Предиктивный анализ: знание будущего

Говорят, что каждое поколение имеет свой язык грамотности; если ты знал об этом, то считался грамотным того века; в темные века, когда мы жили жизнью войны, люди, хорошо знавшие ее, становились генералами и королями. Когда наступил индустриальный век, люди, которые разбирались в машинах, создали промышленность. Насколько точным может быть прогностический анализ?

Сегодня мы живем в эпоху, когда языком грамотности являются технологии. А люди, разбирающиеся в технологиях, очень высоко ценят данные хорошего качества, в результате чего они стали одним из важнейших активов. Теперь возникает вопрос: что люди делают с данными? Что, если я скажу вам, что они видят будущее с этим?

Что такое прогнозный анализ?

Предиктивный анализ — это методология, использующая данные для предсказания будущих событий или поведения. Этот вид анализа изучает прошлые сценарии и модели, чтобы выявить связи между ними и узнать об их результатах. С помощью этих данных исследователи могут прогнозировать результаты, наблюдаемые ранее в аналогичных моделях поведения, и манипулировать сценариями для получения желаемых результатов.

Предиктивная аналитика, как следует из этого слова, прогнозирует будущие неизвестные события. Цель состоит в том, чтобы выйти за рамки знания того, что произошло, чтобы лучше судить о том, что произойдет в будущем. Он использует машинное обучение, статистику, моделирование данных и методы анализа данных для анализа прошлого и оценки будущего.

Интеллектуальная аналитика для принятия решений во многих отраслях. Он доминирует в таких отраслях, как реклама, маркетинг, финансы, электронная коммерция, страхование, производство, розничная торговля, государственный сектор, нефть и газ, образование и так далее.

Как работает предиктивный анализ?

Прогностическая аналитика берет свое начало в статистической науке и, по своей сути, включает в себя придание наличию определенных переменных в большом наборе данных определенного результата. Этот результат используется для вычисления вероятности того, что определенное событие произойдет в будущем.

В прогнозной аналитике используются два основных подхода к статистическому моделированию: модели классификации и модели регрессии.

1. Модели классификации

В методе классификации используются математические методы, такие как деревья решений, линейное программирование, нейронная сеть и статистика. За. Например, он сообщит вам, может ли участник либо остаться в компании, либо уйти в течение определенного периода времени на основе определенных критериев.

2. Регрессионные модели

Модели регрессии будут предсказывать фактическое число, которое будет использовать текущие данные, а не двоичные данные. Например, логистическую регрессию можно использовать для оценки того, как вероятность сердечного приступа у пациента (бинарная переменная) меняется с каждым дополнительным значением ИМТ (непрерывная переменная).

Предиктивный анализ Плюсы

• Мошенничество

  • Прогнозная аналитика — это благословение для кибербезопасности. С помощью этих методов они могут обнаруживать мошенничество, угрозы и т. д.

• Оптимизация

  • Прогнозная аналитика помогает выявлять симпатии и антипатии клиентов и тем самым распознавать модели покупок и оптимизировать маркетинговые стратегии.

• Принятие решения

  • Предоставление кредитов, принятие страховых требований и т. д. может осуществляться на основе моделей данных, используемых в прогнозной аналитике.

• Операции

  • Отрасли электронной коммерции могут принимать решения по управлению запасами. Нефтегазовая промышленность может прогнозировать планы технического обслуживания оборудования на основе прогнозной аналитики.

Предиктивный анализ Минусы

• Человеческие факторы

  • Исследователи утверждают, что модели/алгоритмы предиктивной аналитики не учитывают эмоции, настроения, отношения и т. д. при прогнозировании закономерностей.

• Время

  • Модели прогнозной аналитики должны со временем пересматриваться. Люди меняются со временем. Модель, применимая в какой-то момент времени, может оказаться бесполезной позже.

