Analisi predittiva: la conoscenza del futuro

Si dice che ogni generazione ha il suo linguaggio di alfabetizzazione; se ne avevi conoscenza, allora eri considerato alfabetizzato di quell'età; i secoli bui in cui vivevamo una vita di guerra, le persone che ne avevano una buona conoscenza divennero generali e re. Quando arrivò l'era industriale, le persone che conoscevano le macchine costruirono industrie. Quanto può essere accurata l'analisi predittiva?

Oggi viviamo in un'epoca in cui il linguaggio dell'alfabetizzazione è la tecnologia. E le persone che capiscono la tecnologia valutano molto bene i dati di buona qualità, il che ha fatto sì che diventi una delle risorse essenziali. Ora sorge la domanda: cosa fanno le persone con i dati? E se ti dicessi che vedono il futuro con esso?

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è una metodologia che utilizza i dati per prevedere eventi o comportamenti futuri. Questo tipo di analisi studia gli scenari e i modelli passati per identificare le connessioni tra di loro e conoscere i loro risultati. Con questi dati, i ricercatori possono prevedere i risultati osservati in precedenza in modelli di comportamento simili e manipolare scenari per ottenere i risultati desiderati.

L'analisi predittiva, come suggerisce la parola, prevede eventi futuri sconosciuti. L'obiettivo è andare oltre la conoscenza di ciò che è accaduto per valutare meglio ciò che accadrà in futuro. Utilizza l'apprendimento automatico, le statistiche, la modellazione dei dati e le tecniche di mining per analizzare il passato e stimare il futuro.

Braccio decisionale di analisi predittiva per molti settori. Domina i settori come pubblicità, marketing, finanza, e-commerce, assicurazioni, produzione, vendita al dettaglio, settori governativi, petrolio e gas, istruzione e così via.

Come funziona l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva ha origine dalla scienza statistica e, al suo nucleo, implica l'attribuzione di un determinato risultato alla presenza di particolari variabili in un ampio set di dati. Questo risultato viene utilizzato per calcolare la probabilità che un determinato evento si verifichi in futuro.

Esistono due principali approcci di modellazione statistica utilizzati nell'analisi predittiva: modelli di classificazione e modelli di regressione.

1. Modelli di classificazione

Il metodo di classificazione si avvale di tecniche matematiche quali alberi decisionali, programmazione lineare, rete neurale e statistica. Per. ad es. Ti dirà se è probabile che un membro rimanga con l'azienda o se ne vada entro una sequenza temporale, in base a determinati criteri.

2. Modelli di regressione

I modelli di regressione prevederanno un numero effettivo che utilizzerà i dati in corso anziché i dati binari. Ad esempio, una regressione logistica potrebbe essere utilizzata per valutare come cambiano le probabilità che un paziente abbia un attacco cardiaco (variabile binaria) con ogni valore BMI aggiuntivo (variabile continua).

Analisi predittiva Pros

• Frodi

  • L'analisi predittiva è una benedizione per la sicurezza informatica. Possono rilevare frodi, minacce, ecc. Utilizzando queste tecniche.

• Ottimizzazione

  • L'analisi predittiva aiuta a identificare simpatie e antipatie dei clienti e quindi riconoscere i modelli di acquisto e ottimizzare le strategie di marketing.

• Il processo decisionale

  • La concessione di prestiti, l'accettazione di indennizzi assicurativi, ecc. possono essere effettuati in base ai modelli di dati utilizzati nell'analisi predittiva.

• Operazioni

  • Le industrie di e-commerce possono prendere decisioni sulla gestione dell'inventario. Le industrie petrolifere e del gas possono prevedere i piani di manutenzione delle apparecchiature sulla base di analisi predittive.

Analisi predittiva Cons

• Fattori umani

  • I ricercatori affermano che i modelli/algoritmi di analisi predittiva non tengono conto delle emozioni, degli stati d'animo, delle relazioni ecc. quando anticipano i modelli.

• Volta

  • I modelli di analisi predittiva devono essere rivisti nel tempo. Le persone cambiano nel tempo. Un modello applicabile in un determinato momento potrebbe non essere utile in seguito.

