Автор: Волнянский А.
Прогнозная аналитика уже используется для оценки спроса на товары и услуги, определения рисков мошенничества, вычисления вероятности отказов в работе механизмов, персонализации маркетинговых предложений. Другими словами, это мощный инструмент, который приносит пользу в самых разных сферах деятельности. Что собой представляет, как работает и какие еще возможности для бизнеса и не только открывает прогнозная аналитика — читайте в нашей статье.
- Определение понятия «прогнозная аналитика»
- Как работает прогнозная аналитика
- Три техники прогнозной аналитики (прогнозные модели)
- Применение и примеры использования прогнозной аналитики
- Лучшие инструменты прогнозной аналитики
Определение понятия «прогнозная аналитика»
Прогнозная (она же предиктивная) аналитика — это одна из областей анализа данных, которая сфокусирована на прогнозировании будущих событий на основе исторических данных. Узнавать, что с высокой вероятностью произойдет дальше, стало возможным благодаря развитию искусственного интеллекта, машинного обучения и статистики. Вместе они используются для выявления закономерностей и определения вероятных сценариев развития событий с высокой точностью прогнозирования.
По оценкам Fortune, глобальный рынок предиктивной аналитики, который на начало 2024 года составлял $18.02 млрд, к 2023-му вырастет до $95.3 млрд. Этому будет способствовать растущий интерес к прогнозированию на базе ИИ и количество случаев внедрения подобных решений, дальнейшее проникновение технологий во все сферы экономики, интеграция прогнозной аналитики с искусственным интеллектом и IoT.
Как работает прогнозная аналитика
Специалисты в области данных при решении разных задач, где необходимо точное прогнозирование на минуты, дни и месяцы вперед, используют похожие подходы в работе. Условно весь процесс получения прогноза можно разбить на пять этапов.
Есть и другой, немного иной вариант последовательности действий для получения тех же результатов.
Этап 1: Определение задачи. Формируют требования к результатам прогнозирования. Например, оценить вероятность невозврата кредита в банке или определить размеры складских запасов перед «черной пятницей», чтобы товары на сайте смогли приобрести все желающие.
Этап 2: Подготовка данных. Собирают и систематизируют данные, которыми располагает организация. Потребуются как исторические данные, накопленные за несколько лет, так и текущие, которые продолжают генерироваться в результате взаимодействия с клиентами. Удобно работать с данными, которые хранятся в специальных репозиториях.
Этап 3: Предварительная обработка данные. Очищают данные, чтобы удалить аномалии и данные, полученные в нетипичных для организации условиях работы, чтобы снизить вероятность ошибок в прогнозировании.
Этап 4: Разработка прогностических моделей. Выбирают наиболее подходящую модель в зависимости от задачи, сформированной на первом этапе, и имеющегося набора данных. Чаще всего используют машинное обучение, хотя возможны другие варианты — например, регрессионная модель или дерево решений.
Этап 5: Проверка результатов. Тестируют точность работы прогнозной модели и вносят изменения до тех пор, пока она не начнет выдавать приемлемые результаты.
Три техники прогнозной аналитики (прогнозные модели)
Вернемся к этапу разработки прогностических моделей и рассмотрим подробнее методы, которые используются в прогнозной аналитике.
Деревья решений
Используются для визуализации и анализа возможных вариантов развития событий в условиях неопределенности. Привлекают своей наглядностью — легко представить в понятной форме самые сложные сценарии и одновременно учесть все варианты развития событий. Для получения результатов строится дерево с узлами — точками принятия решений, — а затем для каждого узла формируют вопрос или условие для перехода к следующему узлу, после чего суммируют вероятности и ценности каждого варианта развития событий.
В качестве примера возьмем работу обычного магазина. Дерево принятия решений поможет оценить местоположение будущей точки продаж и подобрать ассортимент товаров с учетом оптимальной локации и целевой аудитории.
Регрессивный анализ
Используется для оценки взаимосвязей между переменными, а именно для выявления закономерностей в больших наборах непрерывных данных. Это может быть прогнозирование качественных показателей, оценка точности прогнозирования или влияния одних переменных на другие. Метод привлекает высокой точностью, а также простой использования и интерпретации.
