ניתוח תחזיתי: הידע של העתיד

אומרים שלכל דור יש את שפת האוריינות שלו; אם ידעתם על כך, נחשבתם ליודעי קרוא וכתוב בגיל ההוא; בימי הביניים שבהם חיינו חיי מלחמה, אנשים שהכירו אותה היטב הפכו לגנרלים ולמלכים. כשהעידן התעשייתי הגיע, אנשים שהבינו מכונות בנו תעשיות. עד כמה ניתוח חיזוי יכול להיות מדויק?

היום אנחנו חיים בעידן שבו שפת האוריינות היא טכנולוגיה. ואנשים שמבינים בטכנולוגיה מדרגים נתונים באיכות טובה מאוד מאוד, מה שהביא אותם לאחד הנכסים החיוניים. עכשיו נשאלת השאלה: מה אנשים עושים עם נתונים? מה אם הייתי אומר לכם שהם רואים את העתיד עם זה?

מהו ניתוח תחזיתי?

ניתוח תחזיתי הוא מתודולוגיה המשתמשת בנתונים כדי לחזות אירועים או התנהגויות עתידיות. ניתוח מסוג זה בוחן תרחישים ודפוסים מהעבר כדי לזהות קשרים ביניהם וללמוד על תוצאותיהם. בעזרת נתונים אלה, חוקרים יכולים לחזות תוצאות שנצפו בעבר בדפוסי התנהגות דומים ולתפעל תרחישים כדי להשיג את התוצאות הרצויות.

ניתוח תחזיתי, כפי שהמילה מרמזת, חוזה אירועים לא ידועים עתידיים. המטרה היא ללכת מעבר לדעת מה קרה כדי לעשות שיפוט טוב יותר של מה שיקרה בעתיד. הוא עושה שימוש בלמידת מכונה, סטטיסטיקה, מידול נתונים וטכניקות כרייה כדי לנתח את העבר ולהעריך את העתיד.

זרוע קבלת ההחלטות של Predictive Analytics עבור תעשיות רבות. היא שולטת בתעשיות כמו פרסום, שיווק, פיננסים, מסחר אלקטרוני, ביטוח, ייצור, קמעונאות, מגזרים ממשלתיים, נפט וגז, חינוך וכן הלאה.

כיצד פועל ניתוח תחזיתי?

ניתוח חיזוי מקורו במדע סטטיסטי, ובבסיסו, כרוך במתן תוצאה מסוימת לנוכחותם של משתנים מסוימים במערך נתונים גדול. תוצאה זו משמשת לחישוב ההסתברות להתרחשות אירוע מסוים בעתיד.

ישנן שתי גישות עיקריות למידול סטטיסטי המשמשות בניתוח תחזיתי: מודלים לסיווג ומודלים לניתוח רגרסיה .

1. מודלים סיווג

שיטת הסיווג עושה שימוש בטכניקות מתמטיות כגון עצי החלטה, תכנות ליניארי, רשת עצבית וסטטיסטיקה. בשביל. לדוגמה, הוא יגיד לך אם חבר צפוי להישאר בחברה או לעזוב בתוך ציר זמן, בהתבסס על קריטריונים מסוימים.

2. מודלים רגרסיה

מודלים של רגרסיה ינבאו מספר ממשי שישתמש בנתונים שוטפים בניגוד לנתונים בינאריים. לדוגמה, רגרסיה לוגיסטית יכולה לשמש כדי להעריך כיצד הסיכויים של חולה להתקף לב (משתנה בינארי) משתנים עם כל ערך BMI נוסף (משתנה רציף).

ניתוח תחזיתי יתרונות

• מרמים

  • Predictive Analytics הוא ברכה לאבטחת סייבר. הם יכולים לזהות הונאות, איומים וכו 'באמצעות טכניקות אלה.

• אופטימיזציה

  • ניתוח תחזיתי מסייע בזיהוי אהבות ולא אהבות של הלקוחות ובכך לזהות דפוסי קנייה ומיטוב אסטרטגיות השיווק.

• קבלת החלטות

  • מתן הלוואות, קבלת תביעות ביטוח וכו 'יכולים להיעשות על סמך מודלי הנתונים המשמשים בניתוח תחזיתי.

• פעולות

  • תעשיות מסחר אלקטרוני יכולות לקבל החלטות על ניהול מלאי. תעשיות נפט וגז יכולות לחזות תוכניות תחזוקת ציוד בהתבסס על ניתוח תחזיתי.

ניתוח חיזוי חסרונות

• גורמים אנושיים

  • חוקרים טוענים כי מודלים/אלגוריתמים של Predictive Analytics אינם לוקחים בחשבון רגשות, מצבי רוח, מערכות יחסים וכו' כאשר הם צופים את הדפוסים.

• זמן

  • יש לשנות את מודלי Predictive Analytics עם הזמן. אנשים משתנים עם הזמן. מודל ישים בנקודת זמן מסוימת עשוי שלא להיות שימושי בהמשך.

