Автор: Волнянский А.
Прогнозна аналітика вже використовується для оцінювання попиту на товари та послуги, визначення ризиків шахрайства, обчислення ймовірності відмов у роботі механізмів, персоналізації рекламних пропозицій. Іншими словами, це потужний інструмент, який приносить користь у різних сферах діяльності. Що являє собою, як працює і які ще можливості для бізнесу і не тільки відкриває прогнозна аналітика — читайте в нашій статті.
- Визначення поняття «прогнозна аналітика»
- Як працює прогнозна аналітика
- Три техніки прогнозної аналітики
- Застосування та приклади використання прогнозної аналітики
- Найкращі інструменти прогнозної аналітики
Визначення поняття «прогнозна аналітика»
Прогнозна (вона ж предиктивна) аналітика — це одна з областей аналізу даних, яка сфокусована на прогнозуванні майбутніх подій на основі історичних даних. Дізнаватись, що з високою ймовірністю станеться далі, стало можливим завдяки розвитку штучного інтелекту, машинного навчання та статистики. Разом вони застосовуються для виявлення закономірностей і визначення можливих сценаріїв розвитку подій з високою точністю прогнозування.
За оцінками Fortune, глобальний ринок предиктивної аналітики, який на початок 2024 року становив $18.02 млрд, до 2023-го зросте до $95.3 млрд. Цьому сприятиме зростання інтересу до прогнозування на базі ШІ та кількості випадків впровадження подібних рішень, подальше проникнення технологій у всі сфери економіки, інтеграція прогнозної аналітики зі штучним інтелектом та IoT.
Як працює прогнозна аналітика
Фахівці в галузі даних при вирішенні різних завдань, де необхідне точне прогнозування на хвилини, дні та місяці вперед, використовують подбні підходи у роботі. Умовно весь процес отримання прогнозу можна розбити п’ять етапів.
Є й другий, дещо інший варіант послідовності дій отримання тих самих результатів.
Етап 1: Визначення задачі. Формують вимоги до результатів прогнозування. Наприклад, оцінити ймовірність неповернення кредиту у банку або визначити розміри складських запасів перед «чорною п’ятницею», щоб товари на сайті змогли придбати всі охочі.
Етап 2: Підготовка даних. Збирають і систематизують дані, які має організація. Потрібні як історичні дані, накопичені протягом кількох років, так і поточні, які продовжують генеруватися внаслідок взаємодії з клієнтами. Зручно працювати з даними, що зберігаються у спеціальних репозиторіях.
Етап 3: Попередня обробка даних. Очищають дані, щоб видалити аномалії та дані, отримані в нетипових для організації умовах роботи, щоб знизити ймовірність помилок у прогнозуванні.
Етап 4: Розробка прогностичних моделей. Вибирають модель, що підходить найбільше відповідно до задачі, що була сформована на першому етапі, та наявного набору даних. Найчастіше використовують машинне навчання, хоча можливі інші варіанти — наприклад, регресійна модель або дерево рішень.
Етап 5: Перевірка результатів. Тестують точність роботи прогнозної моделі та вносять зміни доти, доки вона не почне видавати прийнятні результати.
Три техніки прогнозної аналітики
Повернемося до етапу розробки прогностичних моделей і розглянемо докладніше методи, що використовуються в прогнозній аналітиці.
Дерева рішень
Використовуються для візуалізації та аналізу можливих варіантів розвитку подій за умов невизначеності. Приваблюють своєю наочністю — легко уявити у зрозумілій формі найскладніші сценарії та водночас врахувати усі варіанти розвитку подій. Для отримання результатів будують дерево з вузлами — точками прийняття рішень, — а потім для кожного вузла формують я питання або умови для переходу до наступного вузла, після чого підсумовують ймовірність і цінність кожного варіанта розвитку подій.
Як приклад візьмемо роботу звичайного магазину. Дерево прийняття рішень допоможе оцінити місце розташування майбутньої точки продажу та підібрати асортимент товарів з урахуванням оптимальної локації та цільової аудиторії.
Регресивний аналіз
Використовується з метою оцінювання взаємозв’язків між змінними, саме виявлення закономірностей у великих наборах безперервних даних. Це може бути прогнозування якісних показників, оцінювання точності прогнозування чи впливу одних змінних інші. Метод приваблює високою точністю, а також простий використання та інтерпретації.
