Analiza predictivă: Cunoașterea viitorului

Se spune că fiecare generație are limba sa de alfabetizare; dacă știai despre asta, atunci erai considerat alfabetizat de acea vârstă; Evul întunecat când trăiam o viață de război, oamenii care aveau cunoștințe bune de el au devenit generali și regi. Când a apărut era industrială, oamenii care au înțeles mașinile au construit industrii. Cât de precisă poate fi analiza predictivă?

Astăzi trăim într-o epocă în care limba de alfabetizare este tehnologia. Iar oamenii care înțeleg tehnologia apreciază foarte bine datele de bună calitate, ceea ce a făcut ca acestea să devină unul dintre activele esențiale. Acum apare întrebarea: ce fac oamenii cu datele? Dacă ți-aș spune că ei văd viitorul cu el?

Ce este analiza predictivă?

Analiza predictivă este o metodologie care utilizează date pentru a prezice evenimente sau comportamente viitoare. Acest tip de analiză studiază scenariile și modelele trecute pentru a identifica conexiunile dintre ele și pentru a afla despre rezultatele lor. Cu aceste date, cercetătorii pot prezice rezultatele observate anterior în modele de comportament similare și pot manipula scenarii pentru a obține rezultatele dorite.

Analiza predictivă, așa cum sugerează cuvântul, prognozează evenimente viitoare necunoscute. Obiectivul este de a depăși cunoașterea a ceea ce s-a întâmplat pentru a face o mai bună judecată a ceea ce se va întâmpla în viitor. Utilizează învățarea automată, statisticile, modelarea datelor și tehnicile de minerit pentru a analiza trecutul și a estima viitorul.

Brațul decizional Predictive Analytics pentru multe industrii. Domină industrii precum publicitate, marketing, finanțe, comerț electronic, asigurări, producție, comerț cu amănuntul, sectoare guvernamentale, petrol și gaze, educație și așa mai departe.

Cum funcționează analiza predictivă?

Analiza predictivă provine din știința statistică și, în nucleul ei, implică acordarea unui anumit rezultat prezenței unor anumite variabile într-un set mare de date. Acest rezultat este folosit pentru a calcula probabilitatea ca un anumit eveniment să se producă în viitor.

Există două abordări principale de modelare statistică utilizate în analiza predictivă: modele de clasificare și modele de regresie.

1. Modele de clasificare

Metoda de clasificare folosește tehnici matematice, cum ar fi arbori de decizie, programare liniară, rețea neuronală și statistici. Pentru. De exemplu, vă va spune dacă un membru este probabil să rămână în companie sau să plece într-un interval de timp, pe baza anumitor criterii.

2. Modele de regresie

Modelele de regresie vor prezice un număr real care va folosi date în curs de desfășurare, spre deosebire de datele binare. De exemplu, o regresie logistică ar putea fi utilizată pentru a evalua modul în care șansele ca un pacient să aibă un atac de cord (variabilă binară) se schimbă cu fiecare valoare suplimentară a IMC (variabilă continuă).

Analiza predictivă Pro

• Fraudele

  • Predictive Analytics este o binecuvântare pentru securitatea cibernetică. Ei pot detecta fraudele, amenințările etc folosind aceste tehnici.

• Optimizare

  • Analiza predictivă ajută la identificarea gusturilor și antipatiilor clienților și, prin urmare, la recunoașterea modelelor de cumpărare și la optimizarea strategiilor de marketing.

• Luarea deciziilor

  • Acordarea de împrumuturi, acceptarea daunelor de asigurare etc. se pot face pe baza modelelor de date utilizate în analiza predictivă.

• Operațiuni

  • Industriile de comerț electronic pot lua decizii privind gestionarea stocurilor. Industriile de petrol și gaze pot prezice planuri de întreținere a echipamentelor pe baza analizelor predictive.

Analiza predictivă Cons

• Factori umani

  • Cercetătorii susțin că modelele/algoritmii Predictive Analytics nu reușesc să ia în considerare emoțiile, dispozițiile, relațiile etc. atunci când anticipează tiparele.

• Timp

  • Modelele Predictive Analytics trebuie revizuite în timp. Oamenii se schimbă în timp. Un model aplicabil la un moment dat poate să nu fie util mai târziu.

