عند إجراء التحليل التنبئي، والتي تساعد الشركات في كثير من الأحيان في اتخاذ قرارات الأعمال الحكيمة ، قد تستخدم المنظمات النمذجة التنبؤية. تساعد هذه النماذج الشركات في اكتشاف معلومات إضافية حول عملائها أو آفاق الأعمال المحتملة أو تنبيهات الأمان المتعلقة بالحساب. قد تستفيد من دراسة هذه الاستراتيجيات إذا كنت مهتمًا بمعرفة كيفية ضمان نجاح أو تحسين وظائف عملك. في هذه المقالة ، نوضح النمذجة التنبؤية ، ونحدد مزايا هذه الأساليب ، ونقوم بإدراج 10 أنواع مختلفة من النمذجة التنبؤية التي يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من سيناريوهات الأعمال.
النمذجة التنبؤية
يُعرف تطوير النماذج التي يمكنها التنبؤ بالأحداث أو الاتجاهات أو الأنماط المستقبلية وفقًا للبيانات التاريخية باسم النمذجة التنبؤية. تستخدم الشركات هذه النماذج للتخطيط الدقيق لعملياتها المستقبلية.
أداة التحليلات التنبؤية هي النمذجة التنبؤية. كثيرًا ما تستخدمه الشركات لتقييم الجدوى الاقتصادية لمشروع أو مشروع أو فكرة جديدة. يستخدم الإحصاء و ادوات تحليلية لفحص كل من البيانات الحديثة والتاريخية والنتائج المتوقعة.
تستخدم مجموعة واسعة من الشركات والصناعات النمذجة والتحليلات التنبؤية لإدارة خدماتها وعملائها بشكل فعال. تُستخدم النماذج التنبؤية بشكل متكرر في قطاع الرعاية الصحية لتعزيز إجراءات التشخيص والعلاج الفعال للمرضى المصابين بأمراض مزمنة أو مميتة ، بينما قد تستخدم المؤسسات أيضًا هذه النماذج لاكتشاف الاحتيال. يمكن استخدامها من قبل مديري التوظيف في إدارات الموارد البشرية والشركات.
تقنيات النمذجة التنبؤية
يتم استخدام طرق التقنية المذكورة أدناه في النمذجة التنبؤية:
- الانحدار الخطي: يمكن استخدام الانحدار الخطي لحساب قيمة المتغير التابع بناءً على المتغير المستقل عندما تكون هناك علاقة خطية بين متغيرين مستمرين.
- على غرار الانحدار الخطي ، يحدد الانحدار المتعدد قيمة المتغير التابع من خلال فحص عدد من العوامل المستقلة.
- عندما تكون مجموعة البيانات كبيرة والتصنيف ضروريًا ، يتم استخدام الانحدار اللوجستي لتحديد المتغيرات التابعة.
- شجرة القرار: غالبًا ما يستخدم التنقيب عن البيانات هذه التقنية. يتم إنشاء مخطط انسيابي لتوضيح شجرة مقلوبة. هنا ، تنقسم العقدة الداخلية إلى فروع تسرد خيارين أو أكثر ، ثم يتم تقسيم كل خيار بشكل أكبر لإظهار الاحتمالات البديلة التي قد تنتج عن التحديد. استخدام هذه الطريقة يجعل اختيار الخيار الأفضل أسهل.
- نموذج الانحدار والتصنيف المحبوب هو Random Forest. يتم حل خوارزميات التعلم الآلي باستخدامها. يتكون من أشجار قرار مختلفة لا علاقة لها ببعضها البعض. معًا ، تجعل أشجار القرار هذه التحليل أسهل.
- التعزيز: كما يوحي اسمه ، تسهل هذه التقنية التعلم من نتائج النماذج الأخرى ، بما في ذلك آلات ناقلات الدعم ، وأشجار القرار ، والانحدار اللوجستي ، والشبكات العصبية.
- الشبكات العصبية هي نوع من أدوات حل المشكلات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يقوم بإنشاء مجموعة من الخوارزميات لنظام التعلم الحسابي. المدخلات والمعالجة والمخرجات هي المستويات الثلاثة التي تشكل هذه الخوارزميات.
