначенням Артура Семюеля в 1959 р. – американським піонером у галузі комп’ютерних ігор та штучного інтелекту, яка надає «комп’ютерам можливість вчитися без явного програмування. “

Найбільш поширені прогнозні моделі включають дерева рішень, регресії (лінійні та логістичні) та нейронні мережі – що є новим полем методів та технологій глибокого навчання.

Приклад прогнозної аналітики

Прогнозування є важливим завданням у виробництві, оскільки воно забезпечує оптимальне використання ресурсів у ланцюгу поставок. Критичні спиці колеса ланцюга поставок, будь то управління запасами чи цех, вимагають точних прогнозів для функціонування. Прогностичне моделювання часто використовується для очищення та оптимізації якості даних, що використовуються для таких прогнозів. Моделювання гарантує, що система може отримати більше даних, включаючи операції, спрямовані на клієнта, для забезпечення більш точного прогнозу.