Со временем роль данных в современном бизнесе значительно меняется. Независимо от своего размера и характера организации стремятся оптимизировать способы сбора и хранения огромных объемов данных. Чем больше у вас данных, тем больше информации вы можете извлечь. Чем больше информации вы получите, тем больше анализа вы сможете сделать. Анализ больших объемов информации из различных источников может помочь организациям более точно прогнозировать будущее и улучшить навыки принятия бизнес-решений. И как анализировать такое огромное разнообразие данных? Используя супер передовые технологии. Среди всех этих технологий предиктивная аналитика с помощью Искусственного интеллекта (ИИ) является наиболее значимой.

Что такое предиктивная аналитика и почему она важна?

Как правило, термин прогнозная аналитика используется для обозначения прогнозного моделирования, оценки данных с помощью прогнозных моделей и прогнозирования. Предиктивная аналитика использует исторические данные для прогнозирования будущих результатов. В пограничном смысле исторические данные используются для построения математической модели, которая отражает важные тенденции. Кроме того, прогностическая модель используется для прогнозирования будущих тенденций и предложения действий, которые необходимо предпринять для достижения наилучших возможных результатов. В последние годы предиктивная аналитика смогла привлечь к себе внимание благодаря значительному прогрессу в поддерживающих ее технологиях, таких как большие данные и машинное обучение. Благодаря этим достижениям прогнозная аналитика больше не ограничивается единственной областью математики и получила широкое распространение. Организации и бизнес-аналитики изучают различные методы прогнозной аналитики, чтобы получить больше информации.

«Прогнозная аналитика — это своего рода расширенная аналитика, которая использует как исторические, так и новые данные для прогнозирования активности, поведения и тенденций. Это включает в себя применение методов статистического анализа, аналитических запросов и алгоритмов машинного обучения к наборам данных для создания прогностических моделей, которые размещают числовые значения или оценки».

В более широком смысле прогнозную аналитику можно определить как то, что связано с выполнением прогнозных оценок для организационного элемента. Технология прогнозной аналитики отличается от прогнозирования с точки зрения использования данных. Хотя предиктивная аналитика существует уже довольно давно, серьезное влияние она начала приобретать только в последнее время.

Если подумать, зачем нам предиктивная аналитика, причин на самом деле предостаточно. Самый важный момент заключается в том, что в сегодняшнюю эпоху чрезвычайно высокой конкуренции предприятия не могут позволить себе полагаться на интуицию или интуицию при принятии бизнес-решений. Для получения более точных результатов в области покупательских тенденций, рыночных условий и т. д. вам нужна информация, основанная на данных. Прогнозная аналитика используется в самых разных отраслях для целого ряда вариантов использования.

Где использовать предиктивную аналитику?

Предиктивная аналитика имеет множество перспектив. Организации используют его для получения актуальной и важной информации, чтобы максимизировать свою прибыль. Процесс извлечения ценности из больших данных, использование алгоритмов для больших наборов данных и использование различных инструментов могут помочь вам получить оптимизированную информацию в режиме реального времени. Существует множество источников данных, таких как база данных транзакций, файлы журналов, изображения, аудио, видео, данные датчиков и т. д., которые необходимо проанализировать, и на их основе можно построить прогностические модели. Многие организации используют различные методы машинного обучения, такие как линейная, логистическая и нелинейная регрессия, нейронные сети, деревья решений и т. д., чтобы найти правильные закономерности. Прогнозную аналитику можно использовать во многих вертикалях для изучения новых возможностей, чтобы максимизировать организационный рост и доходы. Вот некоторые из областей, в которых используется прогнозная аналитика;

Маркетинговые кампании. Предиктивная аналитика используется для управления персонализированными маркетинговыми кампаниями на основе данных, понимания поведения клиентов, подхода к клиентам, использования правильной стратегии для создания будущих маркетинговых кампаний, измерения ключевых показателей эффективности и максимизации рентабельности инвестиций в кампании.

