Что такое прогнозная аналитика?

Почти в каждой отрасли прогнозная аналитика ассоциируется с машинным обучением, и когда дело доходит до решения новых и изначальных проблем, огромную пользу могут принести и другие источники данных. Специалисты по обработке данных и их работодатели могут лучше понять людей, процессы, причины прибылей и убытков, а также многочисленных будущих тенденций.

Прогнозная аналитика не является автономной технологией. Ее можно разделить на несколько моделей, каждая из которых имеет свою цель, функции и подходит для использования в рамках множества сценариев. В целом, полученные сведения можно использовать для углубленного изучения исторических точек данных, выявления аномальных экземпляров среди множества их наборов, а также прогнозирования будущих тенденций.

Классификационные модели

Анализируя исторические данные, такие модели объединяют и сортируют данные по категориям. Во многих отраслях на предприятиях такие модели используют при решении сложных проблем и поиске новых потенциальных возможностей. Эти модели широко применяются при утверждении приложений, определении вероятности неплатежей, выявлении мошеннических транзакций и не только.

Кластеризационные модели

В этой версии прогнозной аналитики данные делятся на группы на основе общности критериев. Такие данные можно рассортировать по жестким и мягким кластерам. Жесткая кластеризация представляет собой прямую категоризацию, тогда как при мягкой учитывается допустимость данных. Как правило, кластеризационные модели развертываются в целях маркетинга и помогают маркетологам планировать стратегии, рассчитанные на конкретные целевые аудитории.

Прогнозные модели

Прогнозные модели используются для предсказания будущей количественной ценности объектов на основе исторических числовых данных. Одной из основных причин широкого применения прогнозных моделей является то, что в них допускается использование нескольких входящих переменных, как, например, при мониторинге погоды или локальных событий, и, таким образом, обеспечивается большая универсальность в рамках множества отраслей. Например, с учетом прошлых данных в розничных магазинах можно сделать прогноз об ожидаемом количестве посетителей или объеме продаж на любую из последующих недель и соответствующим образом спланировать свою работу.

Модели выявления аномалий

Как понятно из названия, модели выявления аномалий определяют в одном или нескольких наборах данных те данные, что выходят за рамки нормы, и помогают делать выводы на их основании. Как и в других моделях, здесь может учитываться несколько факторов, от цен и местоположений до истории платежей. Именно по этой причине модели выявления аномалий особенно полезны в финансовой сфере и на производстве, где с их помощью можно выявлять возможные мошеннические действия или недостаточную эффективность и сбои оборудования.

Временные модели

В отличие от других моделей, во временных моделях используются не исторические, а именно аномальные данные, причем время в них является первичным входным критерием для получения ценных идей относительно будущих периодов времени. Самым большим их преимуществом является то, что с их помощью можно определить, как будут меняться конкретные показатели в течение определенного времени с учетом выбранных переменных, таких как погода или прошлые продажи. Часто их используют в сочетании с несколькими прогнозами, благодаря чему на предприятиях можно лучше спланировать развитие или разработать более эффективную стратегию дальнейших действий.

Современная прогнозная аналитика уже не ограничивается линейными и логистическими регрессиями, и, чтобы обеспечить себе конкурентное преимущество, малые, средние компании и корпорации стремятся использовать решения на основе данных. Сегодня прогнозная аналитика помогает предприятиям сортировать огромные объемы цифровых данных, эффективно использовать машинное и глубокое обучение и точно прогнозировать поведение клиентов, изменение ситуации на рынке и будущие прорывы. Кроме того, прогнозная аналитика позволяет специалистам по обработке данных активно сотрудничать в режиме реального времени, используя приложения для поддержки рабочего процесса и гибридные мультиоблачные инфраструктуры, помогающие анализировать данные.

Несмотря на то, что многие отрасли используют данные и интеллектуальную инфраструктуру в различных целях, в целом они получают одинаковые итоговые преимущества.

В розничной торговле прогнозная аналитика позволяет агрегировать данные, чтобы определить тенденции в продажах и повысить степень персонализации маркетинга, например, за счет кампаний перекрестных продаж, апселлинга и ремаркетинга. Данные такого типа можно даже использовать для управления складскими запасами и разработки будущих продуктов.

Аналогичным образом, энергетическая отрасль использует данные не только для управления и подключения крупных систем заводов и других ресурсов, но и для прогнозирования и планирования уровня производительности и спроса в зависимости от сезона и суровых погодных условий, а также выявления и предотвращения потенциальных сбоев.

Производители также используют прогнозную аналитику для контроля за своими ресурсами. Однако в этих случаях акцент делается на задачах технического обслуживания и мониторинга производительности. Производственные компании могут выявлять снижение эффективности и прогнозировать сбои, что позволяет сокращать время незапланированных простоев или ремонта, которые очень дорого обходятся любому предприятию.

В сфере страхования прогнозная аналитика может служить дополнительной мерой защиты, поскольку позволяет выявлять мошеннические заявки при сравнении с историческими данными. В этой сфере также активно используется искусственный интеллект, позволяющий персонализировать цены на страхование и страховые премии с учетом соответствующих рисков для каждого заявителя, и на основе всех этих критериев принимать или отклонять заявки.

Даже государственные учреждения могут эффективно использовать данные, например, для информирования о новых политиках и общественных инициативах, способных изменить повседневную жизнь граждан.