تحلیل پیش بینی کننده + تعریف، انواع مدل و موارد استفاده

چکیده مقاله :
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده (Predictive Analytics) یک روش تحلیل داده است که با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری و یادگیری ماشین، تغییرات و الگوهای آماری در داده‌ها را بررسی می‌کند تا بتواند پیش‌بینی‌هایی از رویدادها یا متغیرهای مورد نظر انجام دهد. این روش به طور گسترده در حوزه‌های مختلفی از جمله مالی، آب و هواشناسی، پزشکی، بازاریابی و صنعت استفاده می‌شود. در فرآیند آنالیز پیش‌بینی کننده، ابتدا داده‌های جمع‌آوری شده تحت بررسی قرار می‌گیرند و با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف، به منظور شناسایی الگوها، ترندها و ویژگی‌های مهم، به صورت آماری تحلیل می‌شوند. سپس با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مانند مدل‌های رگرسیون، شبکه‌های عصبی و مدل‌های دیگر، می‌توان پیش‌بینی‌هایی درباره آینده این داده‌ها ارائه داد. در این محتوا به بررسی کامل آن پرداخته و تعریف، مزایا و نقدها، کاربردها و موارد استفاده را توضیح می دهیم.

1- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

اصطلاح تحلیل پیش‌بینی به استفاده از آمار و تکنیک‌های مدل‌سازی برای پیش‌بینی نتایج و عملکرد آینده اشاره دارد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به الگوهای داده‌های فعلی و تاریخی نگاه می‌کند تا مشخص کند که آیا این الگوها احتمالاً دوباره ظاهر می‌شوند یا خیر. این به کسب و کارها و سرمایه گذاران این امکان را می دهد تا مکان استفاده از منابع خود را برای استفاده از رویدادهای احتمالی آینده تنظیم کنند. همچنین می توان از تحلیل پیش بینی برای بهبود کارایی عملیاتی و کاهش ریسک استفاده کرد.

نکات کلیدی

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از آمار و تکنیک های مدل سازی برای تعیین عملکرد آینده استفاده می کند.
• صنایع و رشته هایی مانند بیمه و بازاریابی از تکنیک های پیش بینی برای تصمیم گیری های مهم استفاده می کنند.
• مدل‌های پیش‌بینی‌کننده به پیش‌بینی آب‌وهوا، توسعه بازی‌های ویدیویی، ترجمه پیام‌های صوتی به متن، تصمیم‌گیری برای خدمات مشتری و توسعه سبد سرمایه‌گذاری کمک می‌کنند.
• مردم اغلب تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را با یادگیری ماشین اشتباه می‌گیرند، حتی اگر این دو رشته‌های متفاوتی باشند.
• انواع مدل های پیش بینی شامل درخت تصمیم، رگرسیون و شبکه های عصبی است.

جهت آشنایی بیشتر می توانید مقاله زیر را با عنوان تحلیل آماری چیست مطالعه نمایید.

• تحلیل آماری چیست ؟

2- تعریف آنالیز پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیشگو نوعی فناوری است که در مورد ناشناخته های خاصی در آینده پیش بینی می کند. برای انجام این تعیین‌ها از یک سری تکنیک‌ها استفاده می‌کند، از جمله هوش مصنوعی (AI)، داده کاوی، یادگیری ماشین، مدل‌سازی و آمار.

به عنوان مثال، داده کاوی شامل تجزیه و تحلیل مجموعه های بزرگی از داده ها برای شناسایی الگوها از آن است. تجزیه و تحلیل متن نیز همین کار را انجام می دهد، به جز بلوک های بزرگ متن.

مدل های پیش بینی برای انواع برنامه ها، از جمله پیش بینی آب و هوا، ایجاد بازی های ویدیویی، ترجمه صدا به متن، خدمات مشتری و استراتژی های سرمایه گذاری استفاده می شود. همه این برنامه ها از مدل های آماری توصیفی داده های موجود برای پیش بینی داده های آینده استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده همچنین برای کسب‌وکارها مفید است تا به آنها در مدیریت موجودی، توسعه استراتژی‌های بازاریابی و پیش‌بینی فروش کمک کند.

