Co to jest analityka predykcyjna?
Analityka predykcyjna - praktyka prognozowania przyszłych wyników
Analityka predykcyjna to praktyka polegająca na wykorzystaniu danych historycznych w połączeniu z algorytmami statystycznymi i technikami uczenia maszynowego do tworzenia świadomych prognoz dotyczących przyszłych zdarzeń, trendów lub zachowań.
Jest to znacząca zmiana w stosunku do tradycyjnej inteligencji biznesowej, która koncentruje się przede wszystkim na analityce opisowej (co wydarzyło się w przeszłości) oraz analityce diagnostycznej (dlaczego się wydarzyło). Zamiast tego, analityka predykcyjna ma na celu odpowiedź na kluczowe pytanie: co prawdopodobnie stanie się dalej?
Dlaczego warto korzystać z analizy predykcyjnej?
Analityka predykcyjna danych przechodzi z wstecz do przewidywania. Podczas gdy spojrzenie na poprzednie raporty sprzedaży mówi Ci, co sprzedałeś (opisowe), analityka predykcyjna analizuje wzorce w tych danych sprzedaży — być może w połączeniu z demografią klientów, wydatkami marketingowymi lub wskaźnikami ekonomicznymi — aby przewidzieć przyszłe dane dotyczące sprzedaży lub określić, którzy klienci najprawdopodobniej wkrótce dokonają zakupu.
Oto kilka przykładów elementów, które można wygenerować za pomocą analizy predykcyjnej:
- Wynik wskazujący prawdopodobieństwo rozwiązania problemu przez klienta (rezygnacja z usługi)
- Prognoza popytu na produkt w kolejnym kwartale
- Alert informujący o wysokim prawdopodobieństwie usterki sprzętowej w określonym przedziale czasowym
- Podział potencjalnych klientów na podstawie ich przewidywanego prawdopodobieństwa odpowiedzi na kampanię marketingową
Ostatecznym celem wyjaśnienia i wykorzystania analizy predykcyjnej jest umożliwienie organizacjom podejmowania proaktywnych decyzji, opartych na danych.
Przewidując przyszłe możliwości, firmy mogą optymalizować operacje, zmniejszać ryzyko, personalizować doświadczenia klientów i odkrywać nowe możliwości w sposób bardziej efektywny niż poleganie wyłącznie na przeszłej wydajności lub intuicji.
Jak działa analityka predykcyjna?
Zdolność analityki predykcyjnej do prognozowania osiąga się dzięki rozmaitym matematycznym modelom predykcyjnym, które mogą nawet poprzedzać uczenie głębokie. Najlepsza metoda zależy wyłącznie od rodzaju zadawanego pytania oraz rodzaju dostępnych danych.
Zrozumienie głównych typów modeli pomaga wyjaśnić, jak analityka predykcyjna działa w praktyce.
Modele Klasyfikacji
Modele klasyfikacji są fundamentalne, gdy celem jest przypisanie pozycji do wstępnie zdefiniowanej kategorii lub klasy. Zasadniczo odpowiadają na pytania "tak/nie" lub określają "do której grupy coś należy".
Modele te uczą się na podstawie danych historycznych, w których kategorie są już znane (dane etykietowane), identyfikując wzorce związane z każdą klasą. Uczenie to jest następnie stosowane do nowych punktów danych w celu przewidywania ich najbardziej prawdopodobnej kategorii.
Powszechne są aplikacje, które obejmują filtrowanie wiadomości e-mail, takich jak spam lub nie, przewidywanie, czy klient zrezygnuje z usługi lub pozostanie lojalny. Identyfikacja transakcji finansowych jako potencjalnie fałszywych lub legalnych.
Modele Regresji
Kiedy wymagana prognoza jest liczbą konkretną, a nie kategorią, stosowane są modele regresji liniowej, modele te koncentrują się na prognozowaniu ciągłych wartości liczbowych, odpowiadając na pytania takie jak "Ile?" lub "Ile?"
Ich praca polega na analizie i modelowaniu zależności między różnymi czynnikami wejściowymi (zmiennymi niezależnymi) a wartością docelową (zmiennymi zależnymi). Na przykład firma może korzystać z regresji do prognozowania przyszłych przychodów ze sprzedaży na podstawie poprzednich wyników i działań marketingowych lub może używać analityka nieruchomości do szacowania ceny rynkowej domu z uwzględnieniem jego funkcji i lokalizacji.