أنواع النمذجة التنبؤية
يخدم كل نوع من النماذج هدفًا معينًا ويستخدم نوعًا معينًا من البيانات للقيام بذلك. بالإضافة إلى ذلك ، يستخدمون مجموعة متنوعة من المنهجيات ، بما في ذلك التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والتعليمية. تم سرد عشرة أنواع شائعة من النمذجة التنبؤية أدناه ، إلى جانب وصف موجز لتطبيقاتها في مجال الأعمال:
# 1. نموذج التصنيف
هذه النمذجة التنبؤية هي الأبسط وتنطبق على الإجابة بنعم / لا. نماذج التصنيف تحلل الاستفسارات باستخدام البيانات التاريخية. يقوم بجمع البيانات وتصنيفها بسرعة للإجابة على أسئلة مثل "هل من المحتمل أن يتخلف مقدم الطلب هذا؟" التجزئة والمصارف توظف هذا. تستخدم الشركات الأخرى هذه الطريقة لأنها يمكن أن تستخدم البيانات الحالية.
# 2. نموذج التنبؤ
بسبب قدرتها على التكيف ، نماذج التنبؤ هي أيضًا واحدة من أكثر أنواع النماذج التنبؤية شيوعًا. تقوم هذه النماذج بتحليل البيانات التاريخية وتقدير المعلومات من تلك البيانات لإنتاج نتائج رقمية. يمكن لنشاط تجاري ، مثل بائع التجزئة عبر الإنترنت ، استخدام نمذجة التنبؤ للتنبؤ بعدد الطلبات التي قد تتلقاها في الأسبوع المقبل. هذه النماذج قادرة أيضًا على التحكم بنجاح في العديد من المعلمات في وقت واحد. على سبيل المثال ، عند تحديد عدد المستلزمات المطلوب طلبها ، قد يستخدم المطعم هذا النموذج لتضمين معلومات حول الأحداث المجاورة وقرب العطلات.
# 3. نموذج التجميع
بناءً على الصفات القابلة للمقارنة ، يقسم نموذج التجميع البيانات إلى عدة فئات. ثم يتم تحديد نتائج كل مجموعة على نطاق واسع باستخدام البيانات من كل مجموعة. يعمل هذا النموذج من خلال استخدام نوعين مختلفين من المجموعات. من خلال التحقق مما إذا كانت كل نقطة تنتمي بالكامل إلى مجموعة معينة ، فإن التجميع الصلب يصنف البيانات. قد تستخدم الشركات نموذج التجميع لتحديد استراتيجيات التسويق لمجموعات مستهلكين معينة.
# 4. النموذج الناشز
تم العثور على المعلومات الفردية أو الخارجية لمجموعة البيانات باستخدام نموذج القيم المتطرفة. يمكنه فحص حالات معينة من البيانات الفردية أو العلاقات مع المجموعات والكميات الأخرى. كثيرا ما تستخدم المؤسسات المالية هذه التقنية لاكتشاف الاحتيال. ان نموذج غريب، على سبيل المثال ، قد يكتشف معاملات غريبة في حساب العميل ، مثل النفقات الكبيرة على المجوهرات في مكان لم يقم فيه العميل بأي عمليات شراء أخرى. يمكن للنموذج تحديد ما إذا كان طرف ثالث قد وصل إلى حساب المستهلك عن طريق تحديد مقدار الشراء والموقع والوقت ونوع الشراء.
# 5. نموذج السلاسل الزمنية
يتم استخدام التسلسل الزمني كـ متغيرات الإدخال في نموذج السلاسل الزمنية. من أجل التنبؤ بالأنماط أو الأحداث خلال فترة زمنية أخرى محددة ، فإنه يأخذ في الاعتبار الاتجاهات ونقاط البيانات التاريخية من تسلسل زمني معين. قد يتنبأ هذا النموذج بالعديد من الاتجاهات والمشاريع في وقت واحد أو يركز على واحد. يمكنه أيضًا فحص العناصر الخارجية مثل المواسم أو التغيرات الدورية التي يمكن أن يكون لها تأثير على الأنماط المستقبلية. على سبيل المثال ، قد تستخدم شركة تصنيع إلكترونية هذا النموذج لفحص أوقات المعالجة على مدار الـ 12 شهرًا الماضية. يمكن للنموذج بعد ذلك التنبؤ بمتوسط سرعة المعالجة الشهرية.
# 6. شجرة القرار
شجرة القرار عبارة عن خوارزمية تعرض النتائج المحتملة لخيارات متنوعة من خلال رسم بيانات بيانية من عدة مصادر في بنية تشبه الشجرة. يقسم هذا النموذج الخيارات المختلفة إلى فروع ثم يسرد النتائج المحتملة أسفل كل اختيار. كثيرًا ما تستخدم الشركات هذا لتحديد المتغيرات المهمة في مجموعة بيانات معينة. قد يستفيدون منها أيضًا لأن النموذج يمكن أن يولد نتائج محتملة من مجموعات البيانات غير المكتملة. نظرًا لأن أشجار القرار سهلة الفهم ، تستخدمها العديد من الشركات للحفاظ على وضوح الإدارات عند تقديم البيانات.
