Что такое прогнозная аналитика?
Что такое прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика – это изучение текущих и исторических данных для прогнозирования будущих результатов. Организации хотят понять, как текущие решения влияют на будущий рост и финансы. Прогнозная аналитика помогает им предсказывать будущие тенденции на основе закономерностей и взаимосвязей в существующих данных. Она направлена на минимизацию рисков, повышение производительности и руководство стратегическими решениями.
Специалисты по анализу данных используют математическое моделирование, машинное обучение и другие передовые методы обработки данных, чтобы ответить на вопросы бизнеса по принципу «что если». Например, аналитики рынка используют прогнозную аналитику, чтобы определять, каковы будут продажи продуктов в будущем, метеорологические станции используют ее для составления прогнозов погоды, а биржевые брокеры – для максимального повышения прибыли от продаж.
В чем разница между прогнозной аналитикой и другими типами аналитики?
Аналитики используют четыре типа аналитики данных: описательную, диагностическую, прогнозную и предписывающую.
- Описательная аналитика определяет, что случилось в прошлом, посредством анализа исторических данных.
- Диагностическая аналитика использует исторические данные, чтобы объяснить, почему нечто случилось в прошлом.
- Прогнозная аналитика предсказывает будущие тенденции на основании закономерностей, выявленных в исторических и текущих данных.
- Предписывающая аналитика предусматривает предстоящие действия и решения, позволяя предприятиям оптимизировать принятие решений.
Сравнение прогнозной аналитики с описательной аналитикой
Описательная аналитика – это анализ данных, который позволяет инженерам данных узнать, что произошло в прошлом. В ходе описательной аналитики исследуют прошлые данные и представляют их в виде понятных статистических моделей, таких как таблицы и графики. Например, компании уже несколько лет используют описательную аналитику для изучения сезонных тенденций продаж.
Описательная аналитика основана на фактических событиях и закономерностях, выявленных с помощью методов интеллектуального анализа данных. Однако она не предсказывает будущие события, как это делает прогнозная аналитика.
Сравнение прогнозной аналитики с предписывающей аналитикой
Прогнозная аналитика показывает, что может произойти, на основе прошлых событий, а предписывающая аналитика также рекомендует решения, влияющие на результат. Например, прогнозная модель указывает на то, что служба доставки не сможет справиться с предстоящими праздничными сезонами. После этого руководители предприятия используют предписывающую аналитику для определения оптимальных графиков поставок, курьерских услуг и распределения рабочих смен.
Почему прогнозная аналитика важна?
Способность прогнозировать аспекты будущего критически важна. Инженеры, ученые, бизнесмены и экономисты давно используют прогнозную аналитику, чтобы руководствоваться ею в своих действиях. Разработки в сфере технологий машинного обучения позволили специалистам по анализу данных расширить влияние прогнозного моделирования на сферы, которые ранее были слишком сложными. Масштабируемые вычисления, интеллектуальный анализ данных и технологии глубокого обучения позволяют компаниям углубить понимание своих озер данных, извлекать из них информацию и выявлять тенденции. Прогнозная аналитика внедрилась в бизнес-процессы, давая передовым организациям значительное конкурентное преимущество. Преимущества
Снижение рисков принятия решений
Руководство и сотрудники ежедневно принимают множество решений, влияющих на результаты деятельности компании. Инструменты прогнозной аналитики помогают заинтересованным сторонам обосновать свой выбор с помощью показателей, основанных на данных. Например, аналитики данных прогнозируют будущие потребности в поддержке запуска продукта в новом сегменте рынка.
Индивидуальный подход к клиентам
Приложения прогнозной аналитики позволяют компаниям более эффективно взаимодействовать с клиентами, анализируя рыночные тенденции и данные клиентов. Например, маркетинговые команды создают более целенаправленные кампании, рекомендуя продукты на основе прошлого поведения покупателей, что способствует увеличению продаж.
Повышенная производительность
Прогнозная аналитика играет важную роль в оптимизации и масштабировании операций компаний. Коммерческие директора используют прогнозный анализ данных для выявления узких мест в рабочем процессе при изменении таких переменных, как рабочая сила, продажи и затраты на материалы. Они моделируют различные сценарии, чтобы предвидеть потенциальные проблемы.
Каковы примеры использования прогнозной аналитики?
Многие организации активно используют прогнозную аналитику для прогнозирования текущих и будущих результатов. Ниже приведены несколько примеров прогнозной аналитики.
