Предиктивная аналитика: 5 вещей, о которых нужно знать

Прогнозная или предиктивная аналитика в последние годы привлекает большое внимание  бизнеса благодаря достижениям в области вспомогательных технологий, особенно в области больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Способность предсказывать будущие события и тенденции имеет решающее значение во всех отраслях. Предиктивная аналитика появляется чаще, чем вы думаете, — от вашего еженедельного прогноза погоды до медицинских достижений с помощью алгоритмов. Ниже теоретические основы предиктивной аналитики, который поможет вам начать работу по формулированию стратегии и принятию решений на основе правильной интерпретации и анализа данных.

Предиктивная и прогнозная аналитика — это тождественные понятия, поэтому в рамках этой статьи мы будем употреблять как одно, так и другое словосочетание, не теряя общий смысл.

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика [англ. predictive analytics] — это использование исторических данных, статистических алгоритмов и разнообразных методов машинного обучения для определения вероятности будущих событий и результатов. Целью такого использования данных является выход за рамки знания того, что произошло, и оценка вероятности того, что произойдет в будущем.

рис: прогнозная аналитика

Если простыми словами, то предиктивная аналитика — это использование данных для прогнозирования будущих тенденций и событий.

Прогнозный анализ может проводиться вручную или с использованием алгоритмов машинного обучения. В любом случае, исторические данные используются для того, чтобы делать предположения о будущем. При этом прогнозы могут относиться как к ближайшему будущему, так и в отделенной перспективе. Например:

  • предсказание поломки машины после выявления неисправности какого-либо агрегата
  • прогнозирование денежных потоков вашей компании на ближайшие пять лет

Краткое объяснение, что такое предиктивная аналитика на примере рекламного видео ролика программного решения (о эффективности самого решения пояснять не станем, а вот объяснение определения и работы прогнозной аналитики в данном видео, довольно подробное).

Как работает прогнозная аналитика?

Учитывая тот факт, что прогнозная аналитика — это некий процесс использования фактических данных для создания прогнозов с помощью методов машинного обучения, то и подходить к изучению и внедрению необходимо как к процессу.

Прогнозная аналитика начинается с бизнес-цели: использовать данные для сокращения потерь, экономии времени или сокращения затрат. Далее в этом процессе необходимо объединить разнородные, часто массивные наборы данных в модели, которые могут генерировать четкие и действенные результаты для поддержки достижения этой цели. А у же на нормальных данных выстраиваются прогнозные решения, позволяющие перестраивать бизнес под конкретные задачи и цели.рис: принцип прогнозной аналитики

В качестве примера работы предиктивной аналитики, рассмотрим пошаговый алгоритм рабочего процесса.

Шаг 1 Импорт данных 

Импорт данных может осуществляться из различных источников, таких как веб-архивы, базы данных и электронные таблицы. При этом выгрузка должна быть не только фактических данных, но и сопутствующих (например, состояние рынка, прогноз погоды, численность населения), которые могут помочь вам в составлении прогнозной идеи.

И вот тут хотелось бы заметить, что данных много не бывает и чем их будет больше и чем разностороннее они будут, тем интереснее будут вывод и точнее прогноз. Но это должны быть не хаотичные, а четко структурированные данные, обогащенные справочной информацией.

Шаг 2 Очистка и агрегирование данных

На практике, большинство реальных данных включают отсутствующие или ошибочные значения, и прежде чем их можно будет исследовать, данные необходимо идентифицировать и устранить. На этом же шаге нам необходимо выявить являются ли эти всплески аномальными и их необходимо игнорировать или они указывают на явления, которые необходимо учитывать в модели.

После удаления аномальных точек из данных нам необходимо принять решение, что делать с отсутствующими точками данных, появившимися в результате их удаления. Тут 2 варианта:

  1. отсутствующие точки данных можно просто игнорировать, так у нас будет меньше данных
  2. заменить отсутствующие значения аппроксимациями путем интерполяции

И тот и другой способ имеет место быть.

Шаг 3 Разработка прогнозной модели

Разработайте прогностическую модель на основе агрегированных данных, используя статистику, инструменты подбора кривых или машинное обучение. Сам процесс прогнозирования — это сложный процесс со многими переменными, поэтому придется использовать методы машинного обучения, такие как деревья решений или нейронные сети для построения и обучения модели прогнозирования. К сожалению, стажером с одним Excel тут не отделаться и нужен специализированный софт и прокачанные скилы специалистов.

Существует огромное множество методов моделирования данных, какой применять вам зависит от имеющихся возможностей в компании. Когда обучение завершено, вы можете протестировать модель на новых данных, чтобы увидеть, насколько хорошо она работает.

Шаг 4 Интеграция модели в систему прогнозирования

Как только будет найдена модель, которая сможет довольно точно прогнозировать показатели, вы можете перенести ее в свою производственную систему, сделав аналитику доступной для программ или устройств, включая веб-приложения, серверы или мобильные устройства.

Прогнозирование может помочь вам принимать более обоснованные решения и разрабатывать стратегии, основанные на данных. Вот несколько примеров прогнозной аналитики в действии, которые вдохновят вас на ее использование в вашей организации.

4 примера предиктивной аналитики в действии

Финансы: прогнозирование будущих денежных потоков

Каждому предприятию необходимо периодически вести финансовые отчеты, и предиктивная аналитика может сыграть большую роль в прогнозировании будущего состояния организации. Используя исторические данные из предыдущих финансовых отчетов, а также данные из более широкой отрасли, вы можете прогнозировать продажи, доходы и расходы, чтобы составить картину будущего и принять решения.

