اصطلاح تحلیل پیش بینی کننده به استفاده از آمار و تکنیک‌های مدل سازی برای پیش بینی نتایج و عملکرد آینده اشاره دارد.

تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی کننده به الگوهای داده های فعلی و تاریخی نگاه می‌کند که مشخص کند آیا این الگوها احتمالاً دوباره ظاهر می‌شوند یا خیر.

این روش تحلیل به کسب و کارها و سرمایه‌گذاران اجازه می‌دهد که مکان استفاده از منابع خود را برای استفاده از رویدادهای احتمالی آینده تنظیم کنند.

همچنین می‌توان از این نوع تحلیل برای بهبود کارایی عملیاتی و کاهش ریسک نیز استفاده کرد.

تحلیل‌ پیش‌بینی کننده درواقع نوعی فناوری نرم است که در مورد ناشناخته‌های خاص در آینده پیش‌بینی می‌کند.

برای انجام این تحلیل از سری تکنیک‌ها استفاده می‌شود، از جمله هوش مصنوعی (AI)، داده‌کاوی، یادگیری ماشین، مدل‌سازی و آمار.

به عنوان مثال، داده کاوی شامل تجزیه و تحلیل مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها برای شناسایی الگوها است.

با ما در این مقاله همراه باشید تا در خصوص تحلیل‌های پیش‌بینی کننده اطلاعات بیشتری کسب کنیم.

 

چرا تجزیه و تحلیل پیش‌بینی مهم است؟

سازمان‌ها برای کمک به حل مشکلات دشوار و کشف فرصت‌های جدید به تجزیه‌و‌تحلیل‌های پیش‌بینی‌ کننده روی می‌آورند. کاربردهای رایج این تحلیل عبارت است از:

کشف تقلب: ترکیب چندین روش تحلیلی می‌تواند تشخیص الگو را بهبود بخشد و از رفتار مجرمانه جلوگیری کند.

از آنجایی که امنیت سایبری امروزه به نگرانی فزاینده‌ای تبدیل شده است، تجزیه‌و‌تحلیل‌های رفتاری با عملکرد بالا همه اقدامات در شبکه را در زمان واقعی بررسی می‌کنند تا ناهنجاری‌هایی را که ممکن است نشان‌دهنده تقلب، آسیب‌پذیری‌های و تهدیدهای پیشرفته باشد، شناسایی شوند.

نیاز به تحلیل‌های پیش‌بینی کننده امروزه حیاتی‌تر از همیشه شده است.

 

تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست؟

 

دکتر دِلُن، استاد علوم مدیریت و سیستم‌های اطلاعاتی در دانشگاه ایالتی اوکلاهما، در مقدمه‌ای برای تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌نویسد:

“مفهوم سنتی یادگیری از اشتباهات دیگر کاربرد ندارد”. “سازمان‌هایی که از تحلیل‌های تجاری استفاده می‌کنند نه تنها می‌توانند زنده بمانند، بلکه اغلب در این نوع شرایط پیشرفت می‌کنند.”

داده‌ها رگ حیاتی تجزیه و تحلیل کسب و کار هستند و درواقع سوخت تجارت محسوب می‌شوند.

شرکت‌ها، بزرگ و کوچک، بر اساس داده‌های تولیدی و جمع‌آوری شده از عملیات و منابع خارجی خود کار می‌کنند.

به عنوان مثال، شرکت‌ها داده‌هایی را در هر مرحله از سفر خریدار جمع‌آوری می‌کنند و ردیابی می‌کنند که چه زمانی، چه چیزی، چه مقدار و به دفعات، مشتریان خریداری می‌کنند.

آن‌ها همچنین نقص‌های مشتری، شکایات، تأخیر در پرداخت‌ها و کلاهبرداری‌ها را دنبال می‌کنند.

اما حجم انبوهی از داده‌هایی که کسب‌وکارها روی مشتریان، معاملات، تامین‌کنندگان، عملکرد کارکنان و غیره جمع‌آوری می‌کنند، مفید نیست مگر اینکه بر اساس آن عمل و تصمیم‌گیری اتفاق بیافتد.