Финансы
Руководители банков и фондов принимают крайне важные решения, которые могут повлиять на прибыльность финансового учреждения. Благодаря прогнозной аналитике они получают бизнес-аналитику на основе прошлых транзакционных данных и могут уверенно принимать решения. Ниже приведены примеры.
- Менеджеры по кредитам используют передовое аналитическое программное обеспечение, чтобы прогнозировать кредитный риск до утверждения кредитов для заявителей.
- Службы безопасности банков используют программное обеспечение для прогнозной аналитики, чтобы выявлять аномальные транзакционные данные, указывающие на мошеннические действия.
- Страховые компании могут использовать прогнозное моделирование, чтобы выявлять ложные страховые претензии.
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. В этой сфере прогнозная аналитика помогает определить более эффективные маркетинговые стратегии. Также компании используют прогнозную аналитику для прогнозирования спроса и продаж в будущем.
Производство
Производители используют прогнозную аналитику для повышения производительности, экономической эффективности и качества во всей цепочке поставок. Например, менеджеры по закупкам используют прогнозную аналитику для прогнозирования цен на материалы и их приобретения по максимально низким ценам. В то же время отдел логистики проводит прогнозный анализ для определения оптимальных маршрутов доставки и сокращения транспортных расходов.
В производстве также используют прогнозное машинное обучение для выявления потенциальных отказов оборудования. Технические специалисты могут выполнять плановые ремонтные работы с минимальным влиянием на производственный график. Производители используют прогнозную аналитику данных для мониторинга оборудования производственных линий, чтобы оптимизировать объем выпуска, выявлять перебои и дефекты оборудования. Производственные компании используют прогнозную аналитику для мониторинга оборудования, определения его состояния и прогнозирования потребности в обслуживании.
Здравоохранение
Отрасль здравоохранения получает выгоду от прогнозной аналитики как на макро-, так и на микроуровне. Например, медицинские эксперты используют прогнозное моделирование для составления карт распространения глобальных заболеваний на основе изменяющихся переменных, таких как разработка и доступность вакцин. Врачи также используют прогнозную аналитику для здравоохранения в целях мониторинга симптомов пациентов и прогнозирования осложнений, которые могут возникнуть в будущем. Компании сферы здравоохранения используют прогнозную аналитику на оборудовании для мониторинга пациентов, чтобы выявлять изменения их состояния в режиме реального времени и устранять ложные сигналы о неэффективности указанного оборудования.
Каков принцип работы прогнозного анализа?
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 и создания прогнозных моделей, предсказывающих характерное поведение на основе больших данных.
Модели прогнозной аналитики
Модели прогнозной аналитики состоят из методов, формул и математических основ, которые позволяют компьютерам рассчитывать вероятность события на основе определенных предположений. Эти модели пытаются ответить на следующие вероятностные вопросы:
- Какова вероятность того, что конкретный клиент не выплатит кредит?
- Как конкретные маркетинговые и финансовые решения повлияют на будущие цены акций?
- Как долго проработает машина, прежде чем потребуется ее ремонт?
Модели прогнозной аналитики, на которых основаны решения относительно будущего, зачастую сложны и учитывают множество факторов. На их разработку и проверку обычно требуется много времени, и их постоянно необходимо совершенствовать, чтобы адаптироваться к изменениям в деловой и экономической среде.
Модели прогнозной аналитики могут включать в себя модели классификации.
Создание модели
Организации используют прогнозное моделирование для анализа возможных результатов обработки исторических и транзакционных данных. Разработка прогнозной модели состоит из описанных ниже этапов.
Определение целей
Команда обсуждает, что необходимо спрогнозировать, чтобы понять бизнес-цели. Правильно определив бизнес-цели модели прогнозной аналитики, можно начать определять входные, выходные данные и соответствующие наборы данных модели.
Сбор необходимых данных
Следующий шаг – консолидация данных из разных источников в хранилище данных. Данные собирают из таких источников, как электронная почта, системы ERP, электронные таблицы и другие корпоративные приложения. Прогнозное моделирование обычно становится более точным при добавлении в статистическую модель больших наборов данных, а не несколько точек данных.
Обучение и развертывание модели
На этом этапе можно анализировать выборочные данные с использованием статистических методов и технологий прогнозирования. Как только методы прогнозного моделирования начнут давать стабильные и точные результаты, модель можно интегрировать с корпоративными приложениями. В результате каждый отдел компании получит доступ и сможет составлять точные прогнозы.
Каковы распространенные методы прогнозной аналитики?
