Предиктивная аналитика — это набор методов анализа текущих и исторических данных для прогнозирования поведения в будущем. Это означает, что вам не нужно полагаться на свои догадки или интуицию, чтобы предсказать будущее поведение отдельных лиц, компаний, государственных учреждений и многих других организаций.

Вместо этого, комбинируя ваши текущие и исторические данные с методологиями прогнозирования из широкого и разнообразного набора областей, включая интеллектуальный анализ данных, статистическое моделирование, машинное обучение, глубокое обучение и многие другие методы искусственного интеллекта (ИИ), вы можете создавать математические модели, чтобы дать вы преимущество над конкурентами.

Прежде чем нанимать консультанта по машинному обучению, который предлагает прогнозную аналитику, вы должны знать, что именно они делают. Прежде всего, важно понимать, что прогнозная аналитика обычно включает как минимум три уровня вашей организации. Компания Predictive Analytics привлечет к процессу: разработчиков (они создают и поддерживают алгоритмы и другие инструменты моделирования), специалистов по данным (они генерируют идеи и результаты) и специалистов по бизнес-аналитике (они претворяют идеи в жизнь).

Консультанты по прогнозной аналитике помогают компаниям принимать более эффективные бизнес-решения, улучшая свои модели прогнозирования, что может сделать их более эффективными, чем у конкурентов. Консультанты по прогнозной аналитике работают в различных областях, таких как продажи, маркетинг, здравоохранение и финансовые услуги.

Успешные проекты прогнозной аналитики в организациях часто требуют сильной поддержки со стороны высшего руководства. Когда в процесс постановки целей, планирования и оценки результатов вовлечены верхние слои организации, шансов на достижение крупных успехов гораздо больше.

Проекты по науке о данных очень дороги и сложны во многих организациях, что вызывает скептицизм сверху. И это особенно верно, когда речь идет о реализации продуктов. Любой новый продукт может быть рискованным, но продукты и услуги, основанные на науке о данных, часто более сложны из-за неинтуитивного характера такого подхода и того факта, что проекты прогнозной аналитики могут занять больше времени, чем ожидалось.

Прогнозная аналитика изменила способ ведения бизнеса компаниями. Технология и ее методы были интегрированы во многие аспекты бизнеса:

Прогностический скоринг — очень популярный термин в бизнес-администрировании и моделировании. Учитывая скорость и сложность доступных данных, аналитики должны быть очень осторожны в каждом аспекте построения модели, от очистки данных до настройки математических моделей и, наконец, предоставления информации, полученной из этих моделей. Одним из этих аспектов является вычисление прогностической ценности конкретного объекта. Целью моделей прогнозной аналитики может быть, например. определить, насколько вероятно, что человек будет вести себя определенным образом или насколько вероятно, что сотрудник уволится с работы.

Таким образом, его можно использовать для распределения бюджетов, улучшения маркетинговых кампаний и помощи в поиске инвестиционных возможностей. Первоначально такие процессы должны были выполняться вручную статистиками, которые часто были хорошо знакомы со структурой любого заданного набора данных.

Прогностическая оценка — это механизм, который позволяет организациям делать широкий спектр различных прогнозов:

  • каков кредитный риск клиента, обращающегося за кредитом
  • какова вероятность того, что данный ценный сотрудник может покинуть компанию
  • какова вероятность того, что критическая часть компонента может сломаться
  • какова вероятность того, что данная помеченная транзакция является потенциальным мошенничеством
  • какова вероятность того, что клиент, учитывая недавний просмотр и предыдущие покупки, будет заинтересован в выбранных продуктах
  • какова вероятность того, что данный датчик неисправен

Одним из интересных недавних применений прогнозной аналитики, которое мы разработали, является лидогенерация для технологий.

Мы определили использование более 4000 технологий в миллионах доменов. На основе этого мы создали рекомендателя совместной фильтрации, который для данного веб-сайта будет рекомендовать технологии, которые, скорее всего, будут интересны для этого веб-сайта, на основе их технологий, которые веб-сайт уже использует.

Похоже на то, что происходит на Amazon и их рекомендации.

Это также работает с отдельными технологиями. На нашем сайте: https://www.alpha-quantum.com/technologies1 вы можете увидеть самые популярные технологии, разбитые на 99 категорий.

Затем, выбрав любую технологию, вы сможете найти, какие технологии будут наиболее интересны тому, кто использует эту технологию.

Вот рекомендации по технологии Wordpress:

Наш веб-сайт содержит много другой интересной информации о Wordpress, основанной на его использовании на миллионах доменов.

Это показывает, что Wordpress выше среднего используется в вертикалях Семья и Отношения, Книги, Религия и Духовность, но ниже среднего в Стиле и Моде:

Далее, он немного реже встречается среди 100 000 самых популярных доменов:

но его популярность увеличивается из-за длиннохвостого.

Еще один интересный анализ касается возраста домена:

Кажется, что WordPress был немного популярнее в период с 2010 по 2020 год, но в последние годы он стал менее популярен.

Предиктивная аналитика также может использоваться в сфере финансов, например. относительно цен на акции, облигации и криптовалюты.

Один из способов, который помогает, например. вычисление и использование технического анализа, например уровней поддержки и сопротивления, вот пример графика с панели инструментов BittsAnalytics:

В одном из наших следующих постов мы более подробно расскажем о прогнозной аналитике применительно к рынку криптовалют.