ما المقصود بالتحليلات التنبؤية؟
التحليلات التنبؤية هي دراسة البيانات السابقة والبيانات الحالية لوضع توقعات مستقبلية. تستخدم التحليلات التنبؤية مزيجًا من الأساليب المستندة إلى الرياضيات والإحصاءات وتقنيات تعلّم الآلة المتقدمة لتحليل البيانات بهدف تحديد الاتجاهات الخفية واستقرائها.
تلجأ الكثير من الشركات والمنظمات إلى التحليلات التنبؤية عند اتخاذ قرارات مستقبلية. على سبيل المثال، يستخدم محللو التسويق التحليلات التنبؤية في تحديد حجم المبيعات المستقبلية لمنتجاتهم، بينما تستخدمها محطات الأرصاد الجوية في توقع الطقس. أمّا سماسرة البورصة فيستخدمونها في تعظيم العوائد.
التحليلات التنبؤية والتسلسل الهرمي للتحليلات
يستخدم المحللون أربعة أنواع من تحليلات البيانات: التحليلات الوصفية، والتشخيصية، والتنبؤية، والإرشادية. وفي ما يلي التسلسل الهرمي للتحليلات.
- التحليلات الوصفية: تحدّد الأحداث التي جرت في الماضي من خلال إجراء تحليل للأحداث السابقة
- التحليلات التشخيصية: تستخدم البيانات السابقة في تفسير سبب حصول حدث ما في الماضي.
- التحليلات التنبؤية: تتوقّع الاتجاهات المستقبلية استنادًا إلى الأنماط المكتشفة في البيانات السابقة والحالية.
- التحليلات الإرشادية: تصف الإجراءات والقرارات المستقبلية، ما يسمح للشركات بتحسين عملية اتخاذ للقرار.
ما أهمية التحليلات التنبؤية؟
أصبحت القدرة على التنبؤ بجوانب من المستقبل ضرورةً حتميةً. منذ أمد بعيد، يستخدم المهندسون والعلماء والأعمال والاقتصاديون التحليلات التنبئية لتوجيه أنشطتهم. وهي تشمل تقنيات لا تزال مستخدمةً حتى يومنا هذا، مثل تحليل التراجع وأشجار القرارات.
لقد سمحت التطورات التي شهدتها تكنولوجيا تعلّم الآلة لعلم البيانات بتوسعة نطاق النمذجة التنبؤية ليشمل مجالات كانت معالجتها في السابق شديدة الصعوبة أو التعقيد. وسمحت الحوسبة القابلة للتوسُّع وتنقيب البيانات وتقنيات التعليم العميق للشركات بالتعمق أكثر فأكثر في مخازن البيانات لديها واستخلاص المعلومات والاتجاهات. وأصبحت التحليلات التنبؤية جزءًا لا يتجزأ من عمليات الشركات، ما يعطي المنظمات في الطليعة ميزةً تنافسيةً كبيرةً.
ما كيفية عمل التحليل التنبؤي؟
تستند التحليلات التنبؤية اليوم بشكل كبير إلى تقنيات تعلّم الآلة المتقدمة. يستخدم علماء البيانات التعليم العميق واللوغاريتمات المعقدة لتحليل متغيرات متعددة في سبيل إنشاء نماذج تنبئية قادرة على التوقع بالسلوك المرجح استقاءً من البيانات الكبيرة.
وعلى غرار الكثير من تطبيقات تعلّم الآلة، تُعد التحليلات التنبؤية نشاطًا ديناميكيًا يستخدم باستمرار البيانات الجديدة في تحديث التنبؤات. وهذا يعني أن هذه التقنية تستخدم مسار الأدوات الآلية التقليدية الخاصة بتنظيف البيانات، وتدريب النماذج، والنشر، وتقديم الملاحظات، والاحتفاظ بالبيانات، وإعادة النشر، بالإضافة إلى أن لديها القدرة على استيعاب البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا. وتتضمن التقنيات المستخدمة أشجار القرارات، وتحليل التراجع، وتحليل السلسلة الزمنية، والشبكات العصبونية للتعليم العميق.
تكون النماذج التحليلية التنبؤية التي توجِّه قرارات الأعمال المستقبلية عادةً معقدةً وتتطلّب مراعاة عدد كبير من العوامل. وهي تستغرق، بصفة عامة، وقتًا للتطوير والتحقق من الصحة، وتحتاج إلى عمليات إرجاع مستمرة للتكيّف مع التغييرات في الأعمال والبيئة الاقتصادية.
