معرفی ۵ ابزار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای بینش داده‌ها

۵ ابزار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای کمک به شما در گشودن بینش از داده‌ها

ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ای را کشف کنید که می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا بینش‌های عملی ارائه دهند و روندهای کسب و کار شما را پیش‌بینی کنند. مشاغلی را که از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند و نحوه انتخاب ابزاری مناسب که نیازهای شما را برآورده کند، بررسی کنید.

در دنیای داده‌محور امروزی، اتخاذ رویکردی پیشگیرانه به جای واکنشی به موانع احتمالی ضروری است. برای اینکه از قافله عقب نمانید، کسب‌وکارها باید نتایج، رفتارهای مشتری و روندهای بازار را پیش‌بینی کنند – اینجاست که ابزارهای تتحلیل پیش بینی کننده وارد عمل می‌شوند. این پلتفرم‌ها از مدل‌سازی ریاضی، یادگیری ماشین و داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی رویدادها و نتایج آینده استفاده می‌کنند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند فرآیندها را بهینه کرده و خطرات احتمالی را کاهش دهند.

افزایش سرمایه‌گذاری در کلان‌داده و ادغام اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی (AI) تقاضا برای ابزارهای تتحلیل پیش بینی کننده را افزایش داده است، به طوری که انتظار می‌رود بازار تحلیل پیش بینی کننده بین سال‌های 2025 تا 2032، 22.5 درصد رشد کند. چه در حوزه مالی، مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی یا خرده‌فروشی باشید، ابزارهای تحلیل پیش بینی کننده می‌توانند به شما در تصمیم‌گیری آگاهانه و بهبود تجربیات مشتری کمک کنند.

برخی از ابزارهای محبوب مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، نحوه انتخاب ابزار مناسب برای کسب‌وکارتان و مشاغلی که از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی نتایج استفاده می‌کنند را بررسی کنید.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

تحلیل پیش‌بینانه چیست؟

تحلیل پیش‌بینانه، استفاده از داده‌های تاریخی و فعلی برای پیش‌بینی روندها و نتایج آینده است. این شامل استفاده از مدل‌های ریاضی و آماری، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی‌های بسیار دقیق در مورد رویدادهای آینده بر اساس الگوهای شناسایی شده در داده‌ها است. تحلیل پیش بینی کننده می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا:

• تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
• دریافت پاسخ‌های بلادرنگ به سوالات تجاری
• کاهش خطراتی مانند حملات سایبری
• بهبود کارایی گردش کار و حاشیه سود

فرآیند تتحلیل پیش بینی کننده با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود و به دنبال آن فرمول‌بندی، آموزش و اصلاح یک مدل آماری برای پیش‌بینی با تجزیه و تحلیل همبستگی بین عناصر مختلف در یک مجموعه داده انجام می‌شود. انواع مختلفی از تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینانه، از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و مدل‌سازی سری‌های زمانی، می‌توانند برای به دست آوردن بینش از داده‌ها اعمال شوند.

چهار نوع تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده چهار نوع کلیدی دارد:

• توصیفی، که داده‌های خام را برای شناسایی «آنچه در گذشته اتفاق افتاده» تجزیه و تحلیل می‌کند.

• تشخیصی، که داده‌های مربوط به یک رویداد گذشته را برای پاسخ به «چرا این اتفاق افتاده است» بررسی می‌کند.

• پیش‌بینی‌کننده، که «آنچه ممکن است در آینده اتفاق بیفتد» را بر اساس روندهای کشف شده از داده‌های تاریخی و فعلی پیش‌بینی می‌کند.

• تجویزی، که بینش‌های عملی در مورد «چه کاری باید در مرحله بعد» در مورد روند پیش‌بینی شده ارائه می‌دهد.

ابزار تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

ابزارهای تحلیل پیش بینی کننده از مدل‌سازی آماری پیشرفته، داده‌کاوی و یادگیری ماشینی برای تحلیل داده‌های فعلی و تاریخی و شناسایی الگوها و روندها برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کنند. به این ترتیب، ابزارهای تتحلیل پیش بینی کننده به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا با تحلیل، مصورسازی و گزارش‌دهی مبتنی بر هوش مصنوعی، تصمیمات بهتری بگیرند.

5 ابزار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده محبوب

برخی از ابزارهای تحلیل پیش بینی کننده محبوب موجود در حال حاضر، از جمله ویژگی‌های قابل توجه، قیمت‌گذاری و محدودیت‌های آنها را بررسی کنید.