Повышение операционной эффективности. Сегодня многие организации используют прогнозную аналитику для оптимизации различных бизнес-операций, таких как управление спрос-предложение, логистика, запасы, ресурсы, перекрестные продажи и т. д.

Управление рисками: приложение для прогнозной аналитики, позволяющее узнать больше о нежелании клиента покупать продукт, различных факторах, которые мешают клиенту принять решение о покупке, и найти способы снижения сопутствующих рисков.

Обнаружение мошенничества: использование различных аналитических инструментов для получения дополнительной информации об обнаружении моделей мошеннических транзакций в финансовых областях, предотвращения преступных действий, применения поведенческой аналитики для предотвращения мошенничества, расследования уязвимостей нулевого дня и их устранения. риски продвинутого мошенничества.

Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM): чтобы удержать большинство клиентов и заставить их покупать у вас больше, в системах CRM используются методы регрессионного анализа и кластеризации, которые позволяют создавать группы клиентов на основе их моделей покупок. , демографические данные, пол, возраст и т. д. Это поможет вам оптимизировать жизненный цикл вашего клиента, что позволит вам проводить более целенаправленные и эффективные маркетинговые мероприятия.

Создание механизмов рекомендаций. Персонализированные рекомендации используются в различных отраслях, таких как электронная коммерция, пищевые технологии, онлайн-такси и другие, для повышения лояльности и вовлеченности пользователей. Совместная фильтрация — это метод прогнозной аналитики, который использует прошлое поведение для создания рекомендаций. В то время как фильтрация на основе контента рекомендует клиентам новые товары на основе их прошлой истории покупок.

Повышение удержания сотрудников. Отделы кадров нескольких компаний из списка Fortune 500 используют прогностическую аналитику для улучшения своей политики найма и управления персоналом. Данные из базы данных HR можно использовать для оптимизации процесса найма и выявления лучших специалистов отрасли. Данные о производительности и личностные профили сотрудников могут быть оценены, чтобы определить, когда сотрудник может уйти, чтобы можно было предпринять активные усилия для сохранения лучших кадровых резервов.

Выбор правильной техники

Прогнозная аналитика потенциально содержит несколько алгоритмов, использующих различные методы аналитики. Эти алгоритмы предназначены для определения зависимостей между несколькими переменными в данных и для определения того, где может быть высокая вероятность доверия к прогнозам, которые могут быть получены из зависимостей. Основная идея прогнозной аналитики заключается в том, чтобы «обучить» вашу модель на исторических данных и применить эту модель к будущим данным.

Как работает прогнозная аналитика?

Шаг 1. Выберите целевую переменную. (например, прогнозирование цен на акции).

Шаг 2. Получите набор исторических данных. (Используйте принцип собери все, что сможешь. Предполагает извлечение данных из нескольких источников и преобразование. [очистка, систематизация].)

Шаг 3. Разделите данные. (Разделите исторические данные на 2 набора: 1. Обучающий набор: набор данных для обучения модели. 2.Тестовый набор: набор данных для проверки модели перед ее использованием на реальные будущие данные.)

Шаг 4. Выберите правильную модель прогнозирования и правильные входные значения, проверьте и внедрите.

  • Подэтап 4.1. Исторические данные (обучающий набор) передаются в различные математические модели, которые учитывают ключевые тенденции и закономерности в данных.
  • Подэтап 4.2. Теперь используйте другие данные (тестовый набор) для проверки этих моделей.
  • Подэтап 4.3. Модель наилучшего соответствия (избегайте переобучения) затем применяется к текущим данным, чтобы предсказать, что произойдет дальше.