• Costo

  • È costoso implementare l'analisi predittiva in termini di risorse, strumenti e tempo.

• Privacy e sicurezza

  • L'analisi predittiva si occupa dei dati. Archiviare una così grande quantità di dati è una sfida enorme. I dati potrebbero contenere anche informazioni personali degli utenti, ecc. che devono essere protette.

Uno sguardo più approfondito all'analisi predittiva

Hai mai pensato che il tuo telefono ascolti tutte le tue conversazioni? Probabilmente hai almeno un amico che crede in quella cospirazione perché ha parlato di qualcosa o ci ha anche solo pensato. Poi hanno finito per ricevere una pubblicità per il prodotto esatto o almeno qualcosa ad esso correlato.

Molti altri settori utilizzano in gran parte l'analisi predittiva. Aiuta i medici a fare diagnosi accurate o determinare l'esito di trattamenti per persone con condizioni specifiche. Ciò ha anche contribuito a ridurre i tempi di attesa al pronto soccorso fino al 15%.

Ha aiutato il mercato al dettaglio prevedendo correttamente quali azioni sarebbero state vendute di più e quindi quali dovrebbero essere rifornite di più. L'analisi predittiva ha persino fatto grandi passi avanti in altri settori come quello bancario, manifatturiero, dei trasporti pubblici e della sicurezza informatica, solo per citarne alcuni.

Ora, questo non significa che tutto sia sole e arcobaleni, e risolverà la fame nel mondo. Di recente ci sono stati molti casi su fino a che punto la raccolta di dati si rivolge a persone come te e me. Le aziende si sono infiltrate nelle nostre vite personali, il che ha portato ad azioni legali contro aziende come Facebook e Cambridge Analytica.

Potresti pensare, qual è la cosa peggiore che queste persone potrebbero fare? beh, pensa a questo: se hai un buon amico che conosci da molto tempo e con cui esci regolarmente, sarà molto facile per te prevedere cosa farebbe in determinate situazioni.

Per avere un'idea di questo, avresti trascorso molto tempo insieme e condiviso anche un inferno di esperienze, quindi in che modo l'analisi predittiva ha il potere di fare lo stesso senza nemmeno sapere chi sei?

Bene, aziende come Cambridge Analytica hanno 5000 punti dati per definire chi sei, cosa probabilmente farai e cosa probabilmente acquisterai. I dati che caricano su quello vengono acquistati da aziende come Facebook e Google, che corrono con la scusa di fare soldi attraverso la pubblicità. In realtà, noi, i consumatori di queste tecnologie, siamo il prodotto.

C'è sempre qualcosa di volatile che l'umanità crea in cui le persone sono completamente divise se questo è un bene per noi o sarà la morte di tutti noi. So che sembra dipingere un quadro davvero negativo su un semplice strumento progettato per prevedere che i partner dei clienti li serviranno meglio, ma la preoccupazione principale qui risiede nel fatto su come vengono raccolti i dati affinché lo strumento funzioni effettivamente.

Ti sentiresti a tuo agio sapendo che un'azienda di terze parti conosce tutti i tuoi movimenti e le tue scelte? Che ti stanno trasformando in un burattino a cui la prossima azienda sta cercando di vendere il loro prossimo nuovo brillante prodotto? Allora a cosa si riduce tutto questo?

Un semplice fatto è che questo è come il fuoco, possiamo imparare a controllarlo e progredire come civiltà e imparare a mangiare cibi cotti e socializzare, oppure possiamo usarlo per diventare una civiltà avanzata che dà vita a un'IA di autoapprendimento che finisce per governare il mondo e rendere schiava l'umanità. Cosa sarà?

Analisi predittiva e QuestionPro

QuestionPro fornisce analisi come parte del prodotto Surveys, che aiuta a ottenere informazioni sul passato e prendere decisioni per il futuro. Ci sono varie funzionalità come report, pacchetti di statistiche, filtraggio dei dati, tabulazione incrociata, analisi delle tendenze, analisi del testo, ecc., che possono aiutare i clienti nel processo decisionale predittivo!

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Autori : Shubhada e Jackson / Fahad Ahmed Shaikh