Przewidywanie zapotrzebowania na produkty i optymalizacja alokacji zasobów w oparciu o oczekiwany ruch to inne kluczowe zastosowania. (Regresja liniowa jest podstawowym przykładem.)
Modele Klastrów
Modele klastrowania, w odróżnieniu od klasyfikacji, mają na celu odkrycie naturalnych grupowań w danych bez korzystania z wstępnie zdefiniowanych etykiet.
Badają dane, aby połączyć podobne elementy w "klastry", odpowiadając na pytanie "Jakie są naturalne segmenty tych danych?" Algorytmy identyfikują punkty danych, które mają wspólne cechy, oddzielając je od innych, odmiennych punktów. Technika ta jest niezwykle cenna w przypadku segmentacji klientów, gdyż umożliwia im zlokalizowanie grup klientów o podobnych zachowaniach na potrzeby targetowanych kampanii marketingowych.
Inne zastosowania obejmują grupowanie dokumentów powiązanych lub prac badawczych opartych na treści, a czasami identyfikację nietypowych punktów danych, które nie pasują dobrze do żadnego klastra, co może być formą wykrywania anomalii. (K-Means to szeroko stosowany algorytm klastrowania.)
Modele Time Series
Modelowanie predykcyjne często polega na przewidywaniu przyszłych wartości w oparciu o historyczne wyniki w czasie. Jest to specjalność modeli szeregów czasowych, które analizują sekwencje punktów danych zbieranych w regularnych odstępach czasu (np. dziennych, miesięcznych, rocznych).
Są one specjalnie zaprojektowane, aby uwzględnić zależności czasowe w danych, identyfikując wzorce, takie jak trendy długoterminowe, przewidywalne wahania sezonowe (sezonowość) i inne cykle związane z czasem.
Jest ona zatem niezbędna do realizacji zadań, takich jak prognozowanie finansowe (przewidywanie cen akcji lub kursów walutowych), przewidywanie pogody, planowanie zasobów (szacowanie przyszłej wielkości call center lub zapotrzebowania na energię) oraz optymalizacja zarządzania zapasami poprzez przewidywanie przyszłej sprzedaży. (Modele takie jak ARIMA i Exponential Smoothing (ETS) są powszechnie używane.)
Jak działa analityka predykcyjna?
Analityka predykcyjna to systematyczny proces, który przekształca nieprzetworzone dane w cenne, przyszłe spostrzeżenia przy użyciu modeli nadzorowanego uczenia maszynowego. Podczas gdy konkretne narzędzia i techniki mogą być złożone, cały przepływ pracy ogólnie podąża za serią logicznych kroków, pobierając dane z magazynu danych lub jeziora danych, często wymagających iteracji i udoskonalenia.
- Cel: Podróż zaczyna się od wyraźnego zrozumienia problemu biznesowego lub pytania. Jaki konkretny wynik chcemy przewidzieć? Określenie precyzyjnego celu jest kluczowe, ponieważ kieruje każdym kolejnym krokiem, od gromadzenia danych po wybór i ocenę modelu.
- Gromadzenie danych Gdy cel jest jasny, kolejnym krokiem jest zebranie niezbędnych danych. Obejmują one identyfikację istotnych źródeł danych, do których mogą należeć systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM), bazy danych transakcji lub odczyty z czujników.
- Przygotowanie danych: Nieprzetworzone dane rzadko są natychmiast gotowe do analizy. Etap ten, często najbardziej czasochłonny, wymaga oczyszczenia i przekształcenia danych. Czyszczenie danych służy do rozwiązywania problemów, takich jak brakujące wartości, błędy, duplikaty i niespójności. Celem jest stworzenie czystego, niezawodnego zbioru danych, który precyzyjnie odzwierciedli czynniki wpływające na wynik, który chcesz przewidzieć.
- Wybór modelu: W przypadku gotowych danych punkt ciężkości przesuwa się na wybór odpowiedniego modelu predykcyjnego. Wybór zależy w dużej mierze od celu określonego w pierwszym etapie. Data scientists często eksperymentują z wieloma modelami, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie.
- Trening modelu: To tutaj odbywa się nauka. Przygotowane dane historyczne (zazwyczaj duża ich część, zwana "zestawem treningowym") są wprowadzane do wybranego algorytmu (wybranych algorytmów). Algorytm przetwarza te dane, identyfikując wzorce, relacje i korelacje powiązane z interesującymi nas wynikami.
