تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست و چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل پیشگویانه عمل استفاده از الگوریتم های آماری و تکنیک های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی، شناسایی الگوها و پیش بینی نتایج آینده است. این ابزار قدرتمند در دنیای امروز ضروری شده است و سازمان ها را قادر می سازد تا روندها را پیش بینی کنند، خطرات را کاهش دهند و تصمیمات آگاهانه بگیرند. در این مقاله، اهمیت، کار و کاربردهای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را بررسی خواهیم کرد.

پیش بینی تجزیه و تحلیل (Predictive Analytics) چیست؟

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده شاخه‌ای از علم داده است که از تکنیک‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده در مورد نتایج آینده استفاده می‌کند.

چرا پیش بینی تجزیه و تحلیل مهم است؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی به چند دلیل مهم است:

• تصمیم گیری آگاهانه: با پیش بینی روندها و نتایج آینده، کسب و کارها و سازمان ها می توانند تصمیمات استراتژیک بیشتری بگیرند. تصور کنید که بتوانید ریزش مشتری (زمانی که مشتری استفاده از خدمات شما را متوقف می کند) یا خرابی تجهیزات را قبل از وقوع آن پیش بینی کنید. این امکان اقدامات پیشگیرانه را برای حفظ مشتریان یا جلوگیری از خرابی پرهزینه فراهم می کند.
• مدیریت ریسک: تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به شناسایی و کاهش خطرات احتمالی کمک می کند. به عنوان مثال، مؤسسات مالی می توانند از آن برای شناسایی تراکنش های تقلبی استفاده کنند، در حالی که ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند شیوع بیماری ها را پیش بینی کنند.
• بهینه سازی و کارایی: مدل های پیش بینی می توانند فرآیندها و تخصیص منابع را بهینه کنند. کسب‌وکارها می‌توانند تقاضا را پیش‌بینی کنند و سطح موجودی را بهینه کنند یا نیازهای تعمیر و نگهداری تجهیزات را برای جلوگیری از اختلال پیش‌بینی کنند.
• تجارب شخصی شده: تجزیه و تحلیل پیشگویانه امکان شخصی سازی و سفارشی سازی را فراهم می کند. خرده فروشان می توانند از آن برای توصیه محصولات به مشتریان بر اساس خریدهای گذشته و رفتار مرور آنها استفاده کنند.
• نوآوری و مزیت رقابتی: تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سازمان‌ها را برای شناسایی فرصت‌های جدید و توسعه محصولات و خدمات نوآورانه توانمند می‌سازد. با درک نیازهای مشتری و روند بازار، کسب و کارها می توانند جلوتر از رقبا باقی بمانند.

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

1. یک مشکل را تعریف کنید:

• ابتدا دانشمندان داده یا تحلیلگران داده مشکل را تعریف می کنند.
• تعریف مشکل به معنای بیان واضح چالشی است که سازمان قصد دارد با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها تمرکز کند.
• یک بیان مسئله به خوبی تعریف شده به تعیین رویکرد تحلیل پیش بینی مناسب برای به کارگیری کمک می کند.

2. جمع آوری و سازماندهی داده ها:

• هنگامی که یک بیانیه مشکل را تعریف می کنید، مهم است که داده ها را به درستی جمع آوری و سازماندهی کنید.
• به دست آوردن داده برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به معنای جمع آوری و تهیه اطلاعات و داده های مرتبط از منابع مختلف مانند پایگاه های داده، انبارهای داده، ارائه دهندگان داده های خارجی، API ها، گزارش ها، بررسی ها و موارد دیگر است که می تواند برای ساخت و آموزش مدل های پیش بینی استفاده شود.

3. داده های پیش پردازش:

• اکنون پس از جمع آوری و سازماندهی داده ها، باید داده ها را پیش پردازش کنیم.
• داده های خام جمع آوری شده از منابع مختلف به ندرت در وضعیت ایده آل برای تجزیه و تحلیل قرار دارند. بنابراین، قبل از توسعه مدل های پیش بینی، داده ها باید به درستی از قبل پردازش شوند.
• پیش پردازش شامل تمیز کردن داده ها برای حذف هر نوع ناهنجاری، رسیدگی به نقاط داده از دست رفته و آدرس دهی نقاط پرت است که می تواند ناشی از خطاها یا ورودی یا تبدیل داده ها باشد، که می تواند برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده شود.
• پیش پردازش تضمین می کند که داده ها از کیفیت بالایی برخوردار هستند و اکنون داده ها برای توسعه مدل آماده هستند.

4. مدل های پیش بینی را توسعه دهید:

• دانشمندان داده یا تحلیلگران داده از طیف وسیعی از ابزارها یا تکنیک ها برای توسعه مدل های پیش بینی بر اساس بیان مسئله و ماهیت مجموعه داده ها استفاده می کنند.
• اکنون تکنیک‌هایی مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های رگرسیون، درخت‌های تصمیم‌گیری، شبکه‌های عصبی از جمله تکنیک‌های رایج برای این کار هستند.
• این مدل ها بر روی داده های آماده شده برای شناسایی همبستگی ها و الگوهایی که می توانند برای پیش بینی استفاده شوند، آموزش می بینند.

