Что такое прогнозная аналитика? Преимущества, модели и варианты использования

Прогнозная аналитика — это аналитический процесс, который использует статистику и методы моделирования для принятия обоснованных решений и прогнозов будущих результатов на основе текущих и исторических данных. Компании используют эти методы, в том числе интеллектуальный анализ данных, прогнозное моделирование и машинное обучение, для оценки рисков и прогнозирования бизнес-тенденций.

В результате бизнес-лидеры могут использовать прогнозную аналитику, чтобы повысить шансы на успех многих инициатив или быстро протестировать различные сценарии. Это дает предприятиям различных отраслей конкурентное преимущество и помогает им принимать более разумные решения на основе данных.

Перейти к:

Как работает прогнозная аналитика? Типы моделей прогнозной аналитики Преимущества прогнозной аналитики Варианты использования прогнозной аналитики Лучшие инструменты прогнозной аналитики

Как работает прогнозная аналитика?

Платформы прогнозной аналитики анализируют исторические данные и пытаются выявить закономерности. Этот процесс основан на таких данных, как покупки клиентов, информация о погоде или банковских привычках, статистических данных, таких как регрессионный анализ, и предположениях о том, что будущее будет следовать тенденциям прошлого.

Например, прогнозная аналитика может выявить клиентов, которые могут отменить услугу или не продлить ее, выявить транзакции, которые могут быть мошенническими, или составить график профилактического обслуживания.

СМ.: Узнайте больше о прогнозном моделировании.

Некоторые типы программного обеспечения для прогнозной аналитики даже используют машинное обучение для пересмотра алгоритмов на основе данных, собранных с течением времени, постоянно повышая точность прогнозов. Эти платформы используют передовые алгоритмы для анализа больших объемов данных и выявления закономерностей, корреляций и тенденций. Они также используют статистические модели и методы, такие как регрессионный анализ, деревья решений, нейронные сети и кластеризация, для прогнозирования и предоставления информации на основе исторических тенденций.

В чем разница между прогнозной аналитикой и прогнозированием?

Прогнозная аналитика предполагает использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Таким образом, прогнозирование — это особый тип прогнозной аналитики, который фокусируется на прогнозировании будущих значений определенной переменной или набора переменных на основе прошлых и настоящих данных.

Виды прогнозных аналитических моделей

Доступны различные типы моделей прогнозной аналитики. Лучшая модель прогнозной аналитики зависит от типа и объема доступных данных, характера проблемы, которую бизнес хочет решить, и желаемого результата бизнеса.

Модели кластеризации

Модели кластеризации используются для группировки схожих наблюдений на основе их характеристик без заранее определенных категорий. Существуют различные типы моделей кластеризации, включая кластеризацию на основе центроидов, кластеризацию на основе плотности, кластеризацию на основе распределения и иерархическую кластеризацию.

Варианты использования: сегментация клиентов, обнаружение аномалий и анализ потребительской корзины.

Модели временных рядов

Модели временных рядов используются для прогнозирования будущих значений переменной на основе последовательности точек данных, собранных с течением времени, закономерностей и тенденций, наблюдаемых в исторических данных.

Типы моделей временных рядов включают экспоненциальное сглаживание, авторегрессионные интегрированные модели скользящего среднего, авторегрессионное скользящее среднее, скользящее среднее и сезонное авторегрессионное интегрированное скользящее среднее.

Варианты использования: прогнозирование цен на акции, спроса на продукцию, прогноз погоды и посещаемости веб-сайта.

Модели классификации

Модель классификации используется для прогнозирования правильной метки на основе входных значений, данных для обучения. Эти модели предсказывают категорию или класс, к которому принадлежит наблюдение, на основе его характеристик. Примеры включают логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса и машины опорных векторов.

Варианты использования: обнаружение мошенничества, сегментация клиентов, фильтрация спама, анализ настроений и медицинская диагностика.

Регрессионные модели

Модель регрессии — это статистическая модель, которая пытается предсказать взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Примеры включают линейную регрессию, полиномиальную регрессию и множественную регрессию.

Варианты использования: прогнозирование продаж или финансовых данных.

Модели ансамбля

Ансамблевые модели объединяют прогнозы нескольких моделей для повышения общей производительности и надежности. Примеры включают случайные леса, модели повышения градиента и суммирования.