«Менеджеры должны смотреть вперед, чтобы планировать будущее здоровье своего бизнеса. Независимо от того, в какой области вы работаете, в этом процессе всегда присутствует большая доля неопределенности», — говорил Нараянан (прим. 10 президент Индии).

Подробный и наглядный пример внедрения предиктивной аналитики в финансовой сфере в подробном кейсе регионального банка на видео

Развлечения и гостиничный бизнес: определение потребности в персонале

В сфере развлечений и гостеприимства приток и отток клиентов зависят от различных факторов, каждый из которых влияет на то, сколько сотрудников требуется заведению или отелю в данный момент времени. Раздутие штата стоит денег, а не доукомплектование может привести к ухудшению качества обслуживания клиентов, переутомлению сотрудников и дорогостоящим ошибкам.

Чтобы предсказать количество заселений в отель в определенный день, разрабатывается модель множественной регрессии, учитывающую несколько факторов. Такая модель позволила Caesars (прим. мировая сеть отелей) укомплектовать свои отели и казино персоналом и максимально избежать перерасхода персонала.

Маркетинг: поведенческий таргетинг

В маркетинге данных о потребителях предостаточно, и они используются для создания контента, рекламы и стратегий, позволяющих лучше охватить потенциальных клиентов там, где они есть. Изучая исторические поведенческие данные и используя их для прогнозирования того, что произойдет в будущем, вы занимаетесь прогнозной аналитикой.

Предиктивная аналитика может применяться в маркетинге для прогнозирования тенденций продаж в разное время года и соответствующего планирования кампаний.

Кроме того, исторические поведенческие данные могут помочь вам спрогнозировать вероятность того, что лид переместится по воронке вниз от осведомленности к покупке. Например, вы можете использовать единую модель линейной регрессии, чтобы определить, что количество предложений контента, с которыми взаимодействует лид, предсказывает — со статистически значимым уровнем достоверности — вероятность их конверсии в клиента в будущем. Обладая этими знаниями, вы можете планировать таргетированную рекламу на различных этапах жизненного цикла клиента.

Производство: предотвращение неисправности

Хотя в приведенных выше примерах прогнозная аналитика используется для принятия мер на основе вероятных сценариев, вы также можете использовать прогнозную аналитику для предотвращения возникновения нежелательных или опасных ситуаций. Например, в производственной сфере алгоритмы можно обучать, используя исторические данные, чтобы точно предсказывать, когда часть оборудования может выйти из строя.

Когда критерии предстоящей неисправности соблюдены, алгоритм срабатывает, чтобы предупредить сотрудника, который может остановить машину и потенциально сэкономить компании тысячи, если не миллионы долларов на поврежденном продукте и затратах на ремонт. Этот анализ прогнозирует сценарии сбоев в данный момент, а не на месяцы или годы вперед.

5 важных вопросов о предиктивной аналитике

В каких сферах можно применять предиктивную аналитику?
Любая отрасль может использовать прогнозную аналитику для снижения рисков, оптимизации операций и увеличения доходов.
Что необходимо, чтобы начать использовать предиктивную аналитику?

Для внедрения предиктивной аналитики потребуется:

  1. Внедрить два предыдущих типа аналитики — подробная статья про описательную аналитику; все нюансы диагностической аналитики.
  2. Четко ответить на вопросы: Что вы хотите понять и предсказать? Какие решения и действия будут предприняты на основе полученных идей?
  3. Найти данные (собрать из всевозможных источников)
  4. Научиться агрегировать данные (Query, SQL, Python в помощь)
  5. Найти команду специалистов или прокачать скилы своих сотрудников
  6. Построить прогнозную модель
Почему важна предиктивная аналитика?
Сейчас потребность в прогнозной аналитике, возможно, более критична, чем когда-либо. Прогнозная аналитика помогает компаниям найти значимые закономерности в совокупности данных, а затем построить модели, которые предсказывают, что, вероятно, произойдет в будущем.
Какое программное обеспечение использовать?

Существует огромное множество программных решений для прогнозной аналитики. Какое выбрать именно для вашей компании решать вам, в зависимости от компетенций и бюджета. Ниже лишь несколько примеров:

  • прогнозная аналитика SAP
  • расширенная аналитика SAS
  • QlikSense
  • Студия IBM Watson
  • Sisense Forecast
  • Microsoft Azure
  • аналитика MATLAB
Какие методы прогнозной аналитики применять?

В предиктивной аналитике используются следующие методы:

Дерево решений — это методология аналитики, основанная на машинном обучении, которая использует алгоритмы интеллектуального анализа данных для прогнозирования потенциальных рисков и преимуществ при выборе определенных вариантов. Это наглядная диаграмма, напоминающая перевернутое дерево, на котором изображен предполагаемый результат решения. При использовании для аналитики он может решать все виды задач классификации и отвечать на сложные вопросы.

Нейронные сети — это биологически вдохновленные системы обработки данных, которые используют исторические и текущие данные для прогнозирования будущих значений. Их архитектура позволяет им идентифицировать сложные связи, скрытые в данных, таким образом, что они воспроизводят системы обнаружения закономерностей человеческого мозга.

Текстовая аналитика используется, когда компания хочет предвидеть числовое значение. Он построен на подходах из статистики, машинного обучения и лингвистики. Он помогает прогнозировать темы документа и анализирует слова, используемые в предоставленной форме.

Метод регрессии имеет решающее значение для организации, когда речь идет об оценке числового значения, например, сколько времени потребуется целевой аудитории, чтобы вернуться к бронированию авиабилетов перед покупкой, или сколько денег кто-то потратит на оплату транспортных средств в течение определенного периода времени.

Оцените статью
Будни аналитика
Добавить комментарий