Alteryx

Alteryx یک پلتفرم سلف سرویس مبتنی بر هوش مصنوعی است که تحلیل پیش بینی کننده را در کل گردش کار تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد و آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌سازی و اشتراک‌گذاری نتایج را در یک پلتفرم یکپارچه می‌کند. Alteryx همچنین یک کیت شروع رایگان تحلیل پیش بینی کننده ارائه می‌دهد تا شما را با ابزارهای مختلف تحلیل پیش بینی کننده خود آشنا کند. Alteryx AiDIN هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی مولد (genAI) را ترکیب می‌کند تا به شما کمک کند الگوهای جدیدی را در داده‌ها که قبلاً غیرقابل کشف بودند، به سرعت شناسایی کنید.

ویژگی‌های قابل توجه:

• امکان اتصال ابری، داخلی و ترکیبی را فراهم می‌کند
• بیش از ۳۰۰ ابزار خودکارسازی کشیدن و رها کردن را برای ساده‌سازی ایجاد گردش‌های کاری تحلیلی ارائه می‌دهد
• یادگیری ماشین خودکار (AutoML) به خودکارسازی وظایف تکراری و مهندسی ویژگی‌ها کمک می‌کند
• ویژگی بینش خودکار از زبان طبیعی و genAI برای خلاصه‌سازی و تجسم نتایج به طور واضح استفاده می‌کند
• ابزارهای تحلیل کم کد، بدون کد، مکانی و تجویزی را برای تجزیه و تحلیل دقیق روندها ارائه می‌دهد
• شبکه نتایج بلادرنگ به شما امکان می‌دهد تغییرات در داده‌های خود را هنگام ساخت گردش‌های کاری تجسم کنید

هزینه: با تماس با تیم فروش در دسترس است؛ نسخه آزمایشی رایگان در دسترس است

بهترین برای: دانشمندان داده که نیاز به خودکارسازی جمع‌آوری داده‌ها از چندین منبع برای تولید چندین خروجی دارند

محدودیت‌ها: فاقد ویژگی‌های تجسم گسترده هستند؛ هزینه می‌تواند برای برخی از کاربران مشکل‌ساز باشد؛ مقیاس‌بندی مجموعه‌های بزرگ داده می‌تواند مشکل‌ساز باشد.

H2O.ai

H2O یک پلتفرم یادگیری ماشین متن‌باز است که ابزارهای مختلف هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. H2O از تعدادی الگوریتم آماری و یادگیری ماشینی، مانند ماشین‌های تقویت‌شده با گرادیان و یادگیری عمیق، پشتیبانی می‌کند. H2O به تعدادی از سازمان‌ها کمک کرده است تا مشکلات تجاری خود را با راه‌حل‌های هوش مصنوعی خود حل کنند. به عنوان مثال، H2O به AT&T، یک شرکت پیشرو در زمینه ارتباطات از راه دور، کمک کرد تا با بهینه‌سازی عملیات مرکز تماس و بهبود تجربه مشتری، هزینه‌های خود را تا 70 درصد کاهش دهد.

ویژگی‌های قابل توجه:

• پشتیبانی از منابع ابری و داخلی را فراهم می‌کند
• H2O Flow به عنوان یک رابط کاربری گرافیکی به سبک نوت‌بوک برای ساخت مدل‌ها بدون هیچ گونه کدنویسی عمل می‌کند
• ویژگی AutoML، ساخت مدل‌های هوش مصنوعی، از جمله توسعه مدل و مهندسی ویژگی را خودکار می‌کند.
• H2O Driverless AI دارای یک AI Wizard است که داده‌های شما را تجزیه و تحلیل می‌کند و یک مدل و تکنیک یادگیری ماشینی مناسب را بر اساس داده‌ها و نیازهای شما توصیه می‌کند.

هزینه: بنا به درخواست در دسترس است؛ نسخه آزمایشی رایگان در دسترس است

بهترین برای: دانشمندان داده، متخصصان فناوری اطلاعات، متخصصان DevOps و تحلیلگران کسب و کار

محدودیت‌ها: ویژگی‌های استقرار و مدیریت مدل وجود ندارد؛ چندین مدل به طور همزمان در حال اجرا می‌توانند سیستم را تحت فشار قرار دهند.

SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud یک پلتفرم مبتنی بر ابر است که هوش تجاری، برنامه‌ریزی سازمانی و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را در یک محصول ترکیب می‌کند. این پلتفرم با بهره‌گیری از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به شما امکان می‌دهد سناریوهای تجاری را شبیه‌سازی کرده و به طور خودکار بر اساس پیش‌بینی‌های هوشمند، برنامه‌هایی تولید کنید. SAP Analytics Cloud به چندین کسب‌وکار کمک کرده است تا عملیات خود را متحول کنند. به عنوان مثال، با استفاده از SAP Analytics Cloud برای برنامه‌ریزی و گزارش‌دهی مالی، GEA، یک شرکت تولیدی آلمانی، توانست بینش‌های جدیدی به دست آورد و نیاز خود به پشتیبانی فنی را 30 درصد کاهش دهد.