• Расходы

  • Внедрение предиктивной аналитики обходится дорого с точки зрения ресурсов, инструментов и времени.

• Конфиденциальность и безопасность

  • Предиктивная аналитика работает с данными. Хранение такого большого объема данных является огромной проблемой. Данные могут также содержать личную информацию пользователей и т. д., которые необходимо защитить.

Более глубокий взгляд на прогностический анализ

Вы когда-нибудь думали, что ваш телефон прослушивает все ваши разговоры? У вас наверняка есть хотя бы один знакомый, который верит в тот заговор, потому что о чем-то говорил или даже просто думал об этом. Затем они получили рекламу конкретного продукта или, по крайней мере, что-то, связанное с ним.

Многие другие отрасли в значительной степени используют прогнозный анализ. Это помогает врачам ставить точные диагнозы или определять результаты лечения людей с определенными заболеваниями. Это также помогло сократить время ожидания в отделении неотложной помощи на 15 процентов.

Это помогло розничному рынку правильно предсказать, какие запасы будут проданы больше и, следовательно, какие должны быть запасены больше. Предиктивный анализ даже сделал большой скачок в других областях, таких как банковское дело, производство, общественный транспорт и кибербезопасность, и это лишь некоторые из них.

Это не означает, что все вокруг светится солнечным светом и радугой, и это решит проблему голода в мире. В последнее время было много случаев, когда сбор данных нацелен на таких людей, как мы с вами. Компании проникли в нашу личную жизнь, что привело к судебным искам против таких компаний, как Facebook и Cambridge Analytica.

Вы можете подумать, что самое худшее, что могут сделать эти люди? ну, подумайте вот о чем: если у вас есть действительно хороший друг, которого вы давно знаете и с которым регулярно проводите время, вам будет очень легко предсказать, что он будет делать в тех или иных ситуациях.

Чтобы иметь представление об этом, вы должны были провести много времени вместе и поделиться адским опытом, так как же прогностический анализ может сделать то же самое, даже не зная, кто вы?

Что ж, такие компании, как Cambridge Analytica, имеют 5000 точек данных, чтобы определить, кто вы, что вы, вероятно, будете делать и что вы, скорее всего, купите. Данные, которые они туда загружают, покупаются у таких компаний, как Facebook и Google, которые работают под прикрытием зарабатывания денег с помощью рекламы. На самом деле мы, потребители этих технологий, являемся продуктом.

Всегда есть что-то изменчивое, что человечество создает там, где люди полностью разделены, хорошо ли это для нас или будет смертью для всех нас. Я знаю, что это звучит как рисование очень плохой картины на простом инструменте, предназначенном для прогнозирования того, что партнеры-клиенты будут лучше обслуживать их, но главная проблема здесь заключается в том, как собираются данные для того, чтобы этот инструмент действительно функционировал.

Вы бы чувствовали себя комфортно, зная, что сторонняя компания знает обо всех ваших действиях и решениях? Что вас превращают в марионетку, которой следующая компания пытается продать свой новый блестящий продукт? Так к чему все это сводится?

Простой факт заключается в том, что это похоже на огонь, мы можем научиться контролировать его и развиваться как цивилизация, научиться есть приготовленную пищу и общаться, или мы можем использовать его, чтобы стать развитой цивилизацией, которая порождает самообучающийся ИИ. что в конечном итоге правит миром и порабощает человечество. Что это будет?

Предиктивная аналитика и QuestionPro

QuestionPro предоставляет аналитику как часть продукта Surveys, который помогает получить представление о прошлом и принять решения на будущее. Существуют различные функции, такие как отчеты, пакеты статистики, фильтрация данных, перекрестные таблицы, анализ тенденций, анализ текста и т. д., которые могут помочь клиентам в принятии прогнозных решений!

СОЗДАТЬ БЕСПЛАТНЫЙ АККАУНТ

Авторы : Шубхада и Джексон / Фахад Ахмед Шейх