# 7. الشبكة العصبية
يُطلق على النموذج المعقد الذي يشبه الدماغ البشري اسم الشبكة العصبية. إنه يشتمل على العديد من الخوارزميات التي تعمل معًا للعثور على الأنماط وبيانات المجموعة وإنشاء فئات لمجموعات البيانات المختلفة. غالبًا ما تحتوي الشبكات العصبية على ثلاث طبقات. طبقة الإدخال ترسل المعلومات إلى الطبقة المخفية ، الطبقة الموجودة تحتها. تحتوي الطبقة غير المرئية على طرق لبناء تنبؤات. تجمع طبقة المخرجات المعلومات من هذه المتنبئات وتولد النتيجة النهائية الكاملة. قد تستخدم المنظمات هذه الشبكات مع نماذج تنبؤية أخرى ، مثل السلاسل الزمنية أو المجموعات ، لاتخاذ القرارات.
# 8. النموذج الخطي العام
الأسلوب التحليلي لمقارنة تأثيرات المتغيرات المختلفة على المتغيرات المستمرة هو النموذج الخطي العام. تعمل هذه الأداة في كثير من الأحيان كأساس لاختبارات إحصائية إضافية مثل تحليل الانحدار. عند إنشاء البيانات وتحليلها لتوفير تنبؤ ، تستخدم الشركات التي تستخدم النمذجة التنبؤية بشكل متكرر تحليل الانحدار. يحدد النموذج الخطي العام ما إذا كانت السمتان الخاصتان المعتمدتان تختلفان في التنبؤ. النموذج الخطي المعمم ، حيث يقوم شخص واحد برسم العديد من النماذج ذات الصلة ، هو مجموعة من هذه النماذج.
# 9. نموذج التدرج المعزز
يُنشئ النموذج المعزز بالتدرج تصنيفات من خلال الجمع بين العديد من أشجار القرار المتصلة. يبني شجرة واحدة في كل مرة ، ويصلح الأخطاء في الشجرة الأولى لبناء شجرة ثانية محسنة. اعتمادًا على الشركة التي طورتها ، يمكن أن يشمل هذا الإجراء عدة أشجار. تستخدم بعض الشركات هذه النماذج لاختيار نتائج محرك البحث المحتملة.
# 10. نموذج النبي
يمكن للفرد أن يجمع بين نموذج نبوي مع سلاسل زمنية أو نماذج تنبؤات لوضع خطط لحدث معين. قد تستخدم الشركة نموذج النبي ، على سبيل المثال ، لحساب أهداف المبيعات أو احتياجات المخزون. هذا الحل المستضاف على Facebook قابل للتكيف ويعمل بشكل جيد مع نماذج السلاسل الزمنية التي تتضمن العديد من المواسم أو العطلات.
إنشاء نماذج خوارزمية تنبؤية
على الرغم من أن إنشاء نموذج تحليلات تنبؤية ليس بالأمر السهل ، فقد تمكنا من تضييق العملية إلى ست خطوات حاسمة.
- حدد العملية التي ستستخدم نماذج التحليلات التنبؤية وما ستكون عليه نتائج الشركة المقصودة من خلال تحديد النطاق والنطاق.
- بيانات الملف الشخصي: تحتاج التحليلات التنبؤية إلى الكثير من البيانات. التحقيق في البيانات المطلوبة للتحليل في المرحلة التالية. يجب أن تختار المؤسسات مدى إمكانية الوصول إليها ، وأين سيتم تخزين البيانات ، وكيف يتم تكوينها حاليًا.
- يجب أولاً العثور على البيانات ، ثم جمعها وتنقيتها ودمجها. إنها خطوة حاسمة لأن نماذج التحليلات التنبؤية الجيدة تتطلب أساسًا متينًا.
- دمج التحليلات في عملية الأعمال: لا يمكن استخدام النموذج إلا لتحقيق أفضل النتائج من خلال دمج التحليلات في عملية الأعمال.
مثال النمذجة التنبؤية
لفهم النمذجة التنبؤية بشكل أكبر ، دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة.
