Что такое прогнозирующая аналитика?
Прогнозная аналитика описывает использование статистики и моделирования для определения будущей производительности на основе текущих и исторических данных. Прогнозирующая аналитика просматривает шаблоны в данных, чтобы определить, могут ли эти шаблоны появиться снова, что позволяет компаниям и инвесторам корректировать то, где они используют свои ресурсы, чтобы воспользоваться возможными будущими событиями.
Ключевые вынос
- Прогнозная аналитика - это использование статистики и методов моделирования для определения будущей эффективности. Она используется в качестве инструмента принятия решений в различных отраслях и дисциплинах, таких как страхование и маркетинг. Прогнозная аналитика и машинное обучение часто путают друг с другом, но это разные дисциплины.
Понимание прогнозирующей аналитики
Существует несколько типов методов прогнозной аналитики. Например, интеллектуальный анализ данных включает в себя анализ больших траншей данных для выявления закономерностей по ним. Анализ текста делает то же самое, за исключением больших блоков текста.
Прогнозирующие модели смотрят на прошлые данные, чтобы определить вероятность определенных будущих результатов, в то время как описательные модели смотрят на прошлые данные, чтобы определить, как группа может реагировать на набор переменных.
Прогнозная аналитика - это инструмент принятия решений в различных отраслях. Например, страховые компании проверяют соискателей полиса, чтобы определить вероятность того, что им придется заплатить за будущие претензии, на основе текущего пула рисков аналогичных страхователей, а также прошлых событий, которые привели к выплатам. Маркетологи смотрят на то, как потребители отреагировали на общую экономику при планировании новой кампании, и могут использовать сдвиги в демографии, чтобы определить, побудит ли текущее сочетание продуктов потребителей совершать покупки.
Активные трейдеры смотрят на различные показатели, основанные на прошлых событиях, когда решают, покупать или продавать ценную бумагу. Скользящие средние, полосы и точки останова основаны на исторических данных и используются для прогнозирования будущих ценовых движений.
Распространенные заблуждения прогнозирующей аналитики
Распространенным заблуждением является то, что прогностическая аналитика и машинное обучение - это одно и то же. По своей сути, прогнозная аналитика включает в себя ряд статистических методов (включая машинное обучение, прогнозное моделирование и извлечение данных) и использует статистику (как историческую, так и текущую) для оценки или прогнозирования будущих результатов. Прогнозная аналитика помогает нам понять возможные будущие события, анализируя прошлое. Принимая во внимание, что машинное обучение, с другой стороны, является областью компьютерных наук, которая, согласно определению Артура Самуэля 1959 года, является американским пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта, который дает «компьютерам возможность учиться без явного программирования». «.
Наиболее распространенные прогностические модели включают деревья решений, регрессии (линейные и логистические) и нейронные сети, что является новой областью методов и технологий глубокого обучения.
Пример прогнозной аналитики
Прогнозирование является важной задачей в производстве, поскольку оно обеспечивает оптимальное использование ресурсов в цепочке поставок. Критические спицы о колесе цепочки поставок, будь то управление запасами или цех, требуют точных прогнозов для функционирования. Прогнозирующее моделирование часто используется для очистки и оптимизации качества данных, используемых для таких прогнозов. Моделирование гарантирует, что система может получать больше данных, в том числе от операций с клиентами, для обеспечения более точного прогноза.