У нашому прикладі регресійний аналіз дозволить з’ясувати, як на обсяги продажу впливають такі фактори, як вартість товарів, ефективність маркетингових заходів, сезонність.
Машинне навчання (нейронні мережі)
Оптимальний вибір для складного моделювання — а саме для виявлення нейронних зв’язків (закономірностей, які непомітні людині) у наборах великих даних. Приваблює своєю точністю, ефективністю та масштабованістю. Підходить для випадків, коли неможливо застосувати стандартну математичну формулу на вирішення завдання, автоматизації процесів аналізу даних і побудови точних прогнозних моделей. Алгоритми можуть навчатися на наборах даних із заздалегідь відомими або невідомими результатами, а також шляхом спроб і помилок в імітаційному середовищі. Нейронні мережі можна використовувати в парі з двома іншими моделями для перевірки результатів їх роботи.
Чим може бути корисним машинне навчання в нашому прикладі: персоналізація маркетингових пропозицій, прогнозування попиту в певний проміжок часу, оцінювання ризиків шахрайства, ймовірності відтоку клієнтів.
Застосування та приклади використання прогнозної аналітики
Наведені вище приклади з офлайн-магазином — лише одна з небагатьох можливостей використовувати потенціал прогнозної аналітики. Сьогодні її застосовують у маркетингу, фінансах, охороні здоров’я, на виробництві, у ритейлі, телекомунікаціях, логістиці, енергетиці та держсекторі.
Що вміє робити прогнозна аналітика?
- Прогнозувати: попит на товари та послуги, поведінку клієнтів, фінансові показники організації, ризики (відтоку клієнтів, відмови обладнання тощо).
- Сегментувати: клієнтів за їх життєвим циклом, поведінковими факторами, демографічними ознаками.
- Створювати персоналізовані пропозиції: рекомендації (як це роблять YouTube, Netflix) та маркетинговий контент.
- Оптимізувати: ціноутворення, рекламні кампанії, бізнес-процеси.
- Виявляти аномалії: випадки шахрайства, відмови обладнання, невідповідності даних.
- Візуалізувати: результати предиктивної аналітики, пошуку закономірності в даних.
Таким чином, прогнозна аналітика може принести користь у різних завданнях і сферах діяльності.
Експерт Colobridge:
«Спільне використання предиктивної аналітики та хмарних технологій дозволяє швидко та ефективно обробляти великі обсяги даних, використовуючи найсучасніші методи прогнозування. Крім того, завдяки хмарі (а саме доступності віртуальних інфраструктур) прогнозна аналітика стає більш доступною для компаній, які раніше не використовували її через відсутність компетенцій та відповідної IT-інфраструктури. У хмарі можна досить швидко розгорнути платформу для прогнозної аналітики й легко масштабувати її, якщо через час потреби зміняться: збільшиться обсяг даних, з’являться нові цілі тощо. По суті, хмарні технології вже стали game-changer для прогнозної аналітики — тим, що дуже змінило все, що пов’язане із прийняттям рішень на основі даних».
Найкращі інструменти прогнозної аналітики
Для роботи з прогнозною аналітикою використовують такі інструменти:
- Python — мова програмування з великою кількістю бібліотек для машинного навчання та оброблення даних. Підходить для більшості завдань у прогнозній аналітиці.
- R — мова програмування, спеціально розроблена для статистичного моделювання. Часто застосовується для обробки та аналізу даних.
- SAS — комплект ПЗ для обробки даних, бізнес-аналітики та прогнозування. Дозволяє знаходити закономірності даних і візуалізувати результати. Застосовується для аналізу ризиків, прогнозування попиту та сегментування клієнтів.
- Power BI — програмне рішення від Microsoft для бізнес-аналітики та візуалізації даних з можливістю прогнозування. Добре справляється з простими прогнозами, аналізом трендів та візуалізацією даних.
- Microsoft Excel — популярна програма з пакета MS Office, яка підтримує інструменти статистичного аналізу (регресійного). Через обмежену функціональність знайшла застосування в аналізі трендів та складанні найпростіших прогнозів.
Якщо ви не знаєте, як почати працювати з прогнозною аналітикою, які ресурси та IT компетенції для цього необхідні, ми готові вам допомогти. Зверніться до фахівців Colobridge, і ми запропонуємо найкраще рішення для прогнозної аналітики під ваші завдання, використовуючи найсучасніші методи та технології.