دونالد فارمر، کارشناس تحلیلی و مدیر مشاور TreeHive Strategy، در مقاله خود خاطرنشان کرد:

“داده‌ها در معاملات بسیار فراگیر شده‌اند که صرف دسترسی به داده‌های بیشتر یا بهتر به خودی خود عامل بهتر بودن نیست. کلید طلایی در تحلیل‌های پیش‌بینی کننده است.”

آنچه امروز نتایج کسب و کار را تغییر می‌دهد این است که چگونه داده های را درک کنیم و بر اساس آن عمل کنیم. این درک نیازمند تجزیه و تحلیل کافی است.

تحلیل‌های پیش‌بینی کننده با جستجوی الگوهای معنادار در میان داده‌های انبوه و ساخت مدل‌هایی که پیش‌بینی می‌کنند در آینده چه اتفاقی می‌افتد، به کسب‌وکارها کمک شایانی می‌کند.

به عنوان مثال، بر اساس رفتار گذشته یک مشتری و رفتار سایر مشتریان با ویژگی‌های مشابه، چقدر احتمال دارد که مشتری به نوع خاصی از پیشنهاد بازاریابی، پاسخ بدهد یا ندهد؟

بخش‌های فروش و بازاریابی موفق مدت‌هاست که از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند. امروزه نیز استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده اکنون می‌تواند در کارکردهای تجاری و صنایع یافت شود.

سازمان‌ها از آن برای بهبود معیارهای کلیدی عملکرد از طریق کاهش ریسک، بهینه‌سازی عملیات و افزایش کارایی و تنظیم استراتژی‌ها استفاده می‌کنند که در نهایت مزیت رقابتی را ایجاد می‌کنند.

 

موارد مورد استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی کننده

 

بهینه سازی کمپین های بازاریابی

تحلیل‌های پیش‌بینی کننده برای تعیین پاسخ یا خرید مشتری و همچنین ارتقای فرصت‌های فروش متقابل استفاده می‌شود.

مدل های پیش‌بینی به کسب و کارها کمک می‌کند تا سودآورترین مشتریان خود را جذب، حفظ و رشد دهند.

 

بهبود عملیات

بسیاری از شرکت‌ها از مدل‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی موجودی و مدیریت منابع استفاده می‌کنند.

خطوط هوایی نیز از تحلیل‌های پیش‌بینی کننده برای تعیین قیمت بلیط استفاده می‌کنند. هتل‌ها نیز سعی می‌کنند تعداد مهمانان را برای هر شب پیش‌بینی کنند تا فضای اشغال شده را به حداکثر برسانند و درآمد را افزایش دهند.

تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی کننده سازمان‌ها را قادر می‌سازد کارآمدتر از قبل عمل کنند.

 

پیش بینی

پیش‌بینی در تولید امری ضروری است زیرا استفاده بهینه از منابع در زنجیره تامین را تضمین می‌کند.

پره‌های حیاتی چرخ زنجیره تامین، خواه مدیریت موجودی باشد یا طبقه‌ای از فروشگاه، نیاز به پیش‌بینی‌های دقیق برای عملکرد دارد.

مدل‌سازی پیش‌بینی اغلب برای بهینه‌سازی کیفیت داده‌ها استفاده می‌شود. مدل‌سازی تضمین می‌کند که داده‌های بیشتری را می‌توان توسط سیستم دریافت کرد، از جمله از عملیات‌های تحلیل نیاز مشتری، برای اطمینان از پیش‌بینی دقیق‌تر.

 

اعتبار

از امتیازدهی اعتباری استفاده گسترده‌ای در تحلیل‌های پیش‌بینی کننده می‌شود.

هنگامی که مصرف‌کننده یا کسب و کار برای دریافت اعتبار درخواست می‌کند، داده‌های مربوط به سابقه اعتباری متقاضی و سابقه اعتباری وام‌گیرندگان با ویژگی‌های بررسی می‌شود.

