예측 분석: 미래에 대한 지식
게시 됨: 2022-06-12모든 세대는 읽고 쓰는 언어가 있다고 합니다. 당신이 그것에 대해 알고 있었다면, 당신은 그 시대의 글을 읽을 수 있는 것으로 간주되었습니다. 우리가 전쟁의 삶을 살았던 암흑기에는 전쟁을 잘 아는 사람들이 장군과 왕이 되었습니다. 산업화 시대가 도래하면서 기계를 이해하는 사람들이 산업을 건설했습니다. 예측 분석은 얼마나 정확할 수 있습니까?
오늘날 우리는 문해력의 언어가 기술인 시대에 살고 있습니다. 그리고 기술을 이해하는 사람들은 양질의 데이터를 매우 높게 평가하여 필수 자산 중 하나가 되었습니다. 이제 질문이 생깁니다. 사람들은 데이터로 무엇을 합니까? 그들이 미래를 본다고 말하면 어떻게 될까요?
예측 분석이란 무엇입니까?
예측 분석은 데이터를 사용하여 미래의 이벤트나 행동을 예측하는 방법론입니다. 이러한 종류의 분석은 과거 시나리오와 패턴을 연구하여 이들 간의 연결을 식별하고 그 결과에 대해 학습합니다. 이 데이터를 통해 연구자는 유사한 행동 패턴에서 이전에 관찰된 결과를 예측하고 원하는 결과를 얻기 위해 시나리오를 조작할 수 있습니다.
예측 분석은 단어에서 알 수 있듯이 미래의 알려지지 않은 사건을 예측합니다. 목표는 미래에 일어날 일에 대해 더 나은 판단을 내리기 위해 일어난 일을 아는 것 이상입니다. 기계 학습, 통계, 데이터 모델링 및 마이닝 기술을 사용하여 과거를 분석하고 미래를 예측합니다.
많은 산업 분야에서 Predictive Analytics 의사 결정 부서입니다. 광고, 마케팅, 금융, 전자 상거래, 보험, 제조, 소매, 정부 부문, 석유 및 가스, 교육 등과 같은 산업을 지배합니다.
예측 분석은 어떻게 작동합니까?
예측 분석은 통계 과학에서 시작되며, 그 핵심은 대규모 데이터 세트에 특정 변수가 있으면 특정 결과를 제공하는 것과 관련이 있습니다. 이 결과는 미래에 특정 이벤트가 발생할 확률을 계산하는 데 사용됩니다.
예측 분석에 사용되는 두 가지 주요 통계 모델링 접근 방식은 분류 모델과 회귀 모델입니다.
1. 분류 모델
분류 방법은 결정 트리, 선형 계획법, 신경망 및 통계와 같은 수학적 기술을 사용합니다. 을 위한. 예를 들어 회원이 특정 기준에 따라 일정 기간 내에 회사에 남을지 떠날지 여부를 알려줍니다.
2. 회귀 모델
회귀 모델은 이진 데이터와 반대로 진행 중인 데이터를 사용하는 실제 숫자를 예측합니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀를 사용하여 BMI 값(연속 변수)이 추가될 때마다 환자의 심장마비(이진 변수) 확률이 어떻게 변하는지 평가할 수 있습니다.
예측 분석 전문가
사기
- 예측 분석은 사이버 보안의 축복입니다. 그들은 이러한 기술을 사용하여 사기, 위협 등을 감지할 수 있습니다.
최적화
- 예측 분석은 고객의 좋아하는 것과 싫어하는 것을 식별하여 구매 패턴을 인식하고 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
의사결정
- 대출 승인, 보험 청구 수락 등은 예측 분석에 사용되는 데이터 모델을 기반으로 수행할 수 있습니다.
운영
- 전자 상거래 산업은 재고 관리에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 석유 및 가스 산업은 예측 분석을 기반으로 장비 유지 관리 계획을 예측할 수 있습니다.
예측 분석 단점
인적 요소
- 연구원들은 예측 분석 모델/알고리즘이 패턴을 예상할 때 감정, 기분, 관계 등을 고려하지 않는다고 주장합니다.
시간
- Predictive Analytics 모델은 시간이 지남에 따라 수정되어야 합니다. 사람은 시간이 지나면서 변합니다. 한 시점에 적용 가능한 모델은 나중에 유용하지 않을 수 있습니다.
비용
- 리소스, 도구 및 시간 면에서 예측 분석을 구현하는 데 비용이 많이 듭니다.
