Analiza predykcyjna: wiedza o przyszłości

Mówi się, że każde pokolenie ma swój język piśmienności; jeśli miałeś wiedzę o tym, to byłeś uważany za piśmiennego w tym wieku; w ciemnych wiekach, kiedy żyliśmy na wojnie, ludzie, którzy dobrze ją znali, stali się generałami i królami. Kiedy nadeszła era przemysłowa, ludzie, którzy rozumieli maszyny, budowali przemysł. Jak dokładna może być analiza predykcyjna?

Dziś żyjemy w epoce, w której językiem alfabetyzacji jest technologia. A ludzie, którzy rozumieją technologię, bardzo wysoko oceniają dane dobrej jakości, co sprawiło, że stały się one jednym z podstawowych zasobów. Teraz pojawia się pytanie: co ludzie robią z danymi? A jeśli powiem ci, że dzięki temu widzą przyszłość?

Co to jest analiza predykcyjna?

Analiza predykcyjna to metodologia wykorzystująca dane do przewidywania przyszłych zdarzeń lub zachowań. Ten rodzaj analizy bada przeszłe scenariusze i wzorce, aby zidentyfikować powiązania między nimi i poznać ich wyniki. Dzięki tym danym naukowcy mogą przewidywać wyniki obserwowane wcześniej w podobnych wzorcach zachowań i manipulować scenariuszami, aby uzyskać pożądane wyniki.

Analityka predykcyjna, jak sama nazwa wskazuje, przewiduje przyszłe nieznane zdarzenia. Celem jest wyjście poza wiedzę o tym, co się wydarzyło, aby lepiej ocenić, co wydarzy się w przyszłości. Wykorzystuje uczenie maszynowe, statystyki, modelowanie danych i techniki wyszukiwania, aby analizować przeszłość i oszacować przyszłość.

Ramię decyzyjne Predictive Analytics dla wielu branż. Dominuje w branżach takich jak reklama, marketing, finanse, handel elektroniczny, ubezpieczenia, produkcja, handel detaliczny, sektory rządowe, ropa naftowa i gaz, edukacja i tak dalej.

Jak działa analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna wywodzi się z nauk statystycznych iw swoim jądrze polega na nadawaniu określonego wyniku obecności określonych zmiennych w dużym zbiorze danych. Ten wynik służy do obliczania prawdopodobieństwa wystąpienia określonego zdarzenia w przyszłości.

Istnieją dwa główne podejścia do modelowania statystycznego stosowane w analityce predykcyjnej: modele klasyfikacyjne i modele regresji.

1. Modele klasyfikacji

Metoda klasyfikacji wykorzystuje techniki matematyczne, takie jak drzewa decyzyjne, programowanie liniowe, sieci neuronowe i statystyka. Do. Np. Poinformuje Cię, czy członek prawdopodobnie zostanie w firmie lub odejdzie w określonym czasie, w oparciu o określone kryteria.

2. Modele regresji

Modele regresji będą przewidywać rzeczywistą liczbę, która będzie wykorzystywać dane bieżące, w przeciwieństwie do danych binarnych. Na przykład regresji logistycznej można użyć do oceny, jak szanse pacjenta na zawał serca (zmienna binarna) zmieniają się z każdą dodatkową wartością BMI (zmienna ciągła).

Analiza predykcyjna

• Oszustwa

  • Predictive Analytics to błogosławieństwo dla cyberbezpieczeństwa. Za pomocą tych technik mogą wykrywać oszustwa, zagrożenia itp.

• Optymalizacja

  • Analityka predykcyjna pomaga w identyfikacji upodobań i niechęci klientów, a tym samym rozpoznaje wzorce zakupowe i optymalizuje strategie marketingowe.

• Podejmowanie decyzji

  • Udzielanie pożyczek, przyjmowanie roszczeń ubezpieczeniowych itp. może odbywać się w oparciu o modele danych wykorzystywane w analityce predykcyjnej.

• Operacje

  • Branże e-commerce mogą podejmować decyzje dotyczące zarządzania zapasami. Przemysł naftowy i gazowy może przewidywać plany konserwacji sprzętu na podstawie analiz predykcyjnych.

Analiza predykcyjna Wady

• Czynniki ludzkie

  • Naukowcy twierdzą, że modele/algorytmy Predictive Analytics nie uwzględniają emocji, nastrojów, relacji itp. podczas przewidywania wzorców.

• Czas

  • Modele Predictive Analytics muszą być z czasem korygowane. Ludzie zmieniają się w czasie. Model obowiązujący w pewnym momencie może nie być przydatny później.

• Koszt

  • Wdrożenie analityki predykcyjnej jest kosztowne pod względem zasobów, narzędzi i czasu.