ما حالات استخدام التحليلات التنبؤية؟
يستخدم الكثير من المنظمات التحليلات التنبؤية بفعالية بهدف توجيه عملية اتخاذ القرار في الوقت الفعلي وفي المستقبل.
المالية
يستخدم القطاع المالي التحليلات التنبؤية لتوجيه عملية اتخاذ القرار. وتشمل الأمثلة التداول في الأسواق التنبئية، وتقييم المخاطر الائتمانية، وعمليات الموافقة على إصدار القروض. تستخدم شركات التأمين التحليلات التنبؤية للتنبؤ بحالات الطقس القاسية وبالتالي الحد من المطالبات التأمينية والكشف عن أي مطالبات تأمينية احتيالية.
البيع بالتجزئة
تستخدم شركات البيع بالتجزئة التحليلات التنبؤية لتوقع طلب العملاء على الصعيدين الإقليمي والمحلي، وتوصيل المخزون بشكل مسبق إلى محطات التوزيع الإقليمية والمحلية لتقليل أوقات التوصيل. وتستخدم شركات أخرى نماذج تصنيف العملاء المحتملين من أجل تحسين معدلات تحويل العملاء من محتملين إلى حاليين، وتستعين أيضًا بالتوصيات التنبؤية من أجل زيادة فرص الارتقاء بالبيع والبيع المتقاطع بناءً على ملفات تعريف العملاء. تستخدم الشركات أيضًا التحليلات التنبؤية لتوقع الطلب والمبيعات في المستقبل.
التصنيع
تستخدم شركات التصنيع التحليلات التنبؤية لمراقبة معدات خط الإنتاج من أجل تحسين معدّل النقل والكشف عن الأحداث غير الاعتيادية وإبراز عيوب المعدات. وتستخدم شركات التصنيع التحليلات التنبؤية في مراقبة الآلات، وتحديد حالتها، والتنبؤ بمتطلبات الصيانة.
الرعاية الصحية
تطبق شركات الرعاية الصحية التحليلات التنبؤية على معدات مراقبة المرضى للكشف عن أي تغيرات في الوقت الفعلي في حالة المرضى، وفي الوقت نفسه التخلص من الإنذارات الزائفة التي تقوض فعالية هذه المعدات. وتتضمن حالات الاستخدام الأخرى التشخيص الطبي والتنبؤ بمسار مرض معين استنادًا إلى البيانات السابقة وصحة المريض.
ما مزايا التحليلات التنبؤية؟
هناك أربع مزايا أساسية للتحليلات التنبؤية.
- تساعد التحليلات التنبؤية العملاء في اتخاذ قرارات مستنيرة.
- يمكن أن توفر التحليلات التنبؤية إجابات في الوقت الفعلي. حيث إن نماذج التحليلات التنبؤية المدرَّبة تستطيع استيعاب البيانات في الوقت الفعلي وتوفير إجابات فورية.
- يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية العملاء في فهم المشاكل المعقدة. وبإمكانها المساعدة في الكشف عن الأنماط في البيانات بسرعة أكبر ودقّة أعلى.
- تستطيع التحليلات التنبؤية مساعدة الشركات في اكتساب ميزة تنافسية. تتمتع الشركات التي تستخدم التحليلات التنبؤية بميزة تنافسية تميّزها عن تلك التي لا تستخدمها بفضل قدرتها على التنبؤ بالأحداث المستقبلية بشكل أدق.
كيف تساعد AWS من خلال التحليلات التنبؤية؟
لبدء استخدام التحليلات التنبؤية، يمكنك استكشاف Amazon SageMaker Canvas، وهي خدمة توسّع مدى الوصول إلى تعلّم الآلة (ML) من خلال تزويد محللي الأعمال بواجهة مرئية بأسلوب الإشارة والنقر. يتيح ذلك للمحللين إنشاء تنبؤات دقيقة لتعلّم الآلة بأنفسهم، بدون الحاجة إلى أي خبرة في تعلّم الآلة أو كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. يمكنك استخدام SageMaker Canvas في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك التنبؤ بفقدان العملاء، والتنبؤ بالإنجاز في الوقت المناسب، والتخطيط للمخزون.
يمكنك استكشاف Amazon SageMaker لإنشاء نماذج تعلّم الآلة وتدريبها ونشرها لأي حالة استخدام باستخدام بنية أساسية وأدوات وتدفقات سير عمل مُدارة بالكامل.
للبدء في استخدام SageMaker Canvas، انتقل إلى البرنامج التعليمي.