همچنین به کسب و کارها کمک می کند تا بقای خود را حفظ کنند، به ویژه آنهایی که در صنایع بسیار رقابتی مانند مراقبت های بهداشتی و خرده فروشی هستند.

سرمایه گذاران و متخصصان مالی می توانند از این فناوری برای کمک به ایجاد سبد سرمایه گذاری و کاهش پتانسیل ریسک استفاده کنند.این مدل‌ها روابط، الگوها و ساختارهایی را در داده‌ها تعیین می‌کنند که می‌توان از آنها برای نتیجه‌گیری در مورد اینکه چگونه تغییرات در فرآیندهای اساسی که داده‌ها را تولید می‌کنند، نتایج را تغییر می‌دهد، استفاده کرد. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده بر اساس این مدل‌های توصیفی ساخته می‌شوند و به داده‌های گذشته نگاه می‌کنند تا با توجه به شرایط فعلی یا مجموعه‌ای از شرایط مورد انتظار آینده، احتمال برخی از نتایج آینده را تعیین کنند.

3- کاربردهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یک ابزار تصمیم گیری در صنایع مختلف است.

1-3- پیش بینی

پیش‌بینی در تولید ضروری است زیرا استفاده بهینه از منابع در زنجیره تامین را تضمین می‌کند. پره های حیاتی چرخ زنجیره تامین، خواه مدیریت موجودی باشد یا طبقه فروشگاه، نیاز به پیش بینی های دقیق برای عملکرد دارد.

مدل سازی پیش بینی اغلب برای تمیز کردن و بهینه سازی کیفیت داده های مورد استفاده برای چنین پیش بینی ها استفاده می شود. مدل‌سازی تضمین می‌کند که داده‌های بیشتری می‌تواند توسط سیستم، از جمله از عملیات‌های مواجه با مشتری، برای اطمینان از پیش‌بینی دقیق‌تر جذب شود.

2-3- اعتبار

امتیازدهی اعتباری استفاده گسترده ای از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می کند. هنگامی که یک مصرف کننده یا کسب و کار درخواست اعتبار می کند، داده های مربوط به سابقه اعتباری متقاضی و سابقه اعتباری وام گیرندگان با ویژگی های مشابه برای پیش بینی خطری که متقاضی ممکن است در هر اعتباری که اعطا شده انجام ندهد، استفاده می شود.

3-3- پذیره نویسی

داده ها و تحلیل های پیش بینی کننده نقش مهمی در پذیره نویسی دارند. شرکت های بیمه متقاضیان بیمه نامه را بررسی می کنند تا احتمال پرداخت خسارت آتی را بر اساس ریسک فعلی بیمه گذاران مشابه و همچنین رویدادهای گذشته که منجر به پرداخت شده است، تعیین کنند. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده که ویژگی‌ها را در مقایسه با داده‌های مربوط به بیمه‌گذاران و مطالبات گذشته در نظر می‌گیرند، معمولاً توسط اکچوئرها استفاده می‌شوند.

4-3- بازار یابی

افرادی که در این زمینه کار می کنند، در هنگام برنامه ریزی برای یک کمپین جدید به نحوه واکنش مصرف کنندگان به اقتصاد کلی نگاه می کنند. آنها می توانند از این تغییرات در جمعیت شناسی استفاده کنند تا تعیین کنند که آیا ترکیب فعلی محصولات مصرف کنندگان را برای خرید ترغیب می کند یا خیر.

در همین حال، معامله گران فعال، هنگام تصمیم گیری برای خرید یا فروش اوراق بهادار، به معیارهای مختلفی بر اساس رویدادهای گذشته نگاه می کنند. میانگین های متحرک، باندها و نقاط شکست بر اساس داده های تاریخی هستند و برای پیش بینی تغییرات قیمت در آینده استفاده می شوند.

5-3- تشخیص تقلب

خدمات مالی می توانند از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای بررسی تراکنش ها، روندها و الگوها استفاده کنند. اگر هر یک از این فعالیت ها نامنظم به نظر برسد، یک موسسه می تواند آن را به دلیل فعالیت متقلبانه بررسی کند. این ممکن است با تجزیه و تحلیل فعالیت بین حساب های بانکی یا تجزیه و تحلیل زمانی که تراکنش های خاصی اتفاق می افتد انجام شود.