В нашем примере регрессионный анализ позволит выяснить, как на объемы продаж влияют такие факторы как стоимость товаров, эффективность маркетинговых мероприятий, сезонность.
Машинное обучение (нейронные сети)
Оптимальный выбор для сложного моделирования — а именно, выявления нейронных связей (закономерностей, которые незаметны человеку) в наборах больших данных. Привлекает своей точностью, эффективностью и масштабируемостью. Подходит для тех случаев, когда невозможно применить стандартную математическую формулу для решения задачи, автоматизации процессов анализа данных и построения точных прогнозных моделей. Алгоритмы могут обучаться на наборах данных с заранее известными или неизвестными результатами, а также путем проб и ошибок в имитационной среде. Нейронные сети можно использовать в паре с двумя другими моделями — для проверки результатов их работы.
Чем может быть полезно машинное обучение в нашем примере: персонализация маркетинговых предложений, прогнозирование спроса в определенный промежуток времени, оценка рисков мошенничества, вероятности ухода клиентов.
Применение и примеры использования прогнозной аналитики
Приведенные выше примеры с офлайн-магазином — лишь одна из немногих возможностей использовать потенциал прогнозной аналитики. Сегодня ее применяют в маркетинге, финансах, здравоохранении, на производстве, в ритейле, телекоммуникациях, логистике, энергетике и госсекторе.
Что умеет делать прогнозная аналитика?
- Прогнозировать: спрос на товары и услуги, поведение клиентов, финансовые показатели организации, риски (ухода клиентов, отказа оборудования и т. п.).
- Сегментировать: клиентов по их жизненному циклу, поведенческим факторам, демографическим признакам.
- Создавать персонализированные предложения: рекомендации (как это делают YouTube, Netflix) и маркетинговый контент.
- Оптимизировать: ценообразование, маркетинговые кампании, бизнес-процессы.
- Обнаруживать аномалии: мошенничество, отказы оборудования, несоответствия в данных.
- Визуализировать: результаты предиктивной аналитики, выявления закономерностей в данных.
Таким образом, прогнозная аналитика может принести пользу в самых разных задачах и сферах деятельности.
Эксперт Colobridge:
«Совместное использование предиктивной аналитики и облачных технологий позволяет быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных, используя самые современные методы прогнозирования. Кроме того, благодаря облаку (а именно, доступности виртуальных инфраструктур) прогнозная аналитика становится более доступной для компаний, которые раньше не использовали ее из-за отсутствия компетенций и соответствующей IT-инфраструктуры. В облаке можно довольно быстро развернуть платформу для прогнозной аналитики и легко масштабировать ее, если через время потребности изменятся: увеличится объем данных, появятся новые цели и т. п. По сути, облачные технологии уже стали game-changer для прогнозной аналитики — тем, что сильно изменило все, что связано с принятием решений на основе данных».
Лучшие инструменты прогнозной аналитики
Для работы с прогнозной аналитикой используют следующие инструменты:
- Python — язык программирования с большим количеством библиотек для машинного обучения и обработки данных. Подходит для большинства задач в прогнозной аналитике.
- R — язык программирования, который был специально разработан для статистического моделирования. Часто применяется для обработки и анализа данных.
- SAS — комплект ПО для обработки данных, бизнес-аналитики и прогнозирования. Позволяет находить закономерности в данных и визуализировать результаты. Применяется для анализа рисков, прогнозирования спроса и сегментирования клиентов.
- Power BI — программное решение от Microsoft для бизнес-аналитики и визуализации данных с возможностью прогнозирования. Хорошо справляется с простыми прогнозами, анализом трендов и визуализацией данных.
- Microsoft Excel — популярное приложение из пакета MS Office, которое поддерживает инструменты статистического анализа (регрессионного). Из-за ограниченной функциональности нашло применение в анализе трендов и составлении простейших прогнозов.
Если вы не знаете, как начать работать с прогнозной аналитикой, какие ресурсы и IT-компетенции для этого необходимы, мы готовы вам помочь. Обратитесь к специалистам Colobridge, и мы предложим лучшее решение для прогнозной аналитики под вашу задачи, используя самые современные методы и технологии.