• prywatność i bezpieczeństwo

  • Analiza predykcyjna zajmuje się danymi. Przechowywanie tak dużej ilości danych to ogromne wyzwanie. Dane mogą również zawierać dane osobowe użytkowników itp., które wymagają ochrony.

Głębsze spojrzenie na analizę predykcyjną

Czy kiedykolwiek myślałeś, że Twój telefon podsłuchuje wszystkie Twoje rozmowy? Prawdopodobnie masz przynajmniej jednego przyjaciela, który wierzy w ten spisek, ponieważ rozmawiał o czymś lub nawet o tym myślał. Potem dostali reklamę konkretnego produktu lub przynajmniej czegoś z nim związanego.

Wiele innych branż w dużej mierze korzysta z analizy predykcyjnej. Pomaga lekarzom w stawianiu dokładnych diagnoz lub określaniu wyników leczenia osób z określonymi schorzeniami. Pomogło to również skrócić czas oczekiwania na pogotowie nawet o 15 procent.

Pomogło to rynkowi detalicznemu poprzez prawidłowe przewidywanie, które akcje będą sprzedawane więcej, a co za tym idzie, które powinny być bardziej zaopatrywane. Analiza predykcyjna dokonała nawet dużych postępów w innych dziedzinach, takich jak bankowość, produkcja, transport publiczny i bezpieczeństwo cybernetyczne, żeby wymienić tylko kilka.

Nie oznacza to, że wszystko jest słoneczne i tęcze, a to rozwiąże głód na świecie. Ostatnio było wiele przypadków dotyczących tego, jak daleko gromadzenie danych jest skierowane do osób takich jak Ty i ja. Firmy przeniknęły do ​​naszego życia osobistego, co zaowocowało procesami sądowymi przeciwko firmom takim jak Facebook i Cambridge Analytica.

Możesz pomyśleć, jaka jest najgorsza rzecz, jaką ci ludzie mogą robić? cóż, pomyśl o tym: jeśli masz naprawdę dobrego przyjaciela, którego znasz od dawna i z którym regularnie spędzasz czas, bardzo łatwo będzie ci przewidzieć, co zrobi w określonych sytuacjach.

Aby mieć o tym pojęcie, spędzilibyście razem dużo czasu i dzielilibyście się piekielnymi doświadczeniami, więc jak analiza predykcyjna może zrobić to samo, nawet nie wiedząc, kim jesteś?

Cóż, firmy takie jak Cambridge Analytica mają 5000 punktów danych, aby określić, kim jesteś, co prawdopodobnie zrobisz i co prawdopodobnie kupisz. Przesyłane przez nich dane są kupowane od firm takich jak Facebook i Google, które działają pod przykrywką zarabiania pieniędzy na reklamach. W rzeczywistości my, konsumenci tych technologii, jesteśmy produktem.

Zawsze istnieje coś niestabilnego, co ludzkość tworzy tam, gdzie ludzie są całkowicie podzieleni, czy jest to dla nas dobre lub będzie śmiercią nas wszystkich. Wiem, że brzmi to jak malowanie naprawdę złego obrazu na prostym narzędziu zaprojektowanym do przewidywania partnerów klientów, aby lepiej im służyli, ale głównym problemem jest tutaj fakt, jak zbierane są dane, aby to narzędzie faktycznie działało.

Czy czułbyś się komfortowo wiedząc, że firma zewnętrzna zna wszystkie Twoje ruchy i wybory? Że zamieniasz się w marionetkę, której następna firma będzie próbowała sprzedać swój nowy, błyszczący produkt? Więc do czego to wszystko się sprowadza?

Prostym faktem jest to, że to jest jak ogień, możemy nauczyć się go kontrolować i rozwijać się jako cywilizacja oraz nauczyć się jeść gotowane jedzenie i udzielać się towarzysko, lub możemy go użyć, aby stać się zaawansowaną cywilizacją, która rodzi samouczącą się sztuczną inteligencję co kończy się rządzeniem światem i zniewoleniem ludzkości. Co to będzie?

Analizy predykcyjne i QuestionPro

QuestionPro zapewnia analitykę w ramach produktu Ankiety, który pomaga uzyskać wgląd w przeszłość i podejmować decyzje na przyszłość. Istnieją różne funkcje, takie jak raporty, pakiety statystyk, filtrowanie danych, tabele krzyżowe, analiza trendów, analiza tekstu itp., które mogą pomóc klientom w predykcyjnym podejmowaniu decyzji!

STWÓRZ DARMOWE KONTO

Autorzy : Shubhada i Jackson / Fahad Ahmed Shaikh