- Ocena modelu: Trenowany na danych model jest nieprzydatny, jeśli jego dokładność predykcyjna nie może zostać zweryfikowana. Wydajność modelu jest testowana z wykorzystaniem oddzielnej części danych historycznych, których wcześniej nie widział ("zbiór testowy"). Różne metryki statystyczne są wykorzystywane do oceny dokładności przewidywania wyników przez model w porównaniu z rzeczywistymi wynikami w danych testowych.
- Wdrożenie modelu: Po zatwierdzeniu model predykcyjny jest gotowy do wdrożenia. Wdrożenie polega na zintegrowaniu modelu z odpowiednimi systemami operacyjnymi lub procesami biznesowymi.
Proces analizy predykcyjnej nie kończy się na wdrożeniu. Wzorce danych mogą się zmieniać w czasie (koncepcja zwana "dryfem modelu"), potencjalnie zmniejszając dokładność modelu.
Kluczowe jest zatem stałe monitorowanie wydajności modelu w środowisku produkcyjnym. Regularna konserwacja, która może wymagać przetrenowania modelu ze świeżymi danymi lub nawet przeprojektowania go, jeśli fundamentalne wzorce ulegną zmianie, gwarantuje, że prognozy pozostaną dokładne i użyteczne w czasie.
Ogólnie rzecz biorąc, jest to ustrukturyzowany, iteracyjny proces - od określenia potrzeb biznesowych poprzez przetwarzanie danych, modelowanie i ciągły monitoring - który tworzy szkielet tego, w jaki sposób analityka predykcyjna skutecznie przekształca dane historyczne w wykonalne przewidywanie.
Zastosowania analityki predykcyjnej
Prawdziwą siłą analityki predykcyjnej jest jej wszechstronność i zdolność do generowania wymiernej wartości w niemal każdej branży i biznesie.
Wychodząc poza raportowanie historyczne i przewidując przyszłe wyniki, organizacje mogą podejmować inteligentniejsze, proaktywne decyzje, które optymalizują wydajność, zmniejszają ryzyko i poprawiają jakość obsługi klienta. Oto kilka kluczowych obszarów, w których analityka predykcyjna ma znaczący wpływ.
CRM i marketing
Zrozumienie i przewidywanie zachowań klientów jest kluczowe dla rozwoju biznesu. Analityka predykcyjna pozwala firmom przewidzieć odejścia klientów, identyfikując osoby, które mogą z niej wyjść, aby wdrożyć proaktywne strategie retencji.
Pomaga on w oszacowaniu wartości klienta (CLV), umożliwiając firmom skoncentrowanie zasobów na segmentach o wysokiej wartości.
Kampanie marketingowe stają się bardziej skuteczne dzięki modelowaniu skłonności (przewidywaniu, którzy klienci najchętniej odpowiedzą na konkretne oferty) oraz scoringowi leadów (ustalanie priorytetów leadów sprzedaży w oparciu o przewidywane prawdopodobieństwo konwersji). Analiza nastrojów na podstawie opinii klientów może również wskazywać na zmiany w postrzeganiu marki.
Operacje i zarządzanie ryzykiem
Skuteczność i bezpieczeństwo mają kluczowe znaczenie dla prowadzonych operacji. Konserwacja predykcyjna jest aplikacją wyróżniającą się na rynku, która wykorzystuje dane z czujników do prognozowania awarii sprzętu przed ich wystąpieniem, minimalizując przerwy w działaniu i koszty naprawy w produkcji, energii i transporcie.
Modele wykrywania oszustw analizują wzorce transakcji w czasie rzeczywistym, aby zidentyfikować i zasygnalizować podejrzane działania w bankowości, ubezpieczeniach i e-commerce, co pozwala zaoszczędzić znaczne sumy.
Firmy wykorzystują również analitykę predykcyjną do optymalizacji zasobów, prognozowania zapotrzebowania na pracowników w celu odpowiedniego planowania czasu pracy lub skuteczniejszego zarządzania zużyciem energii. W zakresie cyberbezpieczeństwa pomaga on przewidywać i identyfikować potencjalne zagrożenia sieciowe lub wycieki danych.
Finanse i ubezpieczenia
Sektor usług finansowych w dużej mierze opiera się na analizie predykcyjnej w celu oceny ryzyka i identyfikacji możliwości. Modele scoringu kredytowego pozwalają na przewidywanie prawdopodobieństwa niewywiązania się z zobowiązania, co stanowi podstawę decyzji kredytowych.
Firmy ubezpieczeniowe wykorzystują modele predykcyjne do dokładniejszej oceny ryzyka przy ustalaniu polityki cenowej oraz do przewidywania prawdopodobieństwa i potencjalnego kosztu przyszłych roszczeń. Handel algorytmiczny wykorzystuje modele predykcyjne do prognozowania ruchów rynku i automatycznego wykonywania transakcji.
Opieka medyczna
Analityka predykcyjna oferuje ogromny potencjał w zakresie poprawy wyników pacjentów i efektywności operacyjnej w opiece zdrowotnej.
Można ją wykorzystać do przewidywania wybuchu epidemii na podstawie danych dotyczących zdrowia publicznego, do stratyfikowania pacjentów na podstawie ryzyka wystąpienia określonych stanów lub powikłań oraz do prognozowania wskaźnika remisji ze szpitala, co pozwoli na podjęcie ukierunkowanych interwencji. Odgrywa również rolę w medycynie spersonalizowanej, pomagając w przewidywaniu odpowiedzi pacjentów na różne terapie.
Sprzedaż detaliczna i e-commerce
W konkurencyjnym krajobrazie detalicznym analityka predykcyjna napędza personalizację i efektywność. Prognozowanie zapotrzebowania pomaga zoptymalizować poziomy zapasów, zmniejszyć ilości zapasów i nadmiar zapasów.
Mechanizmy rekomendacji, popularne na stronach e-commerce i platformach streamingowych pozwalają przewidzieć, jakie produkty lub treści użytkownik może być zainteresowany, co zwiększa jego zaangażowanie i sprzedaż. Modele optymalizacji cen pozwalają sprzedawcom detalicznym na ustalanie konkurencyjnych cen w oparciu o przewidywane zapotrzebowanie i działania konkurentów.
Łańcuch produkcyjny i dostawczy
Poza konserwacją predykcyjną producenci wykorzystują analitykę predykcyjną do kontroli jakości, identyfikując czynniki, które pozwalają przewidzieć usterki produktu na linii produkcyjnej.
W łańcuchu dostaw optymalizuje on logistykę poprzez przewidywanie czasu wysyłki, prognozowanie zapotrzebowania na poziomie różnych węzłów oraz identyfikację potencjalnych zakłóceń.
Te przykłady po prostu zarysowują powierzchnię. Od optymalizacji usług miejskich po poprawę wydajności rolnictwa, zastosowania analityki predykcyjnej wciąż się rozszerzają, co zasadniczo zmienia sposób, w jaki firmy wykorzystują dane do przewidywania i kształtowania swojej przyszłości.
Nasze rozwiązania dotyczące danych
Potężny pakiet rozwiązań OVHcloud, opartych o centrum danych, ułatwia skuteczne zarządzanie, przetwarzanie, analizę i wykorzystanie danych.
Nasze narzędzia zapewniają wydajność, skalowalność i kontrolę, których potrzebujesz, aby przekształcić dane w użyteczne i stymulować rozwój Twojej firmy: od budowy solidnych platform danych, przez prowadzenie analiz na dużą skalę, po wdrażanie najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego:
Rozwiązania Data Analytics
Wydobądź potencjał z danych dzięki Cloud Analytics Platform od OVHcloud. Łatwo zbieraj, przechowuj, przetwarzaj i wizualizuj ogromne zbiory danych za pomocą technologii open source Big Data, takich jak Apache Spark, Hadoop i Kafka. Nasze zarządzane rozwiązania upraszczają złożone potoki danych, dzięki czemu możesz skupić się na wydobywaniu cennej wiedzy.
Data Platform
Zbuduj solidną podstawę dla Twojej strategii danych, korzystając z kompletnej platformy Data Platform od OVHcloud. Ten zintegrowany pakiet zapewnia zarządzane bazy danych, przestrzeń dyskową do przechowywania obiektów, narzędzia do przetwarzania danych oraz orkiestrację.
Rozwiązania AI
Przyspiesz Twoje projekty sztucznej inteligencji, korzystając z rozwiązań AI i Machine Learning od OVHcloud. Korzystaj z wydajnych zasobów obliczeniowych, w tym GPU o wysokiej wydajności, oraz z zarządzanych platform do treningu, wdrażania i zarządzania modelami (MLOps). Od przygotowania danych i eksperymentów z AI Notebooks po wdrażanie skalowalnych aplikacji AI z AI Deploy - nasze narzędzia umożliwiają ekspertom data scientists i deweloperom skuteczne i przystępne cenowo tworzenie i uruchamianie zaawansowanych modeli AI, obsługując cały cykl życia machine learning.