6-3- زنجیره تامین

تجزیه و تحلیل زنجیره تامین برای پیش بینی و مدیریت سطوح موجودی و استراتژی های قیمت گذاری استفاده می شود. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده زنجیره تامین از داده های تاریخی و مدل های آماری برای پیش بینی عملکرد زنجیره تامین آینده، تقاضا و اختلالات احتمالی استفاده می کند. این به کسب و کارها کمک می کند تا به طور فعال ریسک ها را شناسایی و به آنها رسیدگی کنند، منابع و فرآیندها را بهینه کنند و تصمیم گیری را بهبود بخشند. این مراحل به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی کنند که در هر لحظه چه موادی در دسترس هستند و آیا کمبودی وجود دارد یا خیر.

7-3- منابع انسانی

منابع انسانی از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای بهبود فرآیندهای مختلف، مانند پیش‌بینی نیازها و مهارت‌های مورد نیاز نیروی کار در آینده یا تجزیه و تحلیل داده‌های کارکنان برای شناسایی عواملی که در نرخ جابجایی بالا نقش دارند، استفاده می‌کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌تواند عملکرد، مهارت‌ها و ترجیحات یک کارمند را برای پیش‌بینی پیشرفت شغلی آن‌ها تجزیه و تحلیل کند و علاوه بر پیش‌بینی تنوع یا ابتکارات شمول، به برنامه‌ریزی توسعه شغلی کمک کند.

4- تفاوت تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و یادگیری ماشین

یک تصور غلط رایج این است که تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و یادگیری ماشینی یکسان هستند. آنالیز پیش بینی کننده به ما کمک می کند تا با تجزیه و تحلیل گذشته، رویدادهای احتمالی آینده را درک کنیم. در هسته خود، تحلیل پیش‌بینی‌کننده شامل یک سری تکنیک‌های آماری (شامل یادگیری ماشین، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و داده‌کاوی) است و از آمار (هم تاریخی و هم فعلی) برای تخمین یا پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند.

از سوی دیگر، یادگیری ماشین زیر شاخه ای از علوم کامپیوتر است که طبق تعریف سال 1959 توسط آرتور ساموئل (پیشگام آمریکایی در زمینه بازی های رایانه ای و هوش مصنوعی) به معنای “برنامه ریزی یک کامپیوتر دیجیتال برای رفتار در روشی که اگر توسط انسان یا حیوان انجام شود، به عنوان متضمن فرآیند یادگیری توصیف می شود.”

رایج‌ترین مدل‌های پیش‌بینی شامل درخت‌های تصمیم، رگرسیون‌ها (خطی و لجستیک) و شبکه‌های عصبی است که حوزه نوظهور روش‌ها و فناوری‌های یادگیری عمیق است.

• تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

5- انواع مدل های تحلیل پیش بینی کننده

سه تکنیک رایج در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌شود: درخت‌های تصمیم، شبکه‌های عصبی و رگرسیون. در زیر در مورد هر یک از این موارد بیشتر بخوانید.

1-5- درخت تصمیم

اگر می‌خواهید بفهمید چه چیزی منجر به تصمیم‌گیری‌های کسی می‌شود، ممکن است درخت‌های تصمیم را مفید بدانید. این نوع مدل داده ها را بر اساس متغیرهای خاصی مانند قیمت یا ارزش بازار در بخش های مختلف قرار می دهد. همانطور که از نام آن پیداست، به نظر می رسد درختی با شاخه ها و برگ های جداگانه. شاخه ها انتخاب های موجود را نشان می دهند در حالی که برگ های فردی یک تصمیم خاص را نشان می دهند.

درخت‌های تصمیم ساده‌ترین مدل‌ها هستند زیرا درک و تشریح آن‌ها آسان است. آنها همچنین زمانی که نیاز به تصمیم گیری در مدت زمان کوتاهی دارید بسیار مفید هستند.