개인정보 보호 및 보안
- 예측 분석은 데이터를 다룹니다. 이렇게 많은 양의 데이터를 저장하는 것은 엄청난 도전입니다. 데이터에는 보호해야 하는 사용자 등의 개인 정보도 포함될 수 있습니다.
예측 분석에 대한 심층 분석
당신의 전화가 당신의 모든 대화를 듣고 있다고 생각한 적이 있습니까? 당신은 아마도 그 음모를 믿는 친구가 한 명 이상 있을 것입니다. 그들이 무언가에 대해 이야기했거나 심지어 그것에 대해 생각했기 때문입니다. 그런 다음 그들은 정확한 제품이나 적어도 그와 관련된 광고를 보게 되었습니다.
다른 많은 산업에서 주로 예측 분석을 사용하고 있습니다. 의사가 정확한 진단을 내리거나 특정 조건을 가진 사람들에 대한 치료 결과를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이는 또한 응급실 대기 시간을 최대 15%까지 줄이는 데 도움이 되었습니다.
어떤 주식이 더 많이 팔릴지, 따라서 어떤 주식이 더 많이 비축되어야 하는지를 정확하게 예측함으로써 소매 시장을 도왔습니다. 예측 분석은 은행, 제조, 대중 교통, 사이버 보안과 같은 다른 영역에서도 큰 도약을 이루었습니다.
이것이 모든 것이 햇빛과 무지개라는 의미는 아니며 세계 기아를 해결할 것입니다. 데이터 수집이 당신과 나 같은 사람들을 얼마나 대상으로 하는지에 대한 최근 사례가 많이 있습니다. 회사가 우리의 개인 생활에 침투하여 Facebook 및 Cambridge Analytica와 같은 회사에 대한 소송이 발생했습니다.
이 사람들이 할 수 있는 최악의 일은 무엇이라고 생각할 수도 있습니다. 잘 생각해 보세요. 오랫동안 알고 지냈고 정기적으로 어울리는 정말 좋은 친구가 있다면 특정 상황에서 그가 무엇을 할지 예측하기가 매우 쉬울 것입니다.
이것에 대한 아이디어를 얻으려면 많은 시간을 함께 보내고 지옥 같은 경험을 공유했을 것입니다. 예측 분석이 당신이 누구인지도 모른 채 어떻게 같은 일을 할 수 있습니까?
Cambridge Analytica와 같은 회사는 귀하가 누구인지, 무엇을 할 가능성이 있으며, 무엇을 구입할 가능성이 있는지 정의하는 5000개의 데이터 포인트를 가지고 있습니다. 그들이 업로드하는 데이터는 광고를 통해 돈을 벌기 위해 운영되는 Facebook 및 Google과 같은 회사에서 구매합니다. 사실 그 기술의 소비자인 우리가 바로 제품입니다.
이것이 우리에게 좋거나 우리 모두의 죽음이 될 경우 사람들이 완전히 분열되는 곳에서 인류가 만드는 불안정한 것이 항상 있습니다. 나는 이것이 클라이언트 파트너가 더 나은 서비스를 제공할 것이라고 예측하도록 설계된 간단한 도구에 정말 나쁜 그림을 그리는 것처럼 들린다는 것을 압니다. 그러나 여기서 주요 관심사는 해당 도구가 실제로 작동하기 위해 데이터를 수집하는 방법에 대한 사실에 있습니다.
제3자 회사가 귀하의 모든 움직임과 선택을 알고 있다는 사실을 알고 편안함을 느끼겠습니까? 당신은 다음 회사가 다음 번 빛나는 신제품을 팔려고 하는 사람에게 꼭두각시로 변하고 있다는 사실을 알고 계십니까? 이 모든 것이 무엇으로 요약됩니까?
단순한 사실은 이것이 불과 같아서 그것을 제어하는 방법을 배우고 문명으로 발전하고 요리된 음식을 먹고 사교하는 법을 배우거나 스스로 학습하는 AI를 낳는 선진 문명이 되는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 그것은 결국 세계를 지배하고 인류를 노예로 만듭니다. 그것은 어떻게 될 것인가?
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QuestionPro는 과거에 대한 통찰력을 얻고 미래를 위한 결정을 내리는 데 도움이 되는 Surveys 제품의 일부로 분석을 제공합니다. 보고서, 통계 패키지, 데이터 필터링, 교차 분석, 추세 분석, 텍스트 분석 등과 같은 다양한 기능이 있어 고객의 예측 의사 결정에 도움이 됩니다!
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저자 : 슈바다와 잭슨 / 파하드 아메드 샤이크