Analize predictive

Ce sunt analize predictive?

Analiza predictivă descrie utilizarea statisticilor și a modelării pentru a determina performanța viitoare pe baza datelor curente și istorice. Analiza predictivă analizează tiparele din date pentru a determina dacă aceste tipare vor apărea din nou, ceea ce le permite companiilor și investitorilor să se adapteze acolo unde își folosesc resursele pentru a profita de eventuale evenimente viitoare.

Chei de luat masa

• Analiza predictivă este utilizarea statisticilor și a tehnicilor de modelare pentru a determina performanța viitoare.
• Este utilizat ca instrument de luare a deciziilor într-o varietate de industrii și discipline, cum ar fi asigurările și marketingul.
• Analiza predictivă și învățarea automată sunt adesea confundate între ele, dar sunt discipline diferite.

Înțelegerea analizei predictive

Există mai multe tipuri de metode de analiză predictivă disponibile. De exemplu, exploatarea datelor implică analiza unor tranșe mari de date pentru a detecta modele din aceasta. Analiza textului face același lucru, cu excepția blocurilor mari de text.

Modelele predictive analizează datele din trecut pentru a determina probabilitatea anumitor rezultate viitoare, în timp ce modelele descriptive privesc datele din trecut pentru a determina modul în care un grup poate răspunde la un set de variabile.

Analiza predictivă este un instrument de luare a deciziilor într-o varietate de industrii. De exemplu, companiile de asigurări examinează solicitanții de polițe pentru a determina probabilitatea de a plăti pentru o creanță viitoare pe baza fondului de risc actual al deținătorilor de polițe similare, precum și a evenimentelor din trecut care au dus la plăți. Specialiștii în marketing analizează modul în care consumatorii au reacționat la economia generală atunci când planifică o nouă campanie și pot folosi schimbări în domeniul demografic pentru a determina dacă mixul actual de produse îi va atrage pe consumatori să cumpere.

Comercianții activi analizează o varietate de valori bazate pe evenimente anterioare atunci când decid dacă cumpără sau vinde un titlu. Mediile mobile, benzile și punctele de întrerupere se bazează pe date istorice și sunt utilizate pentru a prognoza mișcările viitoare ale prețurilor.

Concepții greșite frecvente ale analizei predictive

O concepție greșită obișnuită este că analiza predictivă și învățarea automată sunt aceleași lucruri. În esență, analiza predictivă include o serie de tehnici statistice (inclusiv învățarea automată, modelarea predictivă și extragerea datelor) și folosește statistici (atât istorice, cât și actuale) pentru a estima sau a prevedea rezultatele viitoare. Analiza predictivă ne ajută să înțelegem posibilele evenimente viitoare, analizând trecutul. În timp ce învățarea automată, pe de altă parte, este un subdomeniu al informaticii care, conform definiției din 1959 de Arthur Samuel – un pionier american în domeniul jocurilor pe computer și al inteligenței artificiale, care oferă „computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. „

Cele mai frecvente modele predictive includ arborii de decizie, regresiile (liniare și logistice) și rețelele neuronale – care este domeniul emergent al metodelor și tehnologiilor de învățare profundă.

Exemplu de analize predictive

Prognoza este o sarcină esențială în producție, deoarece asigură utilizarea optimă a resurselor într-un lanț de aprovizionare. Spițele critice ale roții lanțului de aprovizionare, indiferent dacă este vorba de gestionarea stocurilor sau de magazin, necesită prognoze precise pentru funcționare. Modelarea predictivă este adesea utilizată pentru a curăța și optimiza calitatea datelor utilizate pentru astfel de previziuni. Modelarea asigură faptul că mai multe date pot fi ingerate de sistem, inclusiv din operațiuni orientate către clienți, pentru a asigura o prognoză mai precisă.