Этот шаг является сердцем Predictive Analytics. Создание правильной модели с правильными предикторами займет большую часть вашего времени и энергии. Это требует столько же опыта, сколько творчества. И никогда не бывает одного точного или лучшего решения. Это повторяющаяся задача, и вам нужно снова и снова оптимизировать свою модель прогнозирования. Хотя существуют различные алгоритмы, которые можно использовать, существует несколько меньших наборов методов прогнозной аналитики, которые обычно применяются. Эти;

Регрессия

Метод регрессии разработан для выявления значимых отношений между двумя или более переменными данных, особенно с учетом связей между различными зависимыми переменными данных и другими факторами, которые могут или не могут влиять на нее. Эта информация позволяет аналитикам данных предсказывать будущее развитие, связанное с зависимой переменной данных, на основе того, что получается со связанными элементами. Этот метод используется для нахождения причинно-следственной связи между переменными. Например, взаимосвязь между необдуманным вождением и количеством дорожно-транспортных происшествий с участием водителя лучше всего изучать с помощью регрессии.

В Технике регрессии мы подгоняем кривую/линию к точкам данных таким образом, чтобы различия между расстояниями точек данных от кривой или линии были минимальными. В зависимости от ситуации существует множество моделей регрессии, которые можно применять при выполнении прогнозной аналитики. Некоторые из них;

  1. Линейная регрессия/многомерная линейная регрессия
  2. Полиномиальная регрессия
  3. "Логистическая регрессия"

Регрессия обычно используется при оптимизации цен, особенно при определении наилучшей цены на продукт на основе того, как продавались другие продукты. Он используется аналитиками фондового рынка, чтобы определить, как такие факторы, как процентная ставка, повлияют на стоимость акций. Регрессионные модели также используются для прогнозирования спроса на определенные продукты в различные сезоны и того, как можно оптимизировать цепочку поставок, чтобы удовлетворить спрос.

Прежде чем перейти к следующему методу, мы рассмотрим этот простой способ использования Регрессионного анализа с таблицей Excel.

Корреляция

Корреляционный анализ используется для выявления взаимосвязей и зависимостей между различными переменными данных, чтобы предсказать, как они будут влиять друг на друга в будущем. Определение наличия или отсутствия корреляции между набором переменных данных может быть полезным для целевых проектов прогнозной аналитики. Корреляции могут быть положительными или отрицательными. Положительная корреляция определяет степень, в которой переменные данных увеличиваются или уменьшаются параллельно, тогда как отрицательная корреляция определяет степень, в которой одна переменная данных увеличивается при уменьшении другой.

Коэффициенты корреляции используются в статистике для измерения того, насколько сильна связь между двумя переменными. Существует несколько типов коэффициента корреляции: Корреляция Пирсона (также называемая R Пирсона) — это коэффициент корреляции, обычно используемый в линейной регрессии. Например, при прогнозировании доходности на фондовом рынке для отдельных акций коэффициент корреляции может иметь значение для прогнозирования степени изменения двух акций по отношению друг к другу. Здесь коэффициент корреляции представляет собой статистическую меру взаимосвязи между тем, как две акции движутся в тандеме друг с другом, а также силы этой взаимосвязи, и инвесторы часто используют этот коэффициент корреляции для диверсификации активов при построении портфелей.

В двух словах, корреляционный анализ — это статистическая модель степени, в которой изменения значения одной переменной данных предсказывают изменения значения другой переменной данных. Когда колебание одной переменной данных предсказывает аналогичное колебание другой переменной, существует тенденция считать, что это означает, что изменение одной приводит к изменению другой.

Классификация

Используя метод классификации, аналитики разделяют различные объекты в наборе данных на связанные группы, сопоставляя их с предопределенными категориями на основе соответствующих характеристик. Модель классификации можно использовать для классификации новых записей, а также для выполнения прогнозной аналитики по данным для выбранных подгрупп. Таким образом, регрессия отвечает на вопрос «сколько/много?» а классификация отвечает на вопрос «какой?» Некоторые методы классификации:

  1. Деревья решений.Дерево решений — это инструмент поддержки принятия решений, который использует древовидный график или модель решений и их возможных последствий, включая исходы случайных событий, затраты ресурсов и полезность. Это один из способов отображения алгоритма, который содержит только операторы условного управления. Дерево решений — это строительный блок случайного леса и интуитивно понятная модель.
  2. Случайные леса: случайные леса или леса случайных решений — это ансамблевый метод обучения для классификации, регрессии и других задач, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения и вывода класса, который является режимом классов (классификация) или среднее предсказание (регрессия) отдельных деревьев. Леса случайных решений корректируют привычку деревьев решений к переобучению их обучающей выборки.
  3. Наивный Байес:Наивные байесовские классификаторы представляют собой набор алгоритмов классификации, основанных на теореме Байеса. Это не один алгоритм, а семейство алгоритмов, все они имеют общий принцип, то есть каждая пара классифицируемых признаков независима друг от друга. Проще говоря, наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с наличием какой-либо другой функции. Например, фрукт можно считать яблоком, если он красный, круглый и имеет диаметр около 3 дюймов. Даже если эти признаки зависят друг от друга или от существования других признаков, все эти свойства независимо влияют на вероятность того, что этот фрукт является яблоком, и поэтому он известен как наивный.

Сегментация

Техника сегментации используется для анализа огромного набора данных объектов, таких как база данных клиентов, отчет и т. д., и разделения их на более мелкие группы. Все объекты, собранные в одну подгруппу, определяются как похожие друг на друга по обозначенным характеристикам, что позволяет прогнозировать поведение в будущем.

Кластеризация

Кластеризация включает в себя группировку данных со схожими характеристиками в кластеры. Во время метода кластеризации наиболее важные факторы в наборе данных разделяются. Процесс описывает отношения между данными, которые можно применять для прогнозирования состояния будущих данных. Кластеризация позволяет данным определять кластеры и, следовательно, определяющие характеристики класса, а не использовать предустановленные классы. Это полезно, когда у вас нет никаких знаний о данных заранее. Организации используют метод кластеризации для сегментации клиентов. Он видит характеристики, которые фактически отделяют классы клиентов друг от друга, а не зависят от созданных людьми классов, таких как демография, возраст, пол и т. д.

Чтобы получить больше знаний о кластеризации в прогнозном анализе, я предлагаю просмотреть следующие блоги: 1. Основы кластеров данных в прогнозном анализе и 2. Как использовать кластерные алгоритмы K-средних в прогнозном анализе.

На данный момент мы ясно видим, что модель регрессии работает вместе с моделями корреляции, классификации, сегментации и кластеризации для достижения прогнозной аналитики. Эти модели применяются на основе требований к прогнозированию результатов с использованием методов регрессии и классификации в качестве основных прогностических моделей.

Модели временных рядов

Модели временных рядов используются для предсказания и предсказания будущего поведения переменных данных. Эти модели отвечают за точки данных, используемые с течением времени, и имеют внутреннюю структуру, такую ​​как автокорреляция, тренд или сезонные колебания.

Основные методы регрессии нельзя использовать для данных временных рядов, и эта модель была разработана для разложения тренда, сезонного и циклического компонентов ряда. Временные ряды – это набор точек данных, собранных через постоянные интервалы времени. Они анализируются для определения долгосрочной тенденции, чтобы прогнозировать будущее или выполнять какой-либо другой вид анализа. Но что отличает временной ряд, скажем, от обычной задачи регрессии? Есть две вещи:

  1. Это зависит от времени. Таким образом, основное предположение модели линейной регрессии о том, что наблюдения независимы, в данном случае не выполняется.
  2. Наряду с возрастающей или убывающей тенденцией большинство временных рядов имеют ту или иную форму трендов сезонности, т. е. вариации, характерные для определенного периода времени. Например, если вы видите продажи шерстяных курток с течением времени, вы неизменно обнаружите более высокие продажи в зимние сезоны.