 

پذیره نویسی

داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی، نقش مهمی در پذیره نویسی دارند. شرکت‌های بیمه متقاضیان بیمه‌نامه را بررسی می‌کنند تا احتمال پرداخت خسارت آتی را بر اساس ریسک فعلی بیمه‌گذاران مشابه و همچنین رویدادهای گذشته که منجر به پرداخت شده است، تعیین کنند.

مدل‌های پیش‌بینی‌کننده که ویژگی‌ها را در مقایسه با داده‌های مربوط به بیمه‌گذاران و مطالبات گذشته در نظر می‌گیرند، معمولاً توسط شرکت‌های بزرگ بیمه استفاده می‌شوند.

 

بازاریابی

افرادی که در زمینه بازاریابی فعالیت می‌کنند، در هنگام برنامه‌ریزی برای کمپین جدید به نحوه واکنش مصرف‌کنندگان به اقتصاد نگاه جامعی می‌کنند.

آن‌ها می‌توانند از این تغییرات در جمعیت‌شناسی استفاده کنند که تعیین کنند آیا ترکیب فعلی محصولات، مصرف‌کنندگان را برای خرید ترغیب می‌کند یا خیر.

در همین حال، معامله‌گران فعال، هنگام تصمیم گیری برای خرید یا فروش اوراق بهادار، به معیارهای مختلفی بر اساس رویدادهای گذشته نگاه می‌کنند.

میانگین‌های متحرک و نقاط شکست بر اساس داده‌های تاریخی هستند و برای پیش‌بینی تغییرات قیمت در آینده، استفاده می‌شوند.

 

پیش‌بینی آینده توسط داده‌های مختلف

 

تجزیه و تحلیل پیش بینی چگونه عمل می‌کند؟

برنامه‌های کاربردی و نرم افزار تحلیل‌های پیش‌بینی کننده از متغیرهایی استفاده می‌کنند که می‌توانند با استفاده از آن‌ها اندازه‌گیری و تجزیه و تحلیل را انجام دهند و رفتار احتمالی افراد، ماشین آلات یا موجودیت‌های دیگر را بسنجند و پیش‌بینی کنند.

متغیرهای چندگانه در مدل پیش‌بینی با قابلیت ارزیابی احتمالات آینده با سطح قابل قبولی از اطمینان ترکیب می‌شوند.

این نرم افزارها بر الگوریتم‌ها و روش‌های پیشرفته مانند مدل‌های رگرسیون خطی، تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی و درخت‌ تصمیم متکی هستند.

توسعه این پیش‌بینی‌ها لزوما آسان، سریع یا ساده نیست. همانطور که Elif Tutuk، معاون نوآوری و طراحی در BI و ارائه‌دهنده نرم افزار مدیریت داده Qlik، به خبرنگار فناوری جورج لاتون گفت:

جمع آوری داده‌ها به تنهایی می‌تواند ماه‌ها یا حتی سال‌ها طول بکشد. علاوه بر این، اگر داده‌ها نادرست یا قدیمی باشند، یا از ابزارهای اشتباه استفاده شود، نتایج پیش‌بینی‌کننده تأثیر منفی خواهد داشت.

فرآیند تحلیل‌های پیش‌بینی کننده بر اساس صنعت، حوزه و بلوغ سازمانی متفاوت است. یک مثال ساده از استقرار تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، شامل خرید محصول است.

به عنوان مثال، موتور شناسایی تقلب یا فیلتر هرزنامه که با قابلیت‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده و مکانیزمی برای ارائه بازخورد به موقع به افراد بخش خدمات ارائه می‌شود.

در طرف دیگر این طیف، سازمان‌هایی هستند که چارچوب‌های قوی برای توسعه، انتشار، استقرار و تکرار مدل‌های پیش‌بینی سفارشی شده برای کسب‌وکارشان ایجاد می‌کنند.

 

چگونه فرآیند تحلیل پیش بینی ایجاد کنیم

شرح مفصلی از مراحل کلیدی در استقرار تحلیل‌های پیش‌بینی کننده و مهارت‌های افراد برای آن را می‌توانید در ادامه بخوانید:

1. الزامات را تعریف کنید. مشکل تجاری را که می‌خواهید حل کنید، درک کنید.