• עלות

  • זה יקר ליישם ניתוח תחזיתי במונחים של משאבים, כלים וזמן.

• פרטיות ואבטחה

  • Predictive Analytics עוסק בנתונים. אחסון כמות כה גדולה של נתונים הוא אתגר עצום. הנתונים עשויים להכיל גם מידע אישי של המשתמשים וכו' שיש להגן עליו.

מבט מעמיק יותר על ניתוח חיזוי

האם אי פעם חשבת שהטלפון שלך מאזין לכל השיחות שלך? סביר להניח שיש לכם לפחות חבר אחד שמאמין בקונספירציה הזאת כי הוא דיבר על משהו או אפילו רק חשב עליו. ואז הם בסופו של דבר קיבלו פרסומת למוצר המדויק או לפחות משהו שקשור אליו.

הרבה תעשיות אחרות משתמשות בעיקר בניתוח תחזיתי. זה עוזר לרופאים לבצע אבחנות מדויקות או לקבוע את התוצאה של טיפולים עבור אנשים עם תנאים ספציפיים. זה גם עזר להפחית את זמני ההמתנה בחדרי מיון בעד 15 אחוזים.

זה עזר לשוק הקמעונאי על ידי חיזוי נכון עם ביקורת קמעונאית איזה מלאי יימכר יותר ולכן איזה צריך להיות מלאי יותר. ניתוח חיזוי אפילו עשה קפיצות גדולות בתחומים אחרים כמו בנקאות, ייצור, תחבורה ציבורית ואבטחת סייבר, בין היתר.

עכשיו, זה לא אומר שהכל שמש וקשתות, וזה יפתור את הרעב העולמי. היו הרבה מקרים לאחרונה על כמה רחוק איסוף נתונים מכוון אנשים כמוני וכמוך. חברות חדרו לחיינו האישיים, מה שהוביל לתביעות נגד חברות כמו פייסבוק וקיימברידג' אנליטיקה. ניתוח נתונים וניתוח נתונים הם תהליכים קשורים זה לזה הכוללים חילוץ תובנות מנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות.

אתם עשויים לחשוב, מהו הדבר הגרוע ביותר שהאנשים האלה יכולים לעשות? ובכן, חשבו על זה: אם יש לכם חבר ממש טוב שאתם מכירים זמן רב ושאתם מסתובבים איתו באופן קבוע, יהיה לכם קל מאוד לחזות מה הוא יעשה במצבים מסוימים.

כדי לקבל מושג על כך, הייתם מבלים זמן רב יחד וחולקים גיהינום של חוויות גם כן, אז איך לניתוח חיזוי יש את הכוח לעשות את אותו הדבר אפילו בלי לדעת מי אתם?

ובכן, לחברות כמו קיימברידג' אנליטיקה יש 5000 נקודות נתונים כדי להגדיר מי אתה, מה אתה צפוי לעשות, ומה אתה צפוי לקנות. הנתונים שהם מעלים נרכשים מחברות כמו פייסבוק וגוגל, שפועלות במסווה של עשיית כסף באמצעות פרסומות. במציאות, אנחנו, הצרכנים של אותן טכנולוגיות, הם המוצר.

תמיד יש משהו הפכפך שהאנושות יוצרת שבו אנשים מפולגים לחלוטין אם זה טוב לנו או יהיה המוות של כולנו. אני יודע שזה נשמע כמו לצייר תמונה ממש גרועה על כלי פשוט שנועד לחזות שותפים של לקוחות כדי לשרת אותם טוב יותר, אבל הדאגה העיקרית כאן נעוצה בעובדה לגבי האופן שבו הנתונים נאספים כדי שהכלי הזה יתפקד בפועל.

האם תרגישו בנוח לדעת שחברת צד שלישי יודעת את כל התנועות והבחירות שלכם? שהופכים אתכם לבובה של מי החברה הבאה שתנסה למכור את המוצר החדש והנוצץ הבא שלה? אז במה כל זה מסתכם?

עובדה פשוטה היא שזה כמו אש, אנחנו יכולים ללמוד איך לשלוט בה ולהתקדם כציוויליזציה וללמוד לאכול אוכל מבושל ולהתרועע, או שאנחנו יכולים להשתמש בה כדי להפוך לציוויליזציה מתקדמת שמולידה בינה מלאכותית שלומדת את עצמה ובסופו של דבר שולטת בעולם ומשעבדת את האנושות. מה זה הולך להיות?

למד אודות: ניתוח תמחור

ניתוח תחזיתי ו-QuestionPro

QuestionPro מספקת ניתוח כחלק ממוצר הסקרים, המסייע לקבל תובנות לגבי העבר ולקבל החלטות לעתיד. ישנן תכונות שונות כמו דוחות, חבילות סטטיסטיקה, סינון נתונים, הצלבה, ניתוח מגמות, ניתוח טקסט וכו ', שיכולים לסייע ללקוחות בקבלת החלטות חזויה!

צור חשבון בחינם

מחברים: שובהאדה וג'קסון / פאהד אחמד שיח'