Динамический путь переменной может улучшить прогнозы, поскольку предсказуемый компонент ряда может быть расширен в будущее. Двумя широко используемыми формами моделей временных рядов являются Модели авторегрессии (AR) и Модели скользящего среднего (MA). Давайте возьмемся за руки

Машинное обучение

Мы не можем сделать много прогнозов, используя только базовые методы регрессии и временных рядов. Машинное обучение, являющееся частью искусственного интеллекта, содержит ряд статистических методов высокого уровня для регрессии и классификации. Он применяется в различных областях, таких как медицинская диагностика, обнаружение финансового мошенничества, распознавание речи, предсказание фондового рынка и т. д. В некоторых случаях достаточно напрямую предсказать зависимую переменную данных, не сосредотачиваясь на лежащих в основе взаимосвязях между переменными. В других случаях лежащие в основе отношения могут быть очень сложными, а математическая форма зависимостей неизвестна. В таких случаях методы машинного обучения имитируют человеческое познание и учатся на обучающих примерах, чтобы предсказывать будущие события. Существуют различные типы методов машинного обучения, которые используются в прогнозной аналитике. Некоторые из них: Нейронные сети, Регрессия опорных векторовSVM, k-ближайшие соседи, RNN, LSTM, Многослойный персептрон (MLP), Радиальные базисные функции, Геопространственное прогнозное моделирование и др.

Давайте узнаем, как разрабатывать модели нейронных сетей для прогнозирования временных рядов в Python с использованием библиотеки глубокого обучения Keras, прежде чем перейти к прогнозированию фрактальных моделей хаоса с помощью нейронных сетей.

Фрактальные модели временных рядов

Математику Бенуа Б. Мандельброту часто приписывают введение понятия дробной или фрактальной размерности в его статье 1967 года. Фракталы — это бесконечно сложные узоры, которые самоподобны в разных масштабах. За последние два десятилетия были предложены и разработаны методы машинного обучения для временных рядов, которые используются для многих задач анализа временных рядов, включая классификацию. Многие сложные технические и информационные системы имеют фрактальную (самоподобную) структуру, а их динамика представлена ​​временными рядами с фрактальными свойствами. Для таких систем возникают проблемы распознавания и классификации фрактальных рядов. Чаще всего они решаются путем оценки и анализа самоподобных свойств. В последние годы методы машинного обучения стали популярными для анализа и классификации таких фрактальных временных рядов.

Фрактальный временной ряд существенно отличается от обычного по своим статистическим свойствам. Существует множество методов количественной оценки фрактальных характеристик структуры с помощью фрактальной размерности. Фрактальная размерность временного ряда показывает, насколько турбулентным является временной ряд, а также измеряет степень t, в которой временной ряд является масштабно-инвариантным. Фрактальный анализ предлагается в качестве концепции для установления степени постоянства и самоподобия в данных временных рядов. Передовые нейронные методы необходимы для моделирования нелинейного и сложного поведения в данных временных рядов, чтобы предсказать результат.

Волна Эллиотта

Волновая аналитика Эллиота — это еще одна форма методов прогнозной аналитики, которая широко используется трейдерами для прогнозирования циклического характера торгового рынка (фондового рынка). Теория волн Эллиотта, предложенная Ральфом Эллиоттом, предполагает, что неконтролируемое поведение различных финансовых рынков на самом деле не является дезорганизованным. На самом деле рынок проходит через предсказуемые и повторяющиеся волны. Эти волны являются результатом различных факторов, таких как внешнее влияние на инвесторов.

Волна Эллиота предсказывает цену торговой валютной пары, которая будет развиваться волнообразно. Импульсные волны формируют тренд, а коррекционные волны восстанавливают тренд. В своей основной форме импульсы содержат 5 волн более низкого уровня, а коррекции содержат 3 волны более низкого уровня. Волна Эллиота является фрактальной, и модель остается неизменной. 5 импульсных и 3 коррекционных волны определяют полный цикл. Они образуют несколько узоров, таких как конечные диагонали, расширенные плоскости, зигзагообразные исправления и треугольники. Ключ к надежной работе с волнами Эллиотта заключается в их точном подсчете, для чего существуют правила и рекомендации.