# 1. قطاع التأمين
من أجل تقييم قيم الأقساط ، وتحسين الأرباح ، واكتشاف الاحتيال ، وتعزيز إجراءات تسوية المطالبات ، تستخدم شركات التأمين مجموعة متنوعة من التقنيات التنبؤية. على سبيل المثال ، لتحديد مبلغ قسط التأمين المناسب ، تقوم شركة تأمين على المركبات بفحص حالة المركبات وتطبيق العديد من الخوارزميات.
# 2. القطاع المالي والمصرفي
تستخدم البنوك نماذج التنبؤ لتحليل درجات الائتمان للمقترضين المحتملين من أجل تأكيد موثوقيتهم وخلفيتهم وتاريخ حالات التخلف عن السداد. يساعد في التنبؤ باحتمالية الاحتيال والتحريف والمخاطر المرتبطة بعميل معين.
# 3. قطاع التجزئة والتسويق
تتوقع الشركات فعالية الحملات التسويقية باستخدام تقنيات النمذجة التنبؤية. بالإضافة إلى ذلك ، يعمل التحليل التنبئي على توقع الجماهير المستهدفة والإيرادات المستقبلية. في قطاع البيع بالتجزئة ، يتم استخدام الدراسات التنبؤية لتوليد التوقعات التي تساعد الشركات في تحديد الكمية اللازمة من المخزون لكل منتج فريد. تحدد التوقعات كمية المخزون المطلوبة لتلبية الطلب المتوقع لمنتج معين.
# 4. توقعات الطقس
تعتبر أشجار القرار والانحدار الخطي أمثلة على تقنيات النمذجة التنبؤية التي تتنبأ بتغيرات الطقس والكوارث الطبيعية ، بما في ذلك الأعاصير وأمواج تسونامي والعواصف. هذه النماذج قادرة على تحديد سرعة الرياح واتجاهها. نتيجة لذلك ، يتم استخدام هذه النماذج لتحذير السكان المحليين.
مزايا النمذجة التنبؤية
تعد إمكانية تطوير خطط تسويق ومبيعات وخدمة عملاء أكثر فعالية واحدة من المزايا الرئيسية لاعتماد النمذجة التنبؤية. المزايا الإضافية التي قد تحصل عليها الشركات من استخدام النمذجة التنبؤية مذكورة أدناه:
- تحسين معرفة الفرد بالمنافسة
- استخدام التقنيات لاكتساب ميزة تنافسية
- تعزيز السلع أو الخدمات الحالية
- التعرف على متطلبات العملاء
- التعرف على السوق المستهدف للصناعة أو الأعمال
- تقليل التكلفة والجهد والوقت الذي يقضيه في تقدير النتائج
- توقع العناصر الخارجية التي يمكن أن يكون لها تأثير على المخرجات أو العملية
- التعرف على المخاطر المالية
- طرق إدارة المخزون أو الموارد للتنبؤ
- التعرف على الاتجاهات القادمة
- إعداد تحليلات القوة العاملة أو المخضضة
ما هو الهدف الرئيسي للنمذجة التنبؤية؟
وصف Donncha Carroll ، الشريك في مجموعة نمو الإيرادات في Axiom Consulting Partners ، النمذجة التنبؤية كنوع من التنقيب في البيانات الذي يحلل البيانات السابقة بهدف اكتشاف الاتجاهات أو الأنماط ثم استخدام تلك الأفكار لتوقع الأحداث المستقبلية.
ما هو الفرق بين التحليلات التنبؤية والنمذجة التنبؤية؟
النمذجة التنبؤية والتحليلات التنبؤية ليستا نفس الشيء. إجراء تنبؤات بناءً على البيانات السابقة هي عملية تُعرف باسم النمذجة التنبؤية. يعد استخدام النماذج التنبؤية لمعالجة مشكلات الأعمال جزءًا من عملية التحليلات التنبؤية.
هل الانحدار الخطي نموذج تنبؤي؟
أسلوب التحليل التنبئي الأكثر استخدامًا هو الانحدار الخطي. يقوم بعمل تنبؤات حول مستقبل الهدف باستخدام العلاقات الخطية بين الهدف ، وهو المتغير التابع، وواحد أو أكثر من المتنبئين.
مقالات ذات صلة
- الصيانة التنبؤية: المعنى ، التقنيات ، البرامج والاختلاف.
- التحليل التنبؤي: ما هو ، مثال ، أدوات وأهمية
- نمذجة المخاطر: التعريف والأمثلة وأهم الحلول البرمجية
الرقم المرجعي