آیا مدیریت موجودی است؟ کاهش تقلب است؟ پیش‌بینی فروش است؟ ایجاد سوالات در مورد مشکل و فهرست کردن آنها به ترتیب اهمیت، شروع خوبی است.

همکاری با یک متخصص آمار در این مرحله می‌تواند به شکل‌گیری معیارهایی برای اندازه‌گیری موفقیت کمک کند.

کاربر تجاری یا کارشناس موضوع، به طور کلی مسئولیت اولین قدم را بر عهده می‌گیرد.

2. داده‌ها را تحلیل و بررسی کنید. در اینجا باید با متخصص آمار یا تحلیلگر داده یا هر دو ارتباط برقرار کنید.

کار شناسایی، بررسی داده‌ها برای حل مشکلاتی است که می خواهید حل کنید و هدف شما را مشخص می‌کند. مرتبط بودن، مناسب بودن، کیفیت و تمیزی داده‌ها را در این مرحله باید نظر بگیرید.

3. مدل را توسعه دهید. متخصص داده در اینباره می‌تواند کمک کند تا بفهمد کدام مدل‌های پیش‌بینی برای حل مشکل شما مناسب است.

آزمایش با ویژگی‌ها، الگوریتم‌ها و فرآیندهای مختلف به منظور ایجاد تعادل بین عملکرد، دقت و سایر الزامات، موارد مهمی هستند.

4. مدل را مستقر کنید. هنگامی که مدل توسط متخصص داده تأیید شد، مهندس داده تعیین می‌کند که چگونه به بهترین شکل می‌تواند داده‌های خام مورد نیاز را بازیابی، پاکسازی و تبدیل کند تا مدل را در مقیاس و بالاتر از همه، به گونه‌ای که تفاوت معناداری ایجاد کند، در نظر بگیرد.
5. نتایج را تأیید کنید. عملکرد مدل می‌تواند در طول زمان به دلیل تغییر در ترجیحات مشتری یا فضای کسب و کار یا رویدادهای پیش‌بینی نشده مانند بیماری همه‌گیر تغییر کند.

آستانه‌های به روز‌رسانی مدل‌ها متفاوت است و در این مرحله به تخصص مشترک یک متخصص تجارت و متخصص داده نیاز دارید.

 

استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی کننده در حوزه طبابت

 

نتیجه‌گیری

تحلیل‌های پیش‌بینی کننده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی رویدادهای آینده استفاده می‌کند.

معمولاً از داده‌های تاریخی برای ساخت مدل ریاضی استفاده می‌شود که روندهای مهم را نشان می دهد.

سپس آن مدل پیش‌بینی‌کننده بر روی داده‌های فعلی برای پیش‌بینی آنچه در آینده اتفاق می‌افتد یا پیشنهاد اقداماتی برای انجام نتایج بهینه استفاده می‌شود.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در سال‌های اخیر به دلیل پیشرفت در پشتیبانی از فناوری، به‌ویژه در حوزه‌های کلان داده و یادگیری ماشین، توجه زیادی را به خود جلب کرده است.

تحلیل‌های پیش‌بینی کننده، عمل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی نتایج آینده است.

تجمیع مجموعه داده‌های متعدد، نقاط را بین بخش‌های مختلف، فرآیندهای تجاری و انواع داده‌ها (ساخت‌یافته در مقابل بدون ساختار) به هم متصل می‌کند.

با این حال، صرف جمع‌آوری نقاط داده مختلف لزوماً نشان‌دهنده رفتار آینده نیست.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از تکنیک‌های آماری مانند مدل‌سازی داده، یادگیری ماشینی و حتی هوش مصنوعی برای کشف الگوها در داده‌های بزرگ استفاده می‌کند.

در حالی که این الگوها نمی‌توانند دقیقاً پیش بینی کنند که در آینده چه اتفاقی می‌افتد، تحلیل‌های پیش‌بینی کننده می‌تواند روندها را شناسایی کند، تغییرات صنعت را بررسی کند و امکان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های بیشتر را فراهم کند.