С развитием машинного обучения нейронные сети можно использовать для прогнозирования сегмента волн Эллиота, как указано здесь.

Анализ настроений

Анализ тональности — это один из наиболее распространенных методов классификации текста, который анализирует входящее сообщение и сообщает, является ли основная тональность положительной, отрицательной или нейтральной. Это помогает бизнесу понять социальные настроения своего бренда, отслеживая онлайн-разговоры. Однако анализ разговоров в социальных сетях — это лишь базовый уровень анализа настроений. Приложения для анализа настроений очень мощные. Способность получать информацию из социальных данных — это метод, который широко используется компаниями по всему миру. Правительство Обамы в США использовало анализ настроений для оценки общественного мнения относительно политических заявлений и предвыборных сообщений в преддверии президентских выборов 2012 года.

Анализ настроений — это относительно новая прогностическая модель, основанная на наличии избыточных точек данных из социальных сетей, которые можно использовать для прогнозирования различных результатов. Cindicator — это финтех-компания, которая обеспечивает эффективное управление активами с помощью предиктивной аналитики на основе гибридного интеллекта, который в большей степени представляет собой анализ настроений. Я люблю упоминать этот блог здесь: Подход анализа настроений к прогнозированию доходности акций, чтобы получить больше знаний по той же теме.

Мы в BangBit работаем с одним из приложений под названием CoinAnalysis. В следующем квартале ожидается новый выпуск с функцией прогнозирования значений цен на криптовалюты. Прогнозы делаются с помощью вышеупомянутых методов прогнозной аналитики (регрессия, волны Эллиота, фрактальные временные ряды и анализ настроений — из социальных сетей, криптосигналов и гибридного интеллекта от пользователей приложения) через нейронные сети для прогнозирования фрактальной природы рынок криптовалют.

Корпоративное программное обеспечение для прогнозной аналитики

Являетесь ли вы аналитиком данных, инженером или предпринимателем, прогнозная аналитика может сыграть решающую роль в вашей повседневной работе. Это может повысить эффективность на рабочем месте, снизить бизнес-риски, выявить мошенничество и оправдать ожидания потребителей, что в конечном итоге даст вам преимущество перед конкурентами. Ваш отраслевой опыт и профессиональные знания могут вооружить вас навыками, необходимыми для управления вашим бизнесом. Тем не менее, это не облегчит вам задачу принятия наилучших бизнес-решений. Вот почему многие предприниматели вкладывают средства в программное обеспечение для прогнозного анализа, чтобы усилить свою деятельность. Это может сократить время, необходимое для сбора данных из нескольких источников, фильтрации данных в соответствии с уникальными предпочтениями и анализа информации с использованием различных методологий и алгоритмов. Данные также могут быть отформатированы в различных визуализациях для представления. Ниже приведены некоторые из лучших программ для предиктивной аналитики, доступных на рынке.

  1. Сисенс
  2. Microsoft R Open (с открытым исходным кодом)
  3. Knime Analytics Platform (с открытым исходным кодом)
  4. ДатаРобот
  5. Минитаб
  6. РапидМайнер
  7. Хрустальный шар Оракула
  8. Анаконда Энтерпрайз
  9. Фико Предиктивная аналитика
  10. Датику ДСС
  11. Студия машинного обучения Microsoft Azure
  12. Облачный механизм машинного обучения Google
  13. IBM Predictive Analytics
  14. H20.ai
  15. Альтерикс

Отрасли, использующие предиктивную аналитику

Большинство современных отраслей бизнеса могут получить максимальные преимущества от прогнозной аналитики. По мере увеличения размера данных, которые генерируются из сотен источников, таких как смартфоны, подключенные устройства, датчики, электронные письма, журналы, кампании, транзакции и т. д., отрасли теперь полны решимости использовать свои исторические данные и получать максимальную отдачу от это с помощью предиктивной аналитики.

Давайте взглянем на отрасли, которые используют предиктивную аналитику.

