Предиктивная аналитика — определение и примеры

Точное предсказание будущего с помощью математических методов — эта амбиция легко достижима благодаря предиктивной аналитике. Этот особый метод анализа данных является подразделом анализа больших данных. Предиктивная аналитика направлена на предсказание грядущих тенденций в таких дисциплинах, как наука, маркетинг, финансы и страхование.

Наиболее важным элементом предиктивной аналитики является так называемый предиктор. Этим термином обозначают лицо или организацию, которая измеряется для предсказания возможного поведения в будущем. Конкретным примером может служить страховой полис, который предсказывает потенциальные факторы оценки риска, принимая во внимание опыт вождения, возраст и состояние здоровья владельца автомобиля. На основе суммы этих факторов предиктивная аналитика может быть использована для расчета риска возможной аварии и, соответственно, суммы страховки, которую должен выплатить водитель.

На самом деле, термин предиктивная аналитика часто является синонимом добычи данных. Часто бывает так, что методы добычи данных играют существенную роль в процессе разработки концепций предиктивной аналитики. Однако предиктивная аналитика развивает добычу данных и включает в себя другие методы. Таким образом, элементы теории игр и автоматизированного машинного обучения также играют важную роль в этом типе анализа. Кроме того, в предиктивной аналитике используются особые методы анализа, основанные на сложных алгоритмах, благодаря которым из, казалось бы, несвязанных текстов в социальных сетях или статей в блогах получаются узнаваемые закономерности.

Для того чтобы понять, как работает предиктивная аналитика, может помочь этот обзор общих терминов анализа больших данных и добычи данных:

• Регрессионный анализ: выявляются взаимосвязи между различными зависимыми и независимыми переменными. Например, распределение зависит от цены продукта и кредитного рейтинга клиента.

• Кластеризация: путем сегментирования данных, например, потенциальные клиенты могут быть отсортированы по уровню дохода или аналогичным факторам.

• Ассоциативный анализ: целью является выявление структур с переменными, которые приводят к идентичным результатам. Затем можно сделать выводы о возможном поведении клиента и, в идеале, предсказать будущие покупки. Например, если покупатель интересуется обувью, он также может захотеть купить полку для обуви.

Распознавание закономерностей в массивах данных напоминает нам о способности нашего мозга к интерпретации, хотя анализ больших данных значительно превосходит его по сложности. Фактически, существует параллель между практическими структурами добычи данных и нейронными сетями человеческого мозга, поскольку искусственная сеть также способна выявлять и сохранять определенные закономерности после нескольких последовательностей. Таким образом, добыча данных структурно связана с ИИ (искусственным интеллектом или машинным обучением). Таким образом, компьютерные программы самостоятельно обучаются на основе приобретенных принципов и собирают новую информацию в соответствии с уже разработанными шаблонами, а также теми, которые еще находятся в разработке.

На этом этапе существует важное различие между добычей данных и предиктивной аналитикой. Традиционный анализ данных в основном направлен на выявление структурных закономерностей в существующих информационных кластерах. Однако фокус на автодидактическом новом развитии вычислений (которые постепенно выходят за пределы базы данных) является характеристикой машинного обучения — и это играет роль в определении предиктивной аналитики. Предварительно созданные алгоритмы должны самостоятельно комбинировать из ряда данных и делать новые выводы, чтобы, например, делать независимые предсказания о поведении клиентов.

В целях защиты вашей конфиденциальности видео не будет загружаться, пока вы на него не нажмете.

Интеграция предиктивной аналитики уже доказала свою эффективность в самых разных отраслях. Помимо высокотехнологичных научных компаний, этот метод используется и в здравоохранении для прогнозирования развития заболеваний. Важной областью применения является также энергетический сектор, где интеллектуальная энергосистема будущего известна как «умная сеть». В этом случае потребление электроэнергии может быть предсказано с помощью сохраненных моделей поведения потребителей (интеллектуальные данные о потребителях), чтобы точно регулировать необходимую подачу ветровой и гидроэлектрической энергии.

В качестве дополнительного примера можно привести так называемое предиктивное обслуживание. В этом процессе текущие данные поступают в постоянно работающую машину для прогнозирования будущего использования и возникающего износа. Слабые места в производственной цепочке могут быть выявлены и быстро устранены, чтобы предотвратить потери в производстве.

Лучший способ использования прогнозной аналитики — это использование широкого спектра пакетов данных, как можно более обширных и чистых. Все пакеты данных затем интегрируются в анализ. Чем больше данных доступно (и из как можно большего количества областей), тем точнее будет результат. Большинство компаний прибегают к синергетическому эффекту, добавляя предиктивную аналитику к существующей структуре бизнес-аналитики. Наиболее популярные инструменты для использования предиктивной аналитики включают:

• Alpine Data Labs
• Alteryx
• Angoss Knowledge STUDIO
• BIRT Analytics
• IBM SPSS Statistics и IBM SPSS Modeler
• KXEN Modeler
• Mathematica
• MATLAB

Предписывающую аналитику можно определить как следующий шаг в анализе данных. В этом методе предиктивная аналитика достигает своего очевидного предела: использование информации для прогнозирования развития событий с целью управления будущим ходом тенденции. Другими словами, предусмотренные сценарии легче реализовать, и на определенном этапе развития можно предпринять действия, чтобы направить тенденции в другое русло. Такой подход становится возможным благодаря аналитическим структурам, основанным на сложных моделях и имитациях случайного МК. Как и в случае с предиктивной аналитикой, чем полнее и надежнее переменные, используемые для получения искомых данных, тем точнее и информативнее будут результаты.

Существует бесчисленное множество примеров, показывающих, как работает предиктивная аналитика. Насколько подходит каждый метод, зависит от количества и качества собранных данных. Однако алгоритмы становятся все более тонкими, что означает, что прогнозируемые данные становятся все более точными. Предписывающая аналитика также выигрывает от этого развития, поскольку является следующим шагом в будущем анализа данных.