• Cost

  • Implementarea analizei predictive este costisitoare din punct de vedere al resurselor, instrumentelor și timpului.

• Confidențialitate și securitate

  • Predictive Analytics se ocupă de date. Stocarea unei cantități atât de mari de date este o provocare uriașă. Datele pot conține, de asemenea, informații personale ale utilizatorilor etc. care trebuie protejate.

O privire mai profundă asupra analizei predictive

Te-ai gândit vreodată că telefonul tău îți ascultă toate conversațiile? Probabil că ai cel puțin un prieten care crede în acea conspirație pentru că a vorbit despre ceva sau chiar s-a gândit la asta. Apoi au ajuns să primească o reclamă pentru produsul exact sau măcar ceva legat de acesta.

Multe alte industrii folosesc în mare măsură analiza predictivă. Ajută medicii să facă diagnostice precise sau să determine rezultatul tratamentelor pentru persoanele cu afecțiuni specifice. Acest lucru a contribuit, de asemenea, la reducerea timpilor de așteptare în camera de urgență cu până la 15%.

A ajutat piața cu amănuntul, prezicând corect care stoc ar fi vândut mai mult și, prin urmare, care ar trebui să fie stocat mai mult. Analiza predictivă a făcut chiar progrese mari în alte domenii precum bancar, producție, transport public și securitate cibernetică, pentru a numi câteva.

Acum, asta nu înseamnă că totul este soare și curcubeu și va rezolva foamea în lume. Au existat o mulțime de cazuri recent despre cât de departe colectarea de date vizează oameni ca tine și ca mine. Companiile s-au infiltrat în viețile noastre personale, ceea ce a dus la procese împotriva unor companii precum Facebook și Cambridge Analytica.

S-ar putea să vă gândiți, care este cel mai rău lucru pe care l-ar putea face acești oameni? ei bine, gandeste-te la asta: daca ai un prieten cu adevarat bun pe care il cunosti de mult timp si cu care stai in mod regulat, iti va fi foarte usor sa prezici ce ar face el in anumite situatii.

Pentru a avea o idee despre asta, ați fi petrecut mult timp împreună și ați fi împărtășit o mulțime de experiențe, deci cum are analiza predictivă puterea de a face același lucru fără să știți măcar cine sunteți?

Ei bine, companii precum Cambridge Analytica au 5000 de puncte de date pentru a defini cine ești, ce probabil vei face și ce probabil vei cumpăra. Datele pe care le încarcă sunt achiziționate de la companii precum Facebook și Google, care funcționează sub acoperirea de a câștiga bani prin publicitate. În realitate, noi, consumatorii acelor tehnologii, suntem produsul.

Există întotdeauna ceva volatil pe care umanitatea îl creează în cazul în care oamenii sunt complet divizați dacă acest lucru este bun pentru noi sau va fi moartea noastră a tuturor. Știu că sună ca și cum ar fi pictat o imagine foarte proastă pe un instrument simplu conceput pentru a prezice partenerii clienți să-i servească mai bine, dar principala preocupare aici constă în modul în care sunt colectate datele pentru ca acel instrument să funcționeze efectiv.

Te-ai simți confortabil știind că o companie terță parte știe toate mișcările și alegerile tale? Că ești transformat într-o marionetă căruia următoarea companie încearcă să-i vândă următorul produs nou și strălucitor? Deci, la ce se rezumă toate acestea?

Un fapt simplu este că acesta este ca focul, putem învăța cum să-l controlăm și să avansăm ca civilizație și să învățăm să mâncăm mâncare gătită și să socializăm, sau îl putem folosi pentru a deveni o civilizație avansată care dă naștere unei IA care se învață pe sine. care ajunge să conducă lumea și să înrobească omenirea. Ce va fi?

Analiză predictivă și QuestionPro

QuestionPro oferă analize ca parte a produsului Surveys, care vă ajută să obțineți informații despre trecut și să luați decizii pentru viitor. Există diverse funcții precum rapoarte, pachete de statistici, filtrare a datelor, tabelare încrucișată, analiza tendințelor, analiza textului etc., care pot ajuta clienții în luarea deciziilor predictive!

CREAȚI CONT GRATUIT

Autori : Shubhada și Jackson / Fahad Ahmed Shaikh