Аэрокосмическая отрасль. Современные авиакомпании генерируют множество данных. Из-за широкого использования датчиков генерируется много данных, и авиакомпании ищут эффективные способы использования этих данных. Прогностическая аналитика делает огромный скачок в аэрокосмической отрасли, чтобы снизить затраты на техническое обслуживание, увеличить время безотказной работы самолетов, измерить производительность подсистем для масла, топлива, взлета, управления и т. д.

Автомобилестроение. Автомобильная промышленность отличается высокой конкуренцией, и поставщики услуг постоянно ищут несколько способов поднять опыт вождения на новый уровень. Они всегда стремятся внедрять передовые технологии и датчики для обеспечения безопасности и удобства клиентов. Поскольку большинство автомобилей подключено к Интернету вещей, роль предиктивной аналитики имеет особое значение. Новые автономные транспортные средства и технологии помощи водителю используют прогнозную аналитику для анализа данных датчиков подключенных транспортных средств и разработки алгоритмов помощи водителю.

Энергетика и коммунальные услуги. В сфере энергетики и коммунальных услуг прогнозная аналитика используется для прогнозирования соотношения спроса и предложения. Сложные приложения для прогнозирования используют прогностические модели для мониторинга доступности растений, сезонности и изменения погодных условий. Прогнозная аналитика потенциально может сэкономить огромные деньги и ресурсы в этой отрасли.

Банковские и финансовые услуги. Банковская и финансовая отрасли — первая отрасль, которая начала использовать прогнозную аналитику. Из-за большого объема конфиденциальных данных поставщики услуг BFSI используют прогнозную аналитику, чтобы предлагать индивидуальные предложения. Прогнозная аналитика также используется для поиска возможностей для перекрестных и дополнительных продаж, выявления моделей мошенничества и злоупотреблений среди множества других вещей. Одним из распространенных вариантов использования прогнозной аналитики в банковской сфере является использование методов машинного обучения и количественных инструментов для прогнозирования кредитного риска.

Здравоохранение.Прогнозирование и профилактика идут рука об руку, возможно, нигде так тесно, как в мире управления здоровьем населения. Стратегии машинного обучения особенно хорошо подходят для прогнозирования клинических событий в больницах. Организации, которые могут выявлять лиц с повышенным риском развития хронических заболеваний как можно раньше, имеют наилучшие шансы помочь пациентам избежать долгосрочных проблем со здоровьем, которые являются дорогостоящими и трудно поддающимися лечению.

Розничная торговля. В сфере розничной торговли широко используются инструменты и технологии прогнозной аналитики для получения информации о клиентах. Это также включает в себя управление складом путем хранения нужных продуктов, продажи правильных продуктов нужным клиентам, предложения лучших скидок для влияния на продажи, наличия правильной стратегии маркетинговых кампаний и рекламы среди других аспектов.

Нефть и газ. Нефтегазовая промышленность активно использует предиктивную аналитику. Это помогает сэкономить огромные средства за счет лучшего прогнозирования отказа оборудования, прогнозирования потребности в будущих ресурсах, обеспечения достаточных мер безопасности и надежности и так далее.

Производство. В обрабатывающей промышленности прогнозная аналитика может использоваться для оптимизации различных процессов, повышения качества обслуживания, управления цепочками поставок, оптимизации дистрибуции и выполнения других задач, повышающих общий доход от бизнеса.

Заключение

В эту эпоху, основанную на данных и интеллектуальном анализе, прогнозная аналитика использует различные технологии, такие как анализ больших данных, Интернет вещей, облачные технологии и искусственный интеллект. Машинное обучение сделало прогнозную аналитику высокоэффективной за счет анализа больших объемов данных. Прогнозная аналитика будет расти с огромной скоростью, поскольку потребность в принятии решений на основе данных возрастает. Организации теперь осознают важность своих данных и намерены извлечь из них максимальную выгоду, используя предиктивную аналитику для достижения конкурентного преимущества, а также эффективности бизнеса. Выходите на контакт уже сегодня!