Предсказательный анализ: Знание будущего

Говорят, что у каждого поколения есть свой язык грамотности; если вы знали его, то считались грамотным той эпохи; в темные века, когда мы жили войной, люди, хорошо знавшие его, становились генералами и королями. Когда наступила индустриальная эпоха, люди, которые разбирались в машинах, создали промышленность. Насколько точным может быть прогнозный анализ?

Сегодня мы живем в эпоху, когда языком грамотности является технология. А люди, разбирающиеся в технологиях, очень высоко оценивают качественные данные, в результате чего они стали одним из основных активов. Возникает вопрос: что люди делают с данными? Что если я скажу вам, что они видят с их помощью будущее?

Что такое предиктивный анализ?

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

Предиктивная аналитика, как следует из самого слова, прогнозирует будущие неизвестные события. Цель состоит в том, чтобы выйти за рамки знания того, что уже произошло, чтобы сделать более точное суждение о том, что произойдет в будущем. Для анализа прошлого и оценки будущего используются методы машинного обучения, статистики, моделирования данных и добычи полезных ископаемых.

Предиктивная аналитика позволяет принимать решения во многих отраслях. Она доминирует в таких отраслях, как реклама, маркетинг, финансы, электронная коммерция, страхование, производство, розничная торговля, государственный сектор, нефть и газ, образование и т. д.

Как работает предиктивный анализ?

Предиктивная аналитика берет начало в статистической науке и в своей основе предполагает придание присутствию определенных переменных в большом наборе данных определенного результата. Этот результат используется для вычисления вероятности наступления определенного события в будущем.

В предиктивной аналитике используются два основных подхода к статистическому моделированию: Классификационные модели и регрессионные модели.

1. Классификационные модели

Метод классификации использует математические методы, такие как деревья решений, линейное программирование, нейронные сети и статистику. Например, он позволяет определить, останется ли сотрудник в компании или покинет ее в определенный срок, основываясь на определенных критериях.

2. Регрессионные модели

Регрессионные модели позволяют предсказать фактическое число, при этом используются не двоичные, а текущие данные. Например, логистическая регрессия может быть использована для оценки того, как вероятность того, что у пациента случится сердечный приступ (бинарная переменная), изменяется с каждым дополнительным значением ИМТ (непрерывная переменная).

Плюсы предиктивного анализа

• Мошенничество

  • Предиктивный анализ - благословение для кибербезопасности. С помощью этих методов они могут обнаружить мошенничество, угрозы и т.д.

• Оптимизация

  • Предиктивная аналитика помогает выявить симпатии и антипатии клиентов и тем самым распознать модели покупок и оптимизировать маркетинговые стратегии.

• Принятие решений

  • Выдача кредитов, принятие страховых претензий и т.д. могут быть сделаны на основе моделей данных, используемых в предиктивной аналитике.

• Операции

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

Предикативный анализ против

• Человеческие факторы

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

• Время

  • Модели прогнозной аналитики необходимо пересматривать с течением времени. Люди меняются с течением времени. Модель, применимая в один момент времени, может оказаться бесполезной в дальнейшем.

• Стоимость

  • Внедрение прогнозной аналитики требует больших затрат ресурсов, инструментов и времени.

• Приватность и безопасность

  • Предиктивная аналитика работает с данными. Хранение такого большого количества данных представляет собой огромную проблему. Данные также могут содержать личную информацию пользователей и т. д., которую необходимо защищать.

Глубокий взгляд на предиктивный анализ

Вы когда-нибудь задумывались о том, что ваш телефон прослушивает все ваши разговоры? Наверняка у вас есть хотя бы один друг, который верит в этот заговор, потому что они говорили о чем-то или даже просто думали об этом. В итоге они получили рекламу именно этого продукта или, по крайней мере, чего-то связанного с ним.

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

Он помог рынку розничной торговли, правильно предсказывая с помощью аудита, какие товары будут продаваться чаще и, следовательно, какие запасы следует увеличить. Предиктивный анализ сделал большой скачок и в других областях, таких как банковское дело, производство, общественный транспорт, кибербезопасность и т. д.

Но это не означает, что все вокруг сияет солнцем и радугой и что он решит проблему голода в мире. В последнее время было много случаев о том, как далеко идущий сбор данных направлен на таких людей, как мы с вами. Компании проникают в нашу личную жизнь, что привело к судебным искам против таких компаний, как Facebook и Cambridge Analytica.

Вы можете подумать, что же такого плохого могут делать эти люди? Ну, подумайте вот о чем: если у вас есть действительно хороший друг, которого вы давно знаете и с которым регулярно общаетесь, вам будет очень легко предсказать, как он поступит в определенных ситуациях.

Чтобы иметь представление об этом, вы бы провели много времени вместе и разделили чертовски много опыта, так как же предиктивный анализ способен сделать то же самое, даже не зная, кто вы такой?

Ну, у компаний вроде Cambridge Analytica есть 5000 точек данных, чтобы определить, кто вы такой, что вы, скорее всего, делаете и что, скорее всего, покупаете. Данные, которые они загружают, покупаются у таких компаний, как Facebook и Google, которые работают под прикрытием зарабатывания денег на рекламе. В действительности же продуктом являемся мы, потребители этих технологий.

Человечество всегда создает что-то неустойчивое, и люди полностью разделяются во мнении, хорошо ли это для нас или станет гибелью для всех нас. Я знаю, что это звучит так, будто я рисую очень плохую картину о простом инструменте, предназначенном для прогнозирования партнеров клиента, чтобы лучше их обслуживать, но главная проблема здесь заключается в том, как собираются данные для того, чтобы этот инструмент действительно функционировал.

Могли бы вы чувствовать себя комфортно, зная, что сторонняя компания знает все ваши движения и выбор? Что вас превращают в марионетку, которой очередная компания пытается продать свой новый блестящий продукт? Так к чему же все это сводится?

Простой факт: это как огонь, мы можем научиться контролировать его и продвинуться как цивилизация, научиться есть готовую пищу и общаться, или мы можем использовать его, чтобы стать передовой цивилизацией, которая породит самообучающийся ИИ, который в итоге будет править миром и поработит человечество. Что это будет?

Предиктивная аналитика и

предоставляет аналитику как часть продукта Surveys, которая помогает получить представление о прошлом и принять решения на будущее. Существуют различные функции, такие как отчеты, пакеты статистики, фильтрация данных, перекрестная табуляция, анализ тенденций, анализ текста и т.д., которые могут помочь клиентам в прогнозировании принятия решений!

CREATE FREE ACCOUNT

Authors: Шубхада и Джексон / Фахад Ахмед Шайх