Прогнозная аналитика делает именно то, что кажется: она анализирует данные, чтобы выяснить, что может произойти в будущем. Как и большинство прогнозов, они никогда не бывают верными на 100 %, но большие данные и искусственный интеллект делают их намного точнее.
Хотя когда-то это была относительно специализированная отрасль математики и информатики, новые прогностические технологии более доступны и легко применимы: предприятия используют их для клиентов, исследователи используют их для лечения болезней, рекламные агентства используют их для таргетинга потребителей, банки используют их для предотвращения мошенничества, и этот список можно продолжить. Так как же на самом деле работает прогнозная аналитика, что она предсказывает и насколько надежны ее прогнозы?
Читайте также: Как выглядит алгоритм?
Как это работает?
Прогнозная аналитика состоит из нескольких общих этапов:
- Определите, что вы хотите спрогнозировать: сколько времени вам понадобится, чтобы доехать из точки А в точку Б?
- Соберите исторические/текущие данные: прошлый опыт вашего/других людей на этом маршруте/текущие условия.
- Определите важные факторы: день недели, время суток, погода, частота задержек и т. д.
- Создайте и «обучите» модель: попытайтесь выяснить, как каждый фактор исторически влиял на время вождения. <
Contents
Как это работает?
рмацию и получите результат: в теплый понедельник в 17:30 поездка займет у вас тридцать минут.Это простой пример, но если вы когда-либо просматривали прогнозы трафика на Картах Google, вы использовали что-то вроде этого. Насколько она точна, зависит от качества доступных исторических данных и данных в реальном времени, но почти всегда можно сделать довольно точные предположения, в чем и состоит суть прогнозной аналитики.
Что он предсказывает?
Прогнозная аналитика продуктивно используется в медицинских исследованиях, финансах, производстве, цепочках поставок и других сферах, но одним из наиболее прибыльных применений этой технологии является анализ и прогнозирование поведения клиентов. Если вы когда-нибудь задавались вопросом, почему ваши данные являются таким ценным товаром, это одна из основных причин. Имея доступ к большим объемам исторических данных о пользователях, компаниям намного проще понять, как они могут нажимать на кнопки потребителей.
В здравоохранении и медицине прогнозная аналитика используется в основном для оптимизации лечения и поиска новых способов борьбы с болезнями. Анализируя исторические данные о пациентах, больницы могут сократить количество пациентов, которым необходимо вернуться, создать более персонализированные планы лечения и получить более точную оценку риска. Модели прогнозного анализа также важны для исследований заболеваний: они используют данные, полученные от пациентов и групп населения, для выявления факторов риска, результатов лечения и многого другого.
Приложения в сфере финансов также ориентированы на риск – в частности, на кого лучше всего рассчитывать при получении кредита или счета? Применение прогнозной аналитики может помочь финансовым учреждениям выявлять людей, подвергающихся высокому риску дефолта, и более эффект
Что он предсказывает?
p>Однако ни одна отрасль не пользуется таким энтузиазмом по поводу прогнозной аналитики, как розничная торговля и реклама. Представьте себе, если бы вы могли наблюдать за каждым движением вашего клиента, вводить его в огромную базу данных и анализировать на наличие закономерностей. Вы можете узнать, кто, скорее всего, перестанет пользоваться вашими услугами, что заставляет людей продолжать использовать ваш продукт, кто с наибольшей вероятностью отреагирует на определенную рекламу, на кого будут нацелены ваши кампании – и все это с помощью данных, которые можно обновлять и анализировать в реальном времени. время.
Читайте также: Что такое большие данные и почему это так важно?
Насколько точны эти прогнозы?
На этот вопрос нет однозначного ответа, поскольку каждая модель индивидуальна. Качество данных, методы, используемые для их анализа, и множество других факторов влияют на то, насколько точными могут быть прогнозы. Прогнозная аналитика не всегда дает правильные результаты, но благодаря достижениям в области больших данных и искусственного интеллекта они делают это правильно большуючасть времени.
Большие данные делают не обязательно их объемы, а то, насколько эффективно можно их обрабатывать. Большая часть статистики исторически основывалась на предположениях о группах населения на основе выборок, взятых из этих групп населения, что добавляет уровень неопределенности.
Однако инструменты больших данных позволяют использовать гораздо больше доступных данных для составления прогнозов, что повышает вероятность их правильности. Прогнозная аналитика уже неплохо справляется с показом рекламы людям и определением времени в пути, и в будущем ее эффективность будет только выше.
Большие (плохие?) данные
Как принимать правильные решения? На протяжении большей части человеческой истории мы использовали наш мозг для обработки любых доступных входных данных и действовали соответствующим образом. Наши решения всегда были испорчены отсутствием точной информации, ограниченной способностью выявлять закономерности и множеством предубеждений.
Однако хорошо продуманный алгоритм с большим набором данных не имеет этой проблемы, и возможность переложить большую часть нашего умственного труда на машины — это большой шаг вперед для человечества. Конечно, алгоритмы могут быть предвзятыми, намеренно или непреднамеренно, наборы данных могут быть повреждены, а прогнозы поведения могут использоваться для социального контроля так же легко, как и для оптимизации розничного опыта. Если наши системы будут прозрачными и в целом полезными, это окажет реальное влияние на то, как технологии формируют (и предсказывают) будущее.
Авторы изображений: Визуальное представление событий, составляющих поведенческий анализ , Процесс прогнозной аналитики