Как и многие другие примеры внедрения машинного обучения, прогнозная аналитика – это динамическая деятельность, в рамках которой постоянно используют новые данные для обновления прогнозов. Это значит, что данная технология использует конвейер, охватывающий очистку данных, обучение моделей, развертывание, обратную связь, повторное обучение и повторное развертывание, и может собирать данные в режиме, близком к реальному времени. Специалисты по работе с данными используют методы прогнозной аналитики, перечисленные ниже.
Деревья решений
Дерево решений – это модель машинного обучения, которая позволяет программному обеспечению составлять прогнозы, отвечая на ряд вопросов типа «да» или «нет». Как следует из названия, этот метод имитирует форму дерева с узлами и ветвями. Каждый узел содержит вопрос в рамках проблемы, на который необходимо ответить, прежде чем переходить к следующему узлу. Каждый узел разветвляется на два листа, которые ведут к последующим узлам.
Дерево решений позволяет прогнозировать как качественные, так и количественные данные. Например, прогнозную модель на основе дерева решений можно использовать для прогнозирования цен на недвижимость или состояния здоровья пациента с учетом заметных симптомов. Деревья решений просты для понимания, но менее гибки при анализе разнообразных новых данных.
Регрессионный анализ
Регрессия – это статистический подход, который специалисты по работе с данными используют для составления прогнозов путем классификации или установления взаимосвязи новых данных с известными наборами данных. Линейная регрессия моделирует взаимосвязь между независимой переменной и зависимым значением на двумерном графике. Например, менеджеры по персоналу используют линейную регрессию для прогнозирования зарплаты кандидата на основе многолетнего опыта.
В то же время логистическая регрессия классифицирует переменные на две или более категорий на основе вероятностей. Например, ИТ-команды используют логистическую регрессию для определения и прогнозирования того, является ли сообщение электронной почты спамом. Модель классифицирует сообщение электронной почты как подозрительное, если в нем обнаружено слишком много нежелательных характеристик, превышающих установленное пороговое значение.
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов – это метод прогнозной аналитики, используемый для анализа точек данных, которые были собраны или записаны в хронологической последовательности. Этот метод особенно полезен для прогнозирования, например, динамики цен на акции, потребления электроэнергии или планирования спроса в управлении цепочкой поставок.
Ключевым методом анализа временных рядов является авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), которое моделирует временные зависимости путем учета прошлых значений и ошибок для прогнозирования будущих тенденций. Более передовые подходы, такие как долгая краткосрочная память (LSTM), позволяют сохранять память в течение продолжительных периодов времени, используя глубокое обучение для выявления долгосрочных зависимостей в данных временных рядов.
Нейронные сети глубокого обучения
Глубокое обучение произвело революцию в прогнозной аналитике, позволив моделям обрабатывать сложные многомерные данные и выявлять сложные взаимосвязи, которые традиционные методы могут упускать из виду. Нейронные сети особенно эффективны при прогнозировании сложных данных, таких как изображения, видео и голосовые записи. Модели глубокого обучения расширяют возможности прогнозирования в таких сложных отраслях, как здравоохранение и кибербезопасность.
Как AWS может помочь с прогнозной аналитикой?
Аналитика на AWS – это полный набор возможностей для любой аналитической рабочей нагрузки.
Создание собственных моделей и рабочих процессов прогнозной аналитики на AWS начинается с Amazon SageMaker. Amazon SageMaker предлагает интегрированные функции для аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения с единым доступом ко всем вашим данным.
Работайте совместно и быстрее реализовывайте проекты в единой студии, используя привычные инструменты AWS для разработки моделей в SageMaker AI, генеративного искусственного интеллекта, обработки данных и аналитики SQL, а также Amazon Q для разработчиков – самый мощный помощник на основе генеративного искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения. Получайте доступ ко всем своим данным, независимо от того, хранятся ли они в озерах данных, хранилищах данных, сторонних либо федеративных источниках данных, благодаря встроенным средствам управления, отвечающим требованиям корпоративной безопасности.
Можно также использовать Amazon SageMaker Canvas – сервис без программирования с десятками встроенных прогнозных моделей и возможностей для поддержки всего рабочего процесса прогнозной аналитики: от подготовки данных до создания и обучения моделей, генерации прогнозов и развертывания моделей в рабочей среде. Он предоставляет бизнес-аналитикам визуальный интерактивный интерфейс, позволяющий самостоятельно генерировать точные прогнозы без опыта в машинном обучении и единой строки кода.
Начните работать с прогнозной аналитикой на AWS, создав бесплатный аккаунт AWS уже сегодня.