Что такое прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика – это изучение исторических и текущих данных для составления прогнозов. Она использует сочетание передовых математических, статистических методов и методов машинного обучения для анализа данных с целью выявления и экстраполяции скрытых тенденций.
Многие предприятия и организации используют прогнозную аналитику, чтобы руководствоваться ей в будущем при принятии решений. Например, аналитики рынка используют прогнозную аналитику, чтобы определять, каковы будут продажи их продуктов в будущем, метеорологические станции используют ее для составления прогнозов погоды, а биржевые брокеры – для максимального повышения прибыли от продаж.
Прогнозная аналитика и иерархия в аналитике
Аналитики используют четыре типа аналитики данных: описательную, диагностическую, прогнозную и предписывающую. Ниже приведена иерархия аналитики.
- Описательная аналитика определяет, что случилось в прошлом, посредством исторического анализа
- Диагностическая аналитика использует исторические данные, чтобы объяснить, почему нечто случилось в прошлом
- Прогнозная аналитика предсказывает будущие тенденции на основании шаблонов, выявленных в исторических и текущих данных
- Предписывающая аналитика предусматривает предстоящие действия и решения, позволяя предприятиям оптимизировать принятие решений
Почему прогнозная аналитика важна?
Способность прогнозировать аспекты будущего критически важна. Инженеры, ученые, бизнесмены и экономисты давно используют прогнозный анализ, чтобы руководствоваться им в своих действиях. Некоторые технологии используются и сегодня, например анализ регрессии и деревья решений.
Разработки в сфере машинного обучения позволили расширить влияние прогнозного моделирования на сферы, в которых ранее было слишком сложно прогнозировать. Масштабируемые вычисления, интеллектуальный анализ данных и технологии глубокого обучения позволяют предприятиям углубить понимание своих озер данных и извлекать из них информацию и выявлять тенденции. Прогнозная аналитика внедрилась в бизнес-процессы, давая передовым организациям значительное конкурентное преимущество.
Как работает прогностический анализ?
Сегодня прогнозная аналитика во многом полагается на передовые технологии машинного обучения. Специалисты по работе с данными используют глубокое обучение и сложные алгоритмы для анализа множества переменных с целью создания прогнозных моделей, способных предсказывать характерное поведение на основе больших данных.
Как и многие другие примеры внедрения машинного обучения, прогнозная аналитика – это динамическая деятельность, которая постоянно использует новые данные для обновления прогнозов. Это значит, что данная технология использует классический машинный конвейер, охватывающий очистку данных, обучение моделей, развертывание, обратную связь, повторное обучение и повторное развертывание, и может собирать данные в режиме, близком к реальному времени. Это такие технологии, как деревья решений, анализ регрессии, анализ временных рядов и нейронные сети глубокого обучения.
Модели прогнозной аналитики, на которых основаны решения относительно будущего, зачастую сложны и учитывают множество факторов. Обычно требуется много времени на их разработку и проверку, а впоследствии требуется постоянно возвращаться к этим действиям для адаптации к изменениям в деловой и экономической среде.
Каковы примеры использования прогнозной аналитики?
Многие организации активно используют прогнозную аналитику для принятия решений в режиме реального времени и на будущее.
Финансы
Компании финансового сектора используют прогнозную аналитику для принятия решений. Примерами являются рыночная торговля на основе прогнозов, оценка кредитных рисков и подтверждение кредитов. Страховые компании используют прогнозную аналитику для прогнозирования экстремальных погодных условий, чтобы минимизировать количество страховых исков и выявлять мошеннические страховые иски.
Розничная торговля
Компании сектора розничной торговли используют прогнозную аналитику, чтобы прогнозировать региональный и локальный потребительский спрос и заблаговременно доставлять запасы на региональные и локальные распределительные станции для сокращения сроков поставки. Другие компании используют модели оценки потенциальных клиентов для повышения коэффициента их конверсии. Также они используют прогнозные рекомендации для увеличения объемов дополнительных и перекрестных продаж в зависимости от профилей клиентов. Также компании используют прогнозную аналитику для прогнозирования спроса и продаж в будущем.
Обрабатывающая промышленность
Производители используют прогнозную аналитику для мониторинга оборудования производственных линий, чтобы оптимизировать объем выпуска, выявлять перебои и дефекты оборудования. Производственные компании используют прогнозную аналитику для мониторинга оборудования, определения состояния машин и прогнозирования потребности в обслуживании.
Здравоохранение
Компании сферы здравоохранения используют прогнозную аналитику на оборудовании для мониторинга пациентов и выявления изменений их состояния в режиме реального времени и устранения большого количества ложных сигналов о неэффективности оборудования для мониторинга пациентов. Среди других примеров использования – медицинская диагностика и прогнозирование течения болезни в зависимости от данных за предыдущие периоды и состояния здоровья пациента.
Каковы преимущества прогнозной аналитики?
Прогнозная аналитика предоставляет четыре основных преимущества.
- Прогнозная аналитика помогает клиентам принимать взвешенные решения.
- Прогнозная аналитика может давать ответы в режиме реального времени. Обученные модели прогнозной аналитики могут собирать данные в режиме реального времени и немедленно давать ответы.
- Прогнозная аналитика может помочь клиентам разобраться в сложных проблемах. Она может помочь выявить шаблоны в данных быстрее и намного точнее.
- Прогнозная аналитика может помочь компаниям получить конкурентное преимущество. Компании, использующие прогнозную аналитику, имеют конкурентное преимущество над теми, кто ее не использует, благодаря возможности более точно прогнозировать предстоящие события.
Как AWS может помочь с прогнозной аналитикой?
Чтобы начать работу с прогнозной аналитикой, вы можете ознакомиться с сервисом Amazon SageMaker Canvas, который расширяет доступ к машинному обучению (ML), предоставляя бизнес-аналитикам визуальный интерактивный интерфейс, позволяющий генерировать точные прогнозы ML самостоятельно, без необходимости в опыте работы с машинным обучением и в написании хотя бы одной строки кода. Вы можете использовать SageMaker Canvas в различных целях, в том числе для прогнозирования оттока клиентов, своевременной доставки и планирования запасов.
Также вы можете использовать Amazon SageMaker, чтобы создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения для любого стандартного примера использования с полностью управляемыми инфраструктурой, инструментами и рабочими процессами.
Чтобы начать работу, прочитайте учебное пособие по SageMaker Canvas.
Прогнозная аналитика: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