ویژگی‌های قابل توجه:

• یکپارچه‌سازی SAP Datasphere، آماده‌سازی، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در یک ابزار واحد ترکیب می‌کند.
• کمک خلبان Joule مبتنی بر هوش مصنوعی به خودکارسازی گردش‌های کاری و بهبود تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
• ویژگی Compass از شبیه‌سازی‌های مونت کارلو برای پیش‌بینی نتایج سناریوهای تجاری استفاده می‌کند.
• ویژگی Smart Predict به شما امکان می‌دهد تا روابط موجود در مجموعه داده‌های خود را بررسی کرده و فرمولی برای یک سناریوی پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی روندهای آینده بسازید.

هزینه: برای طرح پرداخت در محل، 1435.20 دلار برای هر واحد در ماه برای گزینه “برنامه‌ریزی، حرفه‌ای”، 812.50 دلار برای هر واحد در ماه برای کاربران هوش تجاری، و 1218.10 دلار برای هر واحد در ماه برای گزینه “برنامه‌ریزی، استاندارد” (قیمت واحد ممکن است بسته به تعداد واحدهای مورد نیاز متفاوت باشد)؛ توافق‌نامه سازمانی پلتفرم فناوری کسب و کار SAP (BTPEA) و طرح‌های اشتراک نیز موجود است؛ نسخه آزمایشی رایگان موجود است.

بهترین برای: تحلیلگران پیشرفته داده، کاربران تجاری و دانشمندان داده

محدودیت‌ها: منحنی یادگیری تندتر؛ ادغام با پلتفرم‌های همکاری خارجی می‌تواند کمتر شهودی باشد.

SAS Viya

SAS Viya یک پلتفرم تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر هوش مصنوعی سرتاسری است که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را از هر منبعی بالقوه مدیریت و ادغام کنید، بهترین مدل‌های یادگیری ماشین را شناسایی و بهینه کنید و مدل‌ها را به طور یکپارچه در سراسر شرکت خود مستقر کنید. پلتفرم SAS Viya مقیاس‌پذیری پیشرفته و استقرار سریع‌تر مدل را ارائه می‌دهد و به تیم‌ها اجازه می‌دهد به طور متوسط 4.6 برابر بیشتر از سایر پلتفرم‌ها بهره‌وری داشته باشند.

ویژگی‌های قابل توجه:

• طیف وسیعی از گزینه‌های استقرار ابری، از جمله Azure، Google Cloud و AWS را ارائه می‌دهد.
• به طور خودکار داده‌ها را بر اساس الگوهای سری زمانی مانند حجم و فصلی بودن، بخش‌بندی می‌کند.
• شما می‌توانید سناریوهای پیچیده تجاری را با استفاده از داده‌های مشاهده‌ای در مقیاس بزرگ با SAS Econometrics مدل‌سازی و شبیه‌سازی کنید.
• تجزیه و تحلیل جریان رویداد در زمان واقعی به شما امکان می‌دهد داده‌ها را از منابع جریان مانند تراکنش‌ها و دستگاه‌های IoT ارزیابی کنید و از هوش مصنوعی برای گشودن بینش‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمند استفاده کنید.

هزینه: بنا به درخواست موجود است؛ نسخه آزمایشی رایگان در دسترس است.

بهترین برای: مهندسان داده، دانشمندان داده، مهندسان MLOps، تحلیلگران کسب و کار

محدودیت‌ها: تجسم داده‌ها می‌تواند بسیار پیچیده باشد؛ انعطاف‌پذیری محدود در دسترسی مبتنی بر مرورگر

IBM SPSS

پلتفرم IBM SPSS Predictive Analytics Enterprise، تجزیه و تحلیل‌های توصیفی و پیش‌بینی مبتنی بر آمار را ارائه می‌دهد که با آماده‌سازی خودکار داده‌ها، داده‌کاوی و مدیریت تصمیم‌گیری ترکیب شده است. این پلتفرم می‌تواند داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را درک کند و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی را با اهداف تجاری ادغام کند تا عملیات را بهینه کند.

ویژگی‌های قابل توجه:

• نرم‌افزارهای مختلف تجزیه و تحلیل پیش‌بینی IBM را در یک پلتفرم، از جمله IBM SPSS Statistics و IBM SPSS Modeler، ترکیب می‌کند.
• مجموعه‌ای کامل از قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و تجسم را ارائه می‌دهد و به کاربران بدون دانش برنامه‌نویسی یا آماری اجازه می‌دهد تا بینش‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای به دست آورند.
• از منابع داده چندگانه و قالب‌های داده ساختاریافته و بدون ساختار پشتیبانی می‌کند.
• قابلیت مقیاس‌بندی و استقرار برای موارد استفاده تجاری متعدد را دارد.

