予測分析：未来の知識

公開: 2022-06-12

すべての世代がリテラシーの言語を持っていると言われています。 あなたがその知識を持っていれば、あなたはその年齢の読み書きができると見なされました。 私たちが戦争生活を送っていた暗黒時代、それをよく知っていた人々は将軍と王になりました。 産業時代が到来すると、機械を理解した人々が産業を築き上げました。 予測分析はどの程度正確ですか？

今日、私たちはリテラシーの言語がテクノロジーである時代に生きています。 そして、テクノロジーを理解している人々は、高品質のデータを非常に高く評価しており、その結果、データは重要な資産の1つになっています。 ここで疑問が生じます。人々はデータをどのように処理するのでしょうか。 彼らがそれで未来を見ていると私があなたに言ったらどうしますか？

予測分析とは何ですか？

予測分析は、データを使用して将来のイベントや行動を予測する方法です。 この種の分析では、過去のシナリオとパターンを調査して、それらの間の関係を特定し、それらの結果について学習します。 このデータを使用して、研究者は以前に同様の行動パターンで観察された結果を予測し、シナリオを操作して目的の結果を得ることができます。

予測分析は、その言葉が示唆するように、将来の未知のイベントを予測します。 目的は、何が起こったのかを知ることを超えて、将来何が起こるかをよりよく判断することです。 機械学習、統計、データモデリング、マイニング技術を利用して、過去を分析し、未来を推定します。

多くの業界向けの予測分析の意思決定部門。 それは、広告、マーケティング、金融、Eコマース、保険、製造、小売、政府部門、石油・ガス、教育などの業界を支配しています。

予測分析はどのように機能しますか？

予測分析は統計科学に端を発し、その核となるのは、大規模なデータセット内の特定の変数の存在に特定の結果を与えることです。 この結果は、特定のイベントが将来発生する確率を計算するために使用されます。

予測分析で使用される2つの主要な統計モデリングアプローチがあります。分類モデルと回帰モデルです。

1.分類モデル

分類方法は、決定木、線形計画法、ニューラルネットワーク、統計などの数学的手法を利用します。 為に。 たとえば、特定の基準に基づいて、メンバーが会社にとどまるか、タイムライン内に退職する可能性があるかを示します。

2.回帰モデル

回帰モデルは、バイナリデータではなく進行中のデータを使用する実際の数を予測します。 たとえば、ロジスティック回帰を使用して、心臓発作（バイナリ変数）を持つ患者のオッズが、追加のBMI値（連続変数）ごとにどのように変化するかを評価できます。

予測分析の長所

  • 詐欺

    • 予測分析はサイバーセキュリティに祝福をもたらします。 これらの手法を使用して、詐欺や脅威などを検出できます。

  • 最適化

    • 予測分析は、顧客の好き嫌いを特定し、それによって購入パターンを認識し、マーケティング戦略を最適化するのに役立ちます。

  • 意思決定

    • 予測分析で使用されるデータモデルに基づいて、ローンの付与、保険金請求の受け入れなどを行うことができます。

  • オペレーション

    • Eコマース業界は在庫管理について決定を下すことができます。 石油・ガス業界は、予測分析に基づいて機器の保守計画を予測できます。

予測分析短所

  • 人的要因

    • 研究者は、予測分析モデル/アルゴリズムは、パターンを予測するときに感情、気分、人間関係などを考慮に入れていないと主張しています。

  • 時間

    • 予測分析モデルは、時間の経過とともに改訂する必要があります。 人々は時間とともに変化します。 ある時点で適用可能なモデルは、後で役に立たなくなる可能性があります。

  • 料金

    • リソース、ツール、および時間の観点から予測分析を実装するにはコストがかかります。

  • プライバシーとセキュリティ

    • 予測分析はデータを扱います。 このような大量のデータを保存することは大きな課題です。 データには、保護が必要なユーザーの個人情報なども含まれる場合があります。

予測分析の詳細

あなたの電話があなたのすべての会話を聞いていると思ったことはありますか？ あなたにはおそらく、その陰謀を信じている友人が少なくとも1人います。彼らは何かについて話したり、それについて考えたりしたからです。 それから彼らは正確な製品または少なくともそれに関連する何かの広告を得ることになった。

他の多くの業界では、主に予測分析を使用しています。 これは、医師が正確な診断を下したり、特定の状態の人々の治療の結果を判断したりするのに役立ちます。 これにより、緊急治療室の待ち時間を最大15％短縮することもできました。

これは、どの株がより多く売られ、どの株がより多く蓄えられるべきかを正しく予測することにより、小売市場を助けてきました。 予測分析は、いくつか例を挙げると、銀行、製造、公共交通機関、サイバーセキュリティなどの他のドメインでも大きな飛躍を遂げました。

さて、これはすべてが太陽と虹であるという意味ではありません、そしてそれは世界の飢餓を解決するでしょう。 最近、データの収集があなたや私のような人々をどこまでターゲットにしているかについて多くのケースがあります。 企業は私生活に浸透し、FacebookやCambridgeAnalyticaなどの企業に対して訴訟を起こしました。

あなたは、これらの人々がしている可能性のある最悪のことは何だと思うかもしれません。 さて、これについて考えてみてください。あなたが長い間知っていて、定期的に付き合っている本当に良い友達がいるなら、特定の状況で彼が何をするかを予測するのは非常に簡単です。

これを理解するには、多くの時間を一緒に過ごし、多くの経験を共有していたでしょう。それでは、予測分析には、自分が誰であるかさえ知らなくても同じことを行う力があるのでしょうか。

ケンブリッジアナリティカのような企業には、あなたが誰であるか、何をする可能性が高いか、何を購入する可能性があるかを定義するための5000のデータポイントがあります。 彼らがアップロードするデータは、FacebookやGoogleのような、広告を通じてお金を稼ぐことを隠蔽している企業から購入されたものです。 実際には、これらのテクノロジーの消費者である私たちが製品です。

これが私たちにとって良いことであるか、私たち全員の死になるのであれば、人類が完全に分裂するという不安定な何かが常にあります。 これは、クライアントパートナーがより良いサービスを提供できるように予測するように設計されたシンプルなツールに非常に悪い絵を描くように聞こえますが、ここでの主な関心事は、そのツールが実際に機能するためにデータがどのように収集されるかという事実にあります。

サードパーティの会社があなたのすべての動きと選択を知っていることを知って安心しますか？ あなたは次の会社が彼らの次の新しい光沢のある製品を売ろうとしている人に人形に変えられているということですか？ では、これらすべては何に要約されるのでしょうか？

単純な事実は、これは火のようなものであり、それを制御して文明として前進し、調理済み食品を食べて社交する方法を学ぶことができます。あるいは、それを使用して、自己学習型AIを生み出す高度な文明になることができます。それは結局世界を支配し、人類を奴隷にすることになります。 どうなるの？

予測分析とQuestionPro

QuestionProは、Surveys製品の一部として分析を提供します。これは、過去への洞察を得て、将来の意思決定を行うのに役立ちます。 レポート、統計パッケージ、データフィルタリング、クロス集計、傾向分析、テキスト分析などのさまざまな機能があり、顧客の予測的意思決定に役立ちます。

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著者：ShubhadaとJackson / Fahad Ahmed Shaikh