2-5- رگرسیون

این مدلی است که بیشترین استفاده را در تحلیل های آماری دارد. زمانی که می خواهید الگوها را در مجموعه های بزرگ داده تعیین کنید و زمانی که یک رابطه خطی بین ورودی ها وجود دارد از آن استفاده کنید. این روش با تعیین فرمولی کار می کند که نشان دهنده رابطه بین تمام ورودی های موجود در مجموعه داده است. به عنوان مثال، می‌توانید از رگرسیون استفاده کنید تا بفهمید که چگونه قیمت و سایر عوامل کلیدی می‌توانند عملکرد یک اوراق بهادار را شکل دهند.

• آنالیز رگرسیون

3-5- شبکه های عصبی

شبکه های عصبی به عنوان شکلی از تجزیه و تحلیل پیش بینی با تقلید از روشی که مغز انسان کار می کند، توسعه یافتند. این مدل با استفاده از هوش مصنوعی و تشخیص الگو می تواند با روابط پیچیده داده ها مقابله کند. اگر چندین مانع دارید که باید بر آنها غلبه کنید، از آن استفاده کنید، مانند زمانی که داده های زیادی در دسترس دارید، زمانی که فرمول لازم برای یافتن رابطه بین ورودی ها و خروجی ها در مجموعه داده خود را ندارید، یا زمانی که به جای ارائه توضیحات، باید پیش بینی کرد.

اگر قبلاً از درخت تصمیم و رگرسیون به عنوان مدل استفاده کرده اید، می توانید یافته های خود را با شبکه های عصبی تأیید کنید.

4-5- مدل های خوشه ای

خوشه بندی روش جمع آوری داده هایی را توصیف می کند که ویژگی های مشابهی دارند. یک خرده فروش آنلاین بزرگ مانند آمازون را در نظر بگیرید. آمازون می تواند فروش را بر اساس مقدار خریداری شده خوشه بندی کند یا می تواند فروش را بر اساس میانگین سن حساب مصرف کننده خود دسته بندی کند. با جدا کردن داده ها به گروه های مشابه بر اساس ویژگی های مشترک، تحلیلگران ممکن است قادر به شناسایی ویژگی های دیگری باشند که فعالیت های آینده را تعریف می کنند.

5-5- مدل سازی سری زمانی

گاهی اوقات، داده‌ها به زمان مربوط می‌شوند و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده خاص بر رابطه بین آنچه در زمان اتفاق می‌افتد تکیه می‌کنند. این نوع مدل ها ورودی ها را در فرکانس های خاص مانند تکرار روزانه، هفتگی یا ماهانه ارزیابی می کنند. سپس، مدل های تحلیلی به دنبال فصلی بودن، روندها یا الگوهای رفتاری بر اساس زمان بندی هستند. این نوع مدل پیش‌بینی می‌تواند برای پیش‌بینی اینکه چه زمانی دوره‌های اوج خدمات مشتری مورد نیاز است یا چه زمانی فروش خاصی انجام می‌شود، مفید باشد.

6- چگونه کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده کنند

همانطور که در بالا ذکر شد، تجزیه و تحلیل پیشگو می تواند در تعدادی از برنامه های مختلف استفاده شود. کسب‌وکارها می‌توانند از مدل‌ها برای کمک به پیشبرد علایق و بهبود عملکردشان استفاده کنند. مدل‌های پیش‌بینی اغلب توسط کسب‌وکارها برای کمک به بهبود خدمات مشتری و دسترسی به آنها استفاده می‌شود.

مدیران و صاحبان مشاغل می توانند از این نوع تجزیه و تحلیل آماری برای تعیین رفتار مشتری استفاده کنند. به عنوان مثال، صاحب یک کسب و کار می تواند از تکنیک های پیش بینی برای شناسایی و هدف قرار دادن مشتریان معمولی که ممکن است معیوب شده و به سمت رقیب بروند، استفاده کند.

آنالیز پیش بینی کننده نقش کلیدی در تبلیغات و بازاریابی دارد. شرکت‌ها می‌توانند از مدل‌هایی برای تعیین اینکه کدام مشتریان احتمالاً به کمپین‌های بازاریابی و فروش پاسخ مثبت می‌دهند، استفاده کنند. صاحبان مشاغل می توانند با هدف قرار دادن مشتریانی که به جای انجام کمپین های عمومی پاسخ مثبت می دهند، در پول خود صرفه جویی کنند.

