Предсказание будущего может оказаться невыполнимой задачей, если только вы не получили благословения от самого Нострадамуса. С другой стороны, даже этот великий физик не мог предвидеть технологическую революцию. В современном мире, когда на рынке правят статистические данные, а машины заменяют человеческую рабочую силу, за кулисами действует всемогущая сила. Метод, который извлекает и анализирует информацию для прогнозирования тенденций и закономерностей, которые могут возникнуть в будущем, известный как прогнозный анализ или прогнозная аналитика.
Еще одно распространенное модное слово, которое может показаться знакомым, - это машинное обучение. Машинное обучение - это технология, при которой компьютеры анализируют набор данных, позволяя им изучать закономерности и находить решения проблем, тем самым улучшая себя. В более широком смысле сам предиктивный анализ относится к машинному обучению. Как машины предсказывают будущий результат только на основе имеющихся данных?
● Первый шаг - определить, в чем заключается текущая задача, что, почему и когда было выполнено по проекту.
● После этого этапа следует процесс интеллектуального анализа данных. Данные собираются из всех доступных источников для анализа. Это обеспечит общее представление о потребностях клиентов.
● Добытые данные должны быть проанализированы. Каждый бит информации сканируется и проверяется в надежде обнаружить полезную информацию и, следовательно, прийти к заключению.
● Прогнозирующая часть начинается сейчас. Статистический анализ является ключом к выводам и гипотезам, он похож на обратный процесс экстраполяции графика обратно в начало координат.
● Судя по тому, как события привели к настоящему, можно проводить моделирование будущего. Здесь прогнозное моделирование - это то, что создает точные модели будущего. Используя оценку нескольких моделей, мы можем найти наилучшее возможное решение.
Теперь начальная и закулисная работа сделана. Модель или результат развертываются в действии. Каждый результат снова анализируется, проверяется и отслеживается для принятия автоматических решений и предоставления ожидаемых результатов.
Для всего этого существуют различные техники и модели. С точки зрения математики, регрессионные модели являются основой прогнозного анализа. Регрессионный анализ - это просто процесс оценки или установления взаимосвязи между переменными. Здесь переменные - это входные данные. Должна быть установлена связь, чтобы машина могла определить возможный метод действия. Модели регрессии бывают разных типов и являются ключом к прогнозному анализу.
Таковы принципы работы и методы прогнозной аналитики. Предиктивная аналитика сама по себе является междисциплинарной областью, в которой используется множество методов, а также может применяться к различным другим областям. Машины используют эти данные для прогнозирования наиболее вероятного результата и затем предпринимают соответствующие действия.
Базовым примером может служить раздел «Ваши рекомендации» на веб-сайте Amazon. Это прогнозирование того, что пользователь может захотеть, исходя из предыдущих покупок и выполненных поисков. Если вы купили набор манги One Punch Man на Amazon, они обязательно добавят следующую книгу в ваш список рекомендаций. Это прямой маркетинг, который очень эффективен, поскольку эти «Рекомендации» экономят наше время, и мы очень довольны сайтом. Мало ли мы знаем, что мы всего лишь еще одна переменная в уравнении, которое нужно проанализировать и отобразить.