Варианты использования: Любая задача прогнозирования, где требуется повышенная точность.

Деревья решений

Деревья решений — это тип прогнозной модели, которая использует ветвящуюся структуру для отображения процесса принятия решений. Каждая ветвь представляет собой различное решение или результат, основанный на входных переменных данных.

Варианты использования: задачи классификации, целью которых является отнесение каждого экземпляра данных к заранее определенному классу или категории.

Преимущества прогнозной аналитики

Повышение финансовой эффективности. Организации могут улучшить финансовые показатели за счет минимизации рисков и максимизации возможностей, когда они используют прогнозную аналитику для оптимизации финансовых процессов, таких как составление бюджета, прогнозирование и управление рисками. Лучший таргетинг на клиентов: прогнозная аналитика может сегментировать клиентов на основе их поведения, предпочтений и моделей покупок. Это позволяет предприятиям адаптировать свои маркетинговые стратегии и предложения к конкретным сегментам клиентов. Обнаружение мошенничества. Компании финансовых услуг, страхования и электронной коммерции могут использовать прогнозную аналитику для предотвращения и минимизации мошенничества, поскольку она эффективна при обнаружении необычных закономерностей или аномалий, которые могут указывать на мошеннические действия. Улучшение процесса принятия решений. Используя исторические данные и передовые алгоритмы, прогнозная аналитика может предоставить информацию и прогнозы, которые помогут компаниям принимать более эффективные решения.

Варианты использования прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика становится обычным явлением среди различных предприятий, независимо от их отрасли. Например, он хорош для финансового прогнозирования, анализа поведения клиентов, управления рисками, обнаружения мошенничества и операционной оптимизации, что делает его полезным в секторах, которые отслеживают и используют эти типы данных.

Финансовые услуги

Финансовые учреждения часто используют прогнозную аналитику для выявления закономерностей и аномалий в данных транзакций для обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности заемщиков, чтобы спрогнозировать вероятность неисполнения обязательств клиентом по кредиту и принятия инвестиционных решений на основе данных.

Маркетинг

Анализируя такие факторы, как история транзакций, взаимодействие со службой поддержки клиентов и демографическую информацию, прогнозные модели могут выявить клиентов с более высокой вероятностью ухода и обеспечить персонализированные усилия по удержанию.

А анализируя данные и поведение клиентов, прогнозные модели могут выявить клиентов, которые с большей вероятностью купят определенные продукты или услуги, что способствует привлечению и удержанию клиентов.

Телекоммуникации

Телекоммуникационные компании могут использовать возможности прогнозной аналитики, чтобы минимизировать время простоя, улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов. Использование этой технологии для прогнозирования потенциальных проблем в сети на основе прошлых событий и показателей производительности позволяет проводить упреждающее обслуживание и оптимизацию.

Производство

Прогнозную аналитику можно использовать на производстве для оптимизации обслуживания оборудования. Анализируя данные датчиков в реальном времени и исторические записи технического обслуживания, прогнозные модели могут выявлять закономерности и прогнозировать, когда оборудование может выйти из строя. Это позволяет производителям заранее планировать техническое обслуживание, сокращая время простоев и повышая общую эффективность работы.

Популярные инструменты прогнозной аналитики

Инструменты прогнозной аналитики варьируются от инструментов без написания кода до озер данных и алгоритмов машинного обучения. Кроме того, некоторые платформы представляют собой полноценные рабочие пространства, тогда как другие интегрируются с существующими инструментами, а варианты развертывания в облаке и локальной среде также будут различаться.

Предприятиям необходимо будет выбрать решение, которое соответствует потребностям и опыту каждого отдела. Некоторые лучшие инструменты прогнозной аналитики включают в себя:

Alteryx позволяет пользователям создавать и развертывать аналитические модели без необходимости программирования. Он занимает первое место по подготовке, смешиванию и анализу данных. RapidMiner имеет более 1500 собственных алгоритмов, функции подготовки данных и анализа данных, а также поддерживает интеграцию данных из различных источников. Он предлагает визуальные рабочие процессы для создания и развертывания прогнозных моделей. Машинное обучение Microsoft Azure — это облачная платформа прогнозной аналитики, предлагающая интерфейс перетаскивания и возможности автоматического машинного обучения.