7- مزایای تحلیل پیش بینی کننده

استفاده از تحلیل پیش بینی کننده فواید بی شماری دارد. همانطور که در بالا ذکر شد، استفاده از این نوع تجزیه و تحلیل می تواند زمانی که شما نیاز به پیش بینی نتایج در زمانی که پاسخ های دیگری (و بدیهی) وجود ندارد، به نهادها کمک کند.

سرمایه گذاران، متخصصان مالی و رهبران تجاری می توانند از مدل هایی برای کمک به کاهش ریسک استفاده کنند. به عنوان مثال، یک سرمایه گذار و مشاور او می توانند از مدل های خاصی برای کمک به ایجاد یک سبد سرمایه گذاری با حداقل ریسک برای سرمایه گذار با در نظر گرفتن عوامل خاصی مانند سن، سرمایه و اهداف استفاده کنند.

هنگامی که از مدل ها استفاده می شود تأثیر قابل توجهی در کاهش هزینه وجود دارد. کسب و کارها می توانند احتمال موفقیت یا شکست یک محصول را قبل از عرضه آن تعیین کنند. یا می توانند با استفاده از تکنیک های پیش بینی قبل از شروع فرآیند تولید، سرمایه را برای بهبود تولید کنار بگذارند.

8- نقد تحلیل پیش بینی کننده

استفاده از تحلیل پیش بینی کننده مورد انتقاد قرار گرفته و در برخی موارد به دلیل نابرابری های درک شده در نتایج آن، از نظر قانونی محدود شده است. معمولاً، این شامل مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است که منجر به تبعیض آماری علیه گروه‌های نژادی یا قومیتی در زمینه‌هایی مانند امتیازدهی اعتبار، وام‌دهی خانه، اشتغال، یا خطر رفتار مجرمانه می‌شود.

یک مثال معروف در این مورد، رویه (در حال حاضر غیرقانونی) تعیین خط قرمز در وام مسکن توسط بانک ها است. صرف نظر از اینکه آیا پیش‌بینی‌های به‌دست‌آمده از استفاده از چنین تحلیل‌هایی دقیق هستند، استفاده از آن‌ها به طور کلی مورد مخالفت قرار می‌گیرد و داده‌هایی که صراحتاً حاوی اطلاعاتی مانند نژاد یک فرد هستند، اکنون اغلب از تجزیه و تحلیل پیش‌گو حذف می‌شوند.

9- سوالات متداول

چگونه نتفلیکس از آنالیز پیش بینی کننده استفاده می کند؟

جمع آوری داده ها برای شرکتی مانند نتفلیکس بسیار مهم است. داده ها را از مشتریان خود بر اساس رفتار و الگوهای مشاهده گذشته جمع آوری می کند. از این اطلاعات برای ارائه توصیه هایی بر اساس ترجیحات آنها استفاده می کند. این اساس فهرست‌های «زیرا تماشا کردید…» است که در اشتراک خود خواهید یافت.

آنالیز پردیکتیو برای چه چیزی خوب است؟

تجزیه و تحلیل پردیکتیو برای پیش بینی، مدیریت ریسک، تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، تشخیص تقلب و بهینه سازی عملیاتی خوب است. تحلیل پیشگو می تواند به سازمان ها در بهبود تصمیم گیری، بهینه سازی فرآیندها و افزایش کارایی و سودآوری کمک کند. این شاخه از تجزیه و تحلیل برای استفاده از داده ها برای پیش بینی آنچه ممکن است در آینده اتفاق بیفتد استفاده می شود.

بهترین مدل برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

بهترین مدل برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به عوامل مختلفی مانند نوع داده، هدف تجزیه و تحلیل، پیچیدگی مسئله و دقت مطلوب نتایج بستگی دارد. بهترین مدل برای انتخاب ممکن است از رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی یا درخت‌های تصمیم متغیر باشد.

جمع بندی
هدف تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، پیش‌بینی در مورد رویدادهای آینده، سپس استفاده از آن پیش‌بینی‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری است. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در صنایع مختلفی از جمله مالی، مراقبت های بهداشتی، بازاریابی و خرده فروشی استفاده می شود. روش‌های مختلفی در آنالیز پردیکتیو مانند تحلیل رگرسیون، درخت‌های تصمیم‌گیری یا شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.