5. اعتبارسنجی و استقرار نتایج:

• پس از ساخت مدل پیش بینی، اعتبار سنجی مراحل حیاتی برای ارزیابی دقت و قابلیت اطمینان پیش بینی ها است.
• دانشمندان داده به شدت عملکرد مدل را در برابر نتایج شناخته شده یا مجموعه داده های آزمایشی ارزیابی می کنند.
• در صورت نیاز، اصلاحاتی برای بهبود دقت مدل اعمال می شود.
• هنگامی که مدل به نتایج رضایت‌بخشی دست یافت، می‌توان آن را برای ارائه پیش‌بینی‌ها به ذینفعان مستقر کرد.
• این را می توان از طریق برنامه ها، وب سایت ها یا داشبوردهای داده انجام داد و بینش را به راحتی برای تصمیم گیرندگان یا سهامداران در دسترس قرار داد.

تکنیک های تحلیل پیش بینی کننده:

مدل‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی رویدادها یا نتایج آینده استفاده می‌کنند و از چندین نوع متمایز استفاده می‌کنند:

• مدل‌های طبقه‌بندی: این مدل‌ها نتایج طبقه‌بندی شده را پیش‌بینی می‌کنند یا داده‌ها را در گروه‌های از پیش تعریف‌شده دسته‌بندی می‌کنند. به عنوان مثال می توان به رگرسیون لجستیک، درختان تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبانی اشاره کرد.
• مدل های رگرسیون: برای پیش بینی متغیرهای پیامد پیوسته بر اساس یک یا چند متغیر مستقل استفاده می شود. به عنوان مثال می توان به رگرسیون خطی، رگرسیون چندگانه و رگرسیون چند جمله ای اشاره کرد.
• مدل های خوشه بندی: این نقاط داده های مشابه را بر اساس ویژگی ها یا الگوهای مشترک با هم گروه بندی می کنند. مثال‌ها شامل خوشه‌بندی K-Means و خوشه‌بندی سلسله مراتبی است.
• مدل‌های سری زمانی: برای پیش‌بینی مقادیر آینده با تحلیل الگوها در داده‌های وابسته به زمان تاریخی طراحی شده‌اند. به عنوان مثال می توان به میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو (ARIMA) و مدل های هموارسازی نمایی اشاره کرد.
• مدل‌های شبکه‌های عصبی: مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته که قادر به تشخیص الگوها و روابط پیچیده داده‌ها هستند. مثال‌ها شامل شبکه‌های عصبی پیش‌خور، شبکه‌های عصبی مکرر و شبکه‌های عصبی کانولوشن است.

چگونه کسب و کارها از تجزیه و تحلیل استفاده می کنند؟

• بهره وری عملیاتی: تجزیه و تحلیل برای بهینه سازی فرآیندهای عملیاتی و تخصیص منابع به کار گرفته می شود که منجر به صرفه جویی در هزینه و بهبود بهره وری می شود.
• مدیریت ارتباط با مشتری (CRM): با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، کسب‌وکارها می‌توانند بینشی در مورد ترجیحات، رفتار و سطوح رضایت مشتری به دست آورند و امکان استراتژی‌های مدیریت ارتباط با مشتری هدفمندتر و مؤثرتر را فراهم کنند.
• مدیریت ریسک: تجزیه و تحلیل برای ارزیابی و کاهش انواع ریسک‌ها، مانند ریسک‌های مالی، عملیاتی و امنیت سایبری استفاده می‌شود و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا تصمیم‌های پیشگیرانه برای محافظت از دارایی‌ها و شهرت خود بگیرند.
• مدیریت زنجیره تامین: تجزیه و تحلیل به کسب و کارها کمک می کند تا تقاضا را تجزیه و تحلیل و پیش بینی کنند، سطح موجودی را بهینه کنند، و فرآیندهای لجستیک و توزیع را بهبود بخشند، که منجر به مدیریت کارآمدتر زنجیره تامین و کاهش هزینه ها می شود.
• تجزیه و تحلیل مالی و برنامه ریزی: کسب و کارها از تجزیه و تحلیل برای پیش بینی مالی، بودجه بندی و تجزیه و تحلیل عملکرد استفاده می کنند که تصمیم گیری مالی بهتر و برنامه ریزی استراتژیک را ممکن می سازد.
• مدیریت منابع انسانی: تجزیه و تحلیل به برنامه ریزی نیروی کار، جذب استعداد، مدیریت عملکرد و ابتکارات مشارکت کارکنان کمک می کند و به کسب و کارها در جذب، حفظ و توسعه استعدادهای برتر کمک می کند.
• توسعه و نوآوری محصول: با تجزیه و تحلیل روندهای بازار، بازخورد مشتری و فعالیت های رقبا، کسب و کارها می توانند فرصت هایی را برای توسعه و نوآوری محصول شناسایی کنند و از ارائه محصولات و خدماتی که نیازها و ترجیحات مشتری را برآورده می کنند اطمینان حاصل کنند.
• انطباق و گزارش رگولاتوری: تجزیه و تحلیل به کسب و کارها در نظارت بر انطباق با مقررات و الزامات گزارش، تسهیل ارسال به موقع و دقیق نظارتی و کاهش خطر جریمه های عدم انطباق کمک می کند.

مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

• تصمیم‌گیری بهبودیافته: تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا با تجزیه و تحلیل روندها و الگوهای داده‌های تاریخی، تصمیمات آگاهانه بگیرند. این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های بازار متناسب با بینش‌های به‌دست‌آمده از تجزیه و تحلیل داده‌ها را توسعه دهند که منجر به فرآیندهای تصمیم‌گیری مؤثرتر می‌شود.
• بهره وری افزایش یافته و تخصیص منابع: با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، کسب و کارها می توانند فرآیندهای عملیاتی خود را بهینه کنند و منابع را به طور موثرتری تخصیص دهند. این امر منجر به صرفه جویی در هزینه، بهبود بهره وری و استفاده بهتر از منابع موجود می شود.
• تجربه مشتری پیشرفته: تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با ارائه توصیه‌های شخصی‌شده محصول بر اساس رفتار کاربر، تجربه مشتری را افزایش دهند. با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، کسب‌وکارها می‌توانند ترجیحات فردی را درک کنند و پیشنهادات خود را بر اساس آن تنظیم کنند، که منجر به افزایش رضایت و وفاداری مشتری می‌شود.

کاربردهای تحلیل پیشگویانه

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده طیف گسترده ای از کاربردها در صنایع مختلف دارد. در اینجا چند مثال کلیدی آورده شده است:

• کاربردهای تحلیل پیشگویانه در تجارت

  • مدیریت ارتباط با مشتری (CRM): پیش بینی ریزش مشتری (خروج مشتری)، توصیه محصولات بر اساس خریدهای گذشته و شخصی سازی کمپین های بازاریابی.
  • مدیریت زنجیره تامین: پیش بینی تقاضا برای محصولات، بهینه سازی سطح موجودی، و پیش بینی اختلالات احتمالی در زنجیره تامین.
  • تشخیص تقلب: شناسایی تراکنش های تقلبی در زمان واقعی برای موسسات مالی و پلت فرم های تجارت الکترونیک.

• کاربردهای تحلیل پیشگویانه در امور مالی

  • ارزیابی ریسک اعتباری: پیش‌بینی احتمال عدم پرداخت وام برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه برای وام دادن.
  • تجزیه و تحلیل بازار سهام: شناسایی روندها و الگوهای قیمت سهام برای اطلاع از استراتژی های سرمایه گذاری.
  • تجارت الگوریتمی: استفاده از مدل هایی برای خودکارسازی تصمیمات معاملاتی بر اساس داده های بازار زمان واقعی.
  • کاربردهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در مراقبت های بهداشتی
  • پیش بینی شیوع بیماری: شناسایی شیوع احتمالی بیماری های عفونی برای امکان مداخله زودهنگام.
  • پزشکی شخصی: طرح‌های درمانی متناسب با هر بیمار بر اساس ساختار ژنتیکی و سابقه پزشکی آنها.
  • پیش‌بینی خطر بستری مجدد: شناسایی بیماران در معرض خطر بالای بستری مجدد در بیمارستان برای بهبود مراقبت از بیمار و کاهش هزینه‌ها.

• کاربردهای تحلیل پیشگویانه در سایر صنایع

  • مهندسی ساخت: پیش بینی خرابی تجهیزات برای نگهداری پیشگیرانه، بهینه سازی فرآیندهای تولید و بهبود کیفیت محصول.
  • بیمه: تعدیل حق بیمه بر اساس پروفایل ریسک فردی و پیش بینی خسارت احتمالی.
  • دولت: پیش بینی نرخ جرم و جنایت برای تخصیص بهتر منابع و استراتژی های پیشگیری از جرم.

نتیجه گیری

در نهایت، می‌توان نتیجه گرفت که با کمک تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، سازمان‌ها ممکن است از صنایع مربوطه خود جلوتر باشند و با ابتکار عمل در پاسخ به مشکلاتی که در یک محیط کسب‌وکار در حال تغییر پویا به وجود می‌آیند، از فرصت‌های جدید استفاده کنند. با ادامه اجرای و بهبود این روش‌ها، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به ابزاری قدرتمند برای دستیابی به اهداف کلیدی و جلوتر ماندن از منحنی در دنیای همیشه در حال تغییر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده تبدیل می‌شود.

مقاله های مرتبط:

1- تجزیه و تحلیل تجویزی در علم داده چیست؟

2- راه حل های یکپارچه سازی داده ها – کلید یک عملیات موفق

3- کدام پایگاه داده برای یادگیری ماشینی بهتر است؟

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

download tableau desktop