Прогнозована аналітика
Прогностична аналітика описує використання статистики та моделювання для визначення майбутньої ефективності на основі поточних та історичних даних. Прогнозна аналітика розглядає шаблони даних, щоб визначити, чи можуть ці шаблони знову з’явитися, що дозволяє бізнесу та інвесторам коригувати місце, де вони використовують свої ресурси, щоб скористатися можливими майбутніми подіями.
Ключові вивезення
- Прогностична аналітика - це використання статистики та методів моделювання для визначення майбутньої ефективності.
- Він використовується як інструмент прийняття рішень у різних галузях та дисциплінах, таких як страхування та маркетинг.
- Прогностична аналітика та машинне навчання часто плутають один з одним, але це різні дисципліни.
Розуміння прогнозної аналітики
Існує кілька типів методів прогнозування аналітики. Наприклад, обмін даними включає аналіз великих траншів даних для виявлення з них шаблонів. Аналіз тексту робить те саме, за винятком великих блоків тексту.
Прогностичні моделі розглядають минулі дані, щоб визначити ймовірність певних майбутніх результатів, тоді як описові моделі розглядають минулі дані, щоб визначити, як група може реагувати на набір змінних.
Прогностична аналітика - це інструмент прийняття рішень у різних галузях. Наприклад, страхові компанії вивчають заявників полісів, щоб визначити ймовірність виплати за майбутні вимоги, виходячи з поточного пула ризиків подібних страхувальників, а також минулих подій, які призвели до виплат. Маркетологи розглядають, як споживачі відреагували на загальну економіку, плануючи нову кампанію, і можуть використовувати зрушення в демографії, щоб визначити, чи буде поточна суміш товарів залучати споживачів зробити покупку.
Активні торговці розглядають різноманітні показники на основі минулих подій, вирішуючи, чи купувати чи продавати цінні папери. Ковзні середні показники, діапазони та точки розриву базуються на історичних даних і використовуються для прогнозування майбутніх змін цін.
Поширені помилки прогнозної аналітики
Поширене неправильне уявлення про те, що прогностична аналітика та машинне навчання - це одне і те ж. По суті, прогностична аналітика включає низку статистичних методів (включаючи машинне навчання, прогнозне моделювання та видобуток даних) та використовує статистику (як історичну, так і поточну) для оцінки або прогнозування майбутніх результатів. Прогностична аналітика допомагає нам зрозуміти можливі майбутні події, аналізуючи минуле. Тоді як машинне навчання, з іншого боку, - це підполе інформатики, яке, згідно з визначенням Артура Самуеля 1959 року - американський піонер у галузі комп'ютерних ігор та штучного інтелекту, що дає "комп'ютерам можливість навчатись, не будучи явно запрограмованими. . "
Найбільш поширені моделі прогнозування включають дерева рішень, регресії (лінійні та логістичні) та нейронні мережі, що є новим полем методів та технологій глибокого навчання.
Приклад прогнозованої аналітики
Прогнозування є найважливішим завданням у виробництві, оскільки забезпечує оптимальне використання ресурсів у ланцюзі поставок. Критичні спиці колеса ланцюга поставок, будь то управління запасами чи цехом, вимагають точних прогнозів для функціонування. Прогностичне моделювання часто використовується для очищення та оптимізації якості даних, що використовуються для таких прогнозів. Моделювання гарантує, що система може приймати більше даних, в тому числі від операцій, орієнтованих на клієнтів, для забезпечення більш точного прогнозу.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.