هزینه: برای SPSS Statistics، طرح پایه 99.00 دلار برای هر کاربر در ماه، طرح 12 ماهه به بالا 1524 دلار برای هر کاربر در سال و مجوز دائمی 3830 دلار برای هر کاربر است. یک دوره آزمایشی رایگان در دسترس است [6]. برای SPSS Modeler، قیمت از 499 دلار برای هر کاربر در ماه به مدت 1 سال شروع می‌شود. یک دوره آزمایشی رایگان در دسترس است.

بهترین برای: سازمان‌های بزرگ با پایگاه‌های داده بزرگ

محدودیت‌ها: عملکرد کندتر با مجموعه داده‌های بزرگ؛ قیمت‌ها می‌تواند برای افراد و شرکت‌های کوچک گران باشد.

چگونه یک ابزار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده انتخاب کنیم؟

فرآیند انتخاب یک ابزار تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، در درجه اول به نیازهای تجاری و مجموعه داده‌های شما بستگی دارد. سوالاتی را که می‌خواهید ابزار به آنها پاسخ دهد یا هدفی را که می‌خواهید از آن استفاده کنید، مانند پیش‌بینی فروش یا تشخیص تقلب، مشخص کنید و ارزیابی کنید که آیا مجموعه داده‌های شما کامل و مرتبط با ابزار هستند یا خیر.

مرحله بعدی شامل تعیین ابزار مناسب برای کسب و کار شما است. در حال حاضر ابزارهای مختلفی در دسترس هستند که می‌توانند به تعدادی از موارد استفاده تعمیم داده شوند یا در صنایع خاص اعمال شوند. صنعت خود و نوع ابزاری را که نیاز دارید ارزیابی کنید، زیرا ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده همه منظوره گاهی اوقات نمی‌توانند استانداردهای انطباق را که اغلب توسط صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی مورد نیاز است، برآورده کنند.

هنگام بررسی ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای کسب و کار خود، ویژگی‌های زیر را در نظر بگیرید:

• دقت و عملکرد: برای نظارت بر دقت ابزار، به دنبال معیارهای عملکردی مانند امتیاز F1، ماتریس سردرگمی و امتیاز اطمینان باشید. نظرات را در وب‌سایت‌های معتبر بخوانید و نسخه‌های آزمایشی رایگان را دانلود کنید تا ارزیابی کنید که آیا ابزار می‌تواند با نیازهای شما کار کند یا خیر.
• مقیاس‌پذیری: اطمینان حاصل کنید که ابزار می‌تواند از افزایش مداوم مقدار داده‌ها و منابع داده متعدد پشتیبانی کند. به دنبال ابزاری باشید که ویژگی‌های هوش مصنوعی و AutoML را ارائه می‌دهد تا بتواند داده‌های پیچیده‌تر را تجزیه و تحلیل کند و آماده‌سازی داده‌ها و آموزش مدل را آسان‌تر کند.
• رابط کاربرپسند: برای اطمینان از اینکه ابزار شما برای استفاده تیم شما خیلی پیچیده نیست، به دنبال نرم‌افزاری با ویژگی‌های بصری مانند رابط‌های کشیدن و رها کردن، سازندگان پرس‌وجو مبتنی بر هوش مصنوعی و قابلیت‌های تجسم داده‌ها باشید.
• بازخورد انسان در حلقه: ابزار باید قابلیت گنجاندن نظارت انسانی را داشته باشد تا از کاهش نتایج نادرست یا مغرضانه اطمینان حاصل شود. به دنبال ابزارهایی باشید که به شما امکان می‌دهند پارامترها را تنظیم کنید تا مدل شما دقیق و قابل اعتماد باقی بماند.

مشاغلی که از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند

به دلیل افزایش اتکا به داده‌ها برای شکل‌دهی به تصمیمات تجاری، مشاغل حوزه تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در صنایع مختلف تقاضای زیادی دارند. در ادامه به برخی از مشاغلی که از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند نگاهی بیندازید:

• تحلیلگر هوش تجاری
• مهندس فضای ابری
• معمار فضای ابری
• تحلیلگر داد
• دانشمند داده
• مهندس سیستم‌های ابری
• متخصص یادگیری ماشین
• مهندس اینترنت اشیا
• مدل‌ساز پیش‌بینی‌کننده
• مهندس کلان‌داده

مقاله های مرتبط:

1– 10 صنعتی که از تجزیه و تحلیل داده ها برای موفقیت استفاده می کنند

2- 6 مرحله مدل بلوغ تجزیه و تحلیل

3- انواع تجزیه و تحلیل اطلاعات (Information Analysis)

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop