يمكن أن يساعد استخدام البيانات التاريخية والأساليب التحليلية مثل التعلم الآلي والتحليل التنبئي على توقع النتائج المحتملة لأعمالك. من أجل توقع النتائج المحتملة ، يستخدم التحليل التنبئي أدوات وبرامج إحصائية متطورة جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك ، فإن الهدف من التحليل التنبئي هو عمل تنبؤات حول المستقبل من خلال النظر إلى الماضي. عادةً ما تُستخدم البيانات التاريخية لبناء نماذج رياضية تلتقط الأنماط الأساسية. بعد ذلك ، يتم تطبيق النموذج على المعلومات الجديدة من أجل عمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية أو اقتراح مسارات عمل من المحتمل أن توفر نتائج مرغوبة. بسبب التقدم في تمكين التكنولوجيا ، لا سيما في مجالات البيانات الضخمة والتعلم الآلي ، حظي التحليل التنبئي باهتمام كبير في السنوات الأخيرة. تابع القراءة لمعرفة وفهم أمثلة التحليل التنبئي وأهميتها في هذه المقالة.
ما هو التحليل التنبئي؟
التحليل التنبئي هو طريقة لعمل التكهنات حول ما يمكن أن يحدث في المستقبل بالاعتماد على بيانات من الماضي والحاضر. يمكن للباحثين إجراء تنبؤات حول ما قد يحدث في المستقبل من خلال النظر إلى ما يحدث الآن وما حدث في الماضي ثم استخدام تقنيات التحليل الإحصائي على البيانات.
أيضًا ، يتم استخدام التحليل التنبئي في مجموعة واسعة من إعدادات الأعمال ، مثل برامج إدارة الخبرة ، للتنبؤ بكيفية تأثير الإجراءات في المستقبل على الأعمال التجارية. يمكن أن يساعد التحليل التنبئي الشركات على اتخاذ القرارات من خلال "رؤية" نتائج أعمالها.
التحليل التنبئي ليس مثاليًا ، لكنه يمكن أن يساعد كثيرًا. على الرغم من أن التنبؤات ليست صحيحة دائمًا ، إلا أنها لا تزال طريقة أفضل للتخمين من مجرد التخمين الأعمى.
معرفة التحليلات التنبؤية
التحليل التنبئي هو نوع من التكنولوجيا المستخدمة للتكهن بنتائج الأحداث المستقبلية. الذكاء الاصطناعي ، واستخراج البيانات ، والتعلم الآلي ، والنمذجة ، والإحصاءات ليست سوى عدد قليل من الطرق العديدة المستخدمة للحصول على هذه النتائج.
يستخدم التنقيب عن البيانات ، على سبيل المثال ، هذه الطريقة لفحص كميات وفيرة من المعلومات للاتصالات والاتجاهات الخفية. الاختلاف الوحيد هو أن تحليل النص يستخدم لمقاطع نصية أطول بكثير.
علاوة على ذلك ، فإن التنبؤ بالطقس ، وتصميم الألعاب ، والترجمة الصوتية إلى نص ، وخدمة العملاء ، وحتى أساليب محفظة الاستثمار ليست سوى بعض المجالات العديدة التي تستفيد من النماذج التنبؤية. تُستخدم النماذج الإحصائية الوصفية في جميع هذه البرامج للتنبؤ بالبيانات الجديدة.
أيضًا ، يمكن للشركات الاستفادة من التحليلات التنبؤية بعدة طرق ، بما في ذلك تحسين إدارة المخزون ، وإنشاء استراتيجية أفضل للحملات التسويقية ، وتوقعات أكثر دقة للإيرادات المستقبلية.
إنه أمر حاسم لنجاح الشركات ، لا سيما في قطاعي الرعاية الصحية والتجزئة ، حيث تكون المنافسة شرسة. من أجل إنشاء محافظ استثمارية آمنة ، يمكن للمستثمرين والخبراء الماليين استشارة هذه التكنولوجيا.
يتم تحديد العلاقات والأنماط والهياكل في البيانات باستخدام هذه النماذج ، مما يسمح باستخلاص استنتاجات حول تأثيرات تغيير الإجراءات المستخدمة للحصول على البيانات. يتوسع التحليل التنبئي في مثل هذه الأدوات الوصفية من خلال فحص البيانات التاريخية للتنبؤ باحتمالية مجموعة معينة من النتائج المستقبلية بالنظر إلى الوضع الحالي أو سيناريو مستقبلي محدد.
ما هي الأنواع الثلاثة للتحليل التنبئي؟
التحليل التنبئي هو طريقة تحاول التنبؤ بالمستقبل من خلال استخلاص النتائج من الحاضر والماضي. تُستخدم نماذج التصنيف والتجميع والسلاسل الزمنية بشكل متكرر في التحليلات التنبؤية. اقرأ المزيد عن كل من هؤلاء أدناه.
# 1. أشجار القرار
أشجار القرار هي نوع من نماذج التصنيف التي تستخدم مجموعة من المعايير لتعيين البيانات إلى واحدة من عدة مجموعات محتملة. تتألق هذه التقنية عند تطبيقها على دراسة الاختيار البشري. النموذج عبارة عن شجرة يمثل كل فرع منها خيارًا وكل ورقة تشير إلى النتيجة. عندما تحتوي مجموعة البيانات على متغيرات متعددة مفقودة ، تكون أشجار القرار فعالة وسهلة الاستخدام.
# 2. الشبكات العصبية
الشبكات العصبية هي نوع من التعلم الآلي الذي يمكنه نمذجة تفاعلات معقدة للغاية ، مما يجعلها ذات قيمة في التحليل التنبئي. هذه هي في الأساس محركات قوية للغاية للتعرف على الأنماط. الشبكات العصبية هي الأفضل للعثور على العلاقات غير الخطية في مجموعات البيانات في حالة عدم وجود طريقة رياضية. من الممكن التحقق من صحة نتائج أشجار القرار ونماذج الانحدار مع الشبكات العصبية.
# 3. تراجع
يتم تنفيذ معظم العمل الإحصائي مع هذا النموذج. إنه مفيد في تحديد الاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة حيث يكون للمدخلات علاقة خطية مع بعضها البعض. إن استنتاج معادلة تمثل العلاقة بين كل إدخال في مجموعة البيانات يجعل هذه التقنية فعالة. يمكن استخدام تحليل الانحدار ، على سبيل المثال ، لمعرفة كيفية تأثير التغييرات في سعر الأمان والعوامل المهمة الأخرى على العوائد.
ما هي الخطوات الأربع في التحليلات التنبؤية؟
تتبادر إلى الذهن الكلمات الطنانة الكبيرة مثل التعلم الآلي والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والمفاهيم المماثلة عندما نفكر في اتجاهات البيانات. ومع ذلك ، فإن الهدف الأساسي للبيانات هو تسهيل عملية صنع القرار بشكل أفضل.
ما فائدة أدوات مثل البيانات الضخمة وخوارزميات التنبؤ إذا لم تساعد الشركات على اتخاذ خيارات أفضل وأكثر استنارة؟ لكن ليس مجرد الوصول إلى البيانات هو المهم ؛ بدلاً من ذلك ، فإن الطريقة التي يتم بها تحليل البيانات هي التي تسمح لك بإصدار أحكام أفضل. فيما يلي الخطوات الأربع في التحليل التنبئي.
# 1. قدم سببًا للتنبؤ
معرفة من يشارك ولماذا هو أول طلب عمل. قد يتم إنشاء توقعات على مستوى العنصر للتخطيط التشغيلي على أساس شهري كجزء من دورة تخطيط الطلب الروتينية ، أو قد يتم طلبها على أساس الحاجة من أجل تقييم جدوى إطلاق منتج جديد. تعد معرفة العميل الداخلي وتقييم الطلب ومعرفة البيانات اللازمة متطلبات أساسية لكل دراسة. عندما تكون لديك هذه المعلومات ، يمكنك عمل تنبؤ وتحليل دقيقين.
بعد ذلك ، تقوم بحساب الوقت والجهد والاستفادة من هذه الدراسة المتعمقة. قد يؤدي ذلك إلى تشخيص سريع أو حكمي في حالة واحدة أو تحليل احتمالي شامل في حالة أخرى. يمكن وضع معايير المراجعة ، مثل المنتجات أو العملاء ، خلال هذه المرحلة. في هذا الصدد ، يعد إجراء تجزئة المنتجات للعملاء قبل تنفيذ تخطيط الطلب مفيدًا للغاية.
# 2. تحليل الطلب
جمع البيانات وتنظيفها هو الخطوة التالية. نحتاج إلى اختيار البيانات المناسبة للوظيفة ، وتنظيفها ، وبناءها للحصول على معلومات قابلة للاستخدام ، ثم دمجها جميعًا. في معظم الأحيان ، يعد هذا مجرد تحديث شهري لسجل الطلب وإزالة أي قيم متطرفة أو طلب ترويجي. أيضًا ، قد يستدعي تراكم مجموعات بيانات جديدة لتكملة أو استبدال المجموعات الموجودة. سواء كنت تقوم بتحديث أو جمع بيانات جديدة ، يجب عليك تقييمها وتنسيقها وتنظيفها.
بالإضافة إلى ذلك ، ضع دائمًا هذه الأشياء في الاعتبار أثناء جمع بياناتك وفرزها:
- قم بإنشاء تمثيل مرئي لبياناتك متى كان ذلك عمليًا.
- قم بتدوين الملاحظات باستخدام نفس المصطلحات المستخدمة في التنبؤ.
- أولاً ، يجب عليك التحقق لمعرفة ما إذا كانت أي بيانات ذات صلة موجودة بالفعل في قواعد البيانات أو في مصادر أخرى متاحة بسهولة.
- احتفظ بسجل لكل جزء من المعلومات التي تم جمعها ، بما في ذلك الوقت والتاريخ وأي ملاحظات تبدو ذات صلة.
# 3. تحليل البيانات استكشافية
بمجرد الانتهاء من مجموعة البيانات معًا ، يمكنك البدء في تطوير النموذج الخاص بك. يعد فهم خصائص البيانات الخاصة بك شرطًا أساسيًا للإجراء. لبناء نموذج مناسب ، يجب أن يكون المرء على دراية بأصول البيانات وخصائصها وعلاقتها بالمتغير المستهدف. ببساطة ، الهدف الأساسي لجمعية الإمارات الدبلوماسية هو فهم البيانات.
قد تكون هناك حالات لتكرار المعلومات في البيانات التي تم جمعها. بعبارة أخرى ، هناك فرصة جيدة أن يولد النموذج تنبؤات غير دقيقة إذا تم استخدام هذه البيانات كمدخلات. وبالتالي ، يجب إجراء EDA على البيانات لاكتشاف جميع الحالات الشاذة والقيم المفقودة وإلهاءات أخرى والقضاء عليها. يسهل التعرف على نمط البيانات اختيار معلمة النموذج. عند استخدام EDA ، يمكننا زيادة دقة النموذج حتى قبل إنتاجه.
الحسابات العددية والتمثيلات الرسومية للبيانات هما عنصران أساسيان في EDA. يساعد حساب الانحراف المعياري ودرجة Z والنطاق الرباعي والمتوسط والوسيط والوضع والتعرف على انحراف البيانات في تفسير التشتت. بالنسبة للصورة الكلية لمجموعة البيانات ، تعد الخرائط الحرارية ومخططات التشتت والرسوم البيانية الشريطية ومخططات الصندوق مفيدة.
# 4. إنتاج التحكم
إذا لم يرَ أحد أو يستخدم أو يحلل تحليلك التنبؤي وتوقعاتك ، فلا يهم مدى جودته. تحقق من أن التنبؤ قد تم استخدامه كما هو متوقع وقم بتحسين التقنية حتى يكون التنبؤ دقيقًا قدر الإمكان. تتمثل الخطوة الأولى في تطوير المهارات اللازمة لنقل التنبؤات بشكل فعال بالشكل الذي يرغب فيه جمهورك. لقد قلت هذا من قبل ، لكن مخططي الطلب الفعالين هم مثل رواة القصص الذين يتحدثون بالأرقام.
علاوة على ذلك ، فإن التوقيت والمنفعة والاتساق والشكلية هي السمات المميزة للاتصال الفعال. في نهاية كل شهر ، يجب على فريقك إجراء مراجعة الطلب ، والتي يمكن أن تكون نشاطًا مستقلاً أو مكونًا من S&OP أو FP&A أو عملية كفاءة الأعمال (BEP) الخاصة بمؤسستك. يمكنك مناقشة المدخلات والمخرجات والشكوك في البيانات في هذه المؤتمرات وتقييم نجاح المشروع أو فشله.
أخيرًا ، يجب قياس العمليات الجيدة وتتبعها لضمان فعاليتها ولتعزيز التنبؤ في المستقبل. يجب النظر إلى التنبؤ والأشكال الأخرى للتحليل التنبئي على أنه طريقة مستمرة للتطوير.
أمثلة التحليل التنبئي
قم بتحسين عملية اتخاذ القرار وإنشاء المزيد من خطط المعلومات بمساعدة التنبؤ. من أجل تشجيعك على تنفيذ التحليل التنبئي في شركتك الخاصة ، قمنا بتجميع بعض الأمثلة.
# 1. إسقاط التدفق النقدي في التمويل
تحتاج جميع الأعمال للاحتفاظ بالسجلات المالية ، ويمكن أن يساعد التحليل التنبئي في تحديد بقائها على المدى الطويل. يسمح لك توقع المبيعات والإيرادات والمصروفات بإنشاء صورة للمستقبل واتخاذ القرارات بناءً على البيانات التاريخية من البيانات المالية السابقة والبيانات من الصناعة الأوسع.
أيضًا ، يتم تدريس المحاسبة المالية في HBS بواسطة الأستاذ VG Narayanan وهي مطلوبة للبرنامج الأساسي.
يجادل نارايانان بأن "المديرين بحاجة إلى أن يتطلعوا إلى الأمام" لضمان التحسين المستمر للشركة. بالإضافة إلى ذلك ، "هناك دائمًا قدر هائل من عدم اليقين المتضمن في هذه العملية ، بغض النظر عن الصناعة التي تعمل فيها."
# 2. تحديد متطلبات التوظيف للترفيه والضيافة
تتعمق تحليلات الأعمال في كيفية قيام Caesars Entertainment ، وهي شركة كازينو وفندق ، باستخدام التحليل التنبئي لأماكن الموظفين على النحو الأمثل في فترات الذروة.
يعتمد عدد الموظفين المطلوبين في أي وقت في صناعات الترفيه والضيافة على عدد من العوامل ، بما في ذلك معدل دخول العميل وخروجه. قد يؤدي عدم كفاية الموظفين إلى العملاء غير الراضين ، والعاملين غير المريحين ، والأخطاء الباهظة بينما العمالة الزائدة تهدر المال.
علاوة على ذلك ، قامت مجموعة من الباحثين بإنشاء نموذج انحدار متعدد يستخدم عددًا من المتغيرات للتنبؤ بعدد النزلاء الذين يقومون بتسجيل الوصول إلى فندق في أي يوم معين. كان Caesars قادرًا على توظيف الفنادق والكازينوهات بشكل مناسب دون توظيف عدد كبير جدًا من الأشخاص باستخدام هذه الطريقة.
# 3. الاستهداف السلوكي في التسويق
يمكن للمسوقين الاستفادة من ثروة من معلومات المستهلك لتكييف اتصالاتهم مع عادات وتفضيلات جمهورهم المستهدف. التحليل التنبئي هو طريقة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية من خلال تحليل أنماط السلوك من الماضي.
في التسويق ، يمكن استخدام التحليل التنبئي للتنبؤ بتقلبات المبيعات الموسمية بحيث يمكن توقيت الحملات واستهدافها بشكل صحيح.
أيضًا ، يمكن التنبؤ باحتمالية تحول العملاء المحتملين من الوعي إلى الشراء من سلوكهم السابق. يمكن استخدام عدد عروض المحتوى التي يتفاعل معها العميل المحتمل ، على سبيل المثال ، في نموذج انحدار خطي واحد للتنبؤ باحتمالية تحول العميل المتوقع في المستقبل إلى عميل بمستوى إحصائي كبير من اليقين. باستخدام هذه المعلومات ، يمكنك إنشاء إعلانات موقوتة بشكل استراتيجي بناءً على مكان وجود العميل في رحلته.
# 4. ضمان جودة الإنتاج
في حين أن الأمثلة المذكورة أعلاه للتحليل التنبئي تشمل الاستجابة للأحداث المستقبلية المحتملة ، يمكن أيضًا استخدام هذا النوع من التحليل لمنع حدوث كارثة أو غير مرحب بها. في الصناعة التحويلية ، على سبيل المثال ، يمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر على البيانات السابقة للتنبؤ بشكل موثوق بوقت تعطل بعض الأجهزة.
بمجرد أن تكتشف الخوارزمية شروط الفشل الوشيك ، فإنها سترسل إشارة إلى عامل بشري ، يمكنه بعد ذلك إيقاف الماكينة ، مما يوفر على الشركة آلاف ، إن لم يكن ملايين ، من الدولارات من تكاليف المنتج التالف والإصلاح. يقدم هذا النهج تنبؤات فورية ، وليست بعيدة ، حول حالات الفشل المحتملة.
يعد توفير الوقت والمال والطاقة هدف العديد من الخوارزميات ، وستقترح بعض هذه البرامج تحسينات وتصحيحات لضمان عدم ظهور المشكلات في المستقبل. هذا هو تطبيق التحليل التوجيهي. من الناحية العملية ، ليس من غير المألوف أن تعمل أشكال متعددة من التحليلات معًا لإيجاد حل.
أدوات التحليل التنبئي
قد يستخدم المسوقون أدوات أو برامج التحليل التنبئي لفهم سلوك العملاء بشكل أفضل ، والتنبؤ بالمستقبل ، وتطوير الخطط الإستراتيجية بناءً على ثروة من المعلومات من الماضي.
يقدر المحللون أن متوسط ميزانيات التسويق 9.5٪ من إجمالي مبيعات الشركة. كان رقم عام 2020 أعلى بنسبة 11٪ ، وبالتالي يعد هذا انخفاضًا. لا يوجد ضغط أكبر من أي وقت مضى على مديري التسويق لتحقيق أقصى استفادة من ميزانياتهم.
لقد كان ظهور أدوات وبرامج التحليل التنبئي بمثابة هبة من السماء لقسم التسويق من خلال مساعدة قادته على اكتشاف الآفاق المربحة وبناء القرارات الإستراتيجية على الحقائق الثابتة. سنلقي نظرة على أفضل أدوات التحليل التنبئي أو البرامج التي ستساعدك على البدء بجهود التحليلات الخاصة بك أو تطويرها.
# 1. ارتجال
قد يستخدم المسوقون برنامج "ارتجالو" ، وهو نظام أساسي لبيانات الإيرادات ، لإنشاء تقارير ولوحات معلومات آلية ودمج البيانات في الوقت الفعلي من مجموعة متنوعة من المصادر.
يمكن استخراج أكثر من 500 مصدر بيانات (بما في ذلك أنظمة إدارة علاقات العملاء وخوادم الإعلانات ومنصات البريد الإلكتروني) من خلال النظام الأساسي ، وتحويلها إلى تنسيقات قابلة للاستهلاك ، ثم تحميلها في مستودع بيانات أو أداة تصور من اختيارك.
يتيح لك دمج بيانات التسويق الخاصة بك رؤية الصورة الكبيرة لنجاح حملتك التسويقية ، وفهم كيفية مرور العملاء المتوقعين عبر مسار التحويل وإجراء تخمينات مستنيرة حول النتائج المحتملة لجهودك التسويقية. ومع ذلك ، إذا كنت ترغب في توسيع الطرق التي يتم بها استخدام بياناتك وتعزيز فعالية حملاتك التسويقية ، فيمكنك الاستفادة من الخدمات الاحترافية للشركة.
# 2. أداة تحليل KNIME
KNIME هي أداة مجانية ومفتوحة المصدر لتحليل البيانات تستخدم نهج "اللبنات الأساسية للتحليل" لدمج العديد من مكونات التعلم الآلي واستخراج البيانات. إذا كنت لا تعرف الكثير عن الترميز ، ولكنك تريد إنشاء مهام سير عمل فعالة وتشغيلها ، فهذه هي المنصة المناسبة لك.
مع سير العمل الذي تم تصويره على أنه شبكة من العقد ، يمكن بسهولة مراقبة كل خطوة فردية وعزلها وإحداث مشكلات فيها. أيضًا ، مع KNIME ، يمكن للمستخدمين الاتصال بمجموعة متنوعة من مصادر البيانات ، والتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة ، وإنشاء نماذج التعلم الآلي لمهام مثل التصنيف ، والانحدار ، وتقليل الأبعاد ، والتكتل ، وما إلى ذلك باستخدام أحدث التقنيات. بالإضافة إلى ذلك ، توفر KNIME ملخصات رسومية ومخططات لمساعدة المستخدمين على ضبط نماذجهم والتحقق منها.
تتوفر إصدارات مجانية ومميزة من KNIME. قد يكون ترخيص الخادم مطلوبًا ، على الرغم من ذلك ، إذا كنت بحاجة إلى تشغيل استعلام كبير الحجم بشكل خاص. على سبيل المثال ، خادم كبير يمكنه دعم خمسة مستخدمين وأربعة مراكز معالجة سيعيدك إلى ما لا يقل عن 52,000 دولار.
# 3. التريكس
لمساعدة الشركات في العثور على رؤى مخفية مسبقًا وإجراء تنبؤات دقيقة ، توفر Alteryx مجموعة كاملة من التحليلات الآلية والتعلم الآلي وأدوات علوم البيانات.
توفر المنصة موقعًا مركزيًا لتخزين ومشاركة المعلومات التي تم جمعها من العديد من المصادر داخل الشركة ، مما يتيح صورة أكثر اكتمالاً للمقاييس التشغيلية والتنبؤ الأكثر دقة وصياغة استراتيجية أكثر تماسكًا.
التمويل والموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات وسلسلة التوريد والتسويق والمبيعات ليست سوى عدد قليل من الصناعات العديدة التي تخدمها Alteryx.
# 4. رابيدماينر ستوديو
تم تصميم أدوات التحليل التنبئي لـ RapidMiner حول الكفاءات الأساسية للشركة في التنقيب عن البيانات واستخراج النصوص. أصبح استخراج البيانات من عدة مصادر وتنظيفها ودمجها في إجراءات النمذجة التنبؤية المختلفة أسهل من خلال هذه الميزات الأساسية. يمكن لجميع الوافدين الجدد أن يبللوا أقدامهم بالسلع الرئيسية للشركة ، لأنها متوفرة في كل من الأشكال المدفوعة وغير المدفوعة. تساعد RapidMiner Notebooks المستخدمين من جميع مستويات المهارة على إنشاء نماذج تحليلات تنبؤية بسرعة وسهولة.
علاوة على ذلك ، تقدم الشركة أيضًا أدوات تكميلية لإنشاء النماذج (نموذج تلقائي) والنشر (نشر النموذج) ، وإعداد البيانات (Turbo Prep) (Model Ops). يمكن الآن مشاركة النماذج التنبؤية بسهولة عبر الشركة بفضل مكتبة جديدة من الميزات المشتركة. إذا لزم الأمر ، فإن النظام الأساسي لديه أيضًا عدد من الخيارات لشرح الأشياء وإدارة نفسها.
# 5. إحصائيات تيبكو
تمهد واجهة النقر والانتقال البديهية لـ TIBCO Statistica ، وهي منصة لعلوم البيانات والتعلم الآلي ، الطريق للاستخدام الواسع لعلوم البيانات. علاوة على ذلك ، تركز TIBCO Statistica أيضًا على قابلية الاستخدام والتعاون ، حيث تسمح للعديد من المستخدمين بالعمل في نفس المشروع في وقت واحد وتبسط مشاركة البيانات ذات الصلة داخل المجموعة.
يمكن لهذه الأداة معالجة مجموعات البيانات الضخمة وتنظيفها من مجموعة متنوعة من المصادر ، وتوفر مجموعة متنوعة من الأساليب الإحصائية وواجهة سهلة الاستخدام لتطوير نماذج التعلم الإحصائي والآلي بسرعة باستخدام خوارزميات وميزات مدمجة. إذا كنت تبحث عن أداة لتحليل الأعمال تعطي الأولوية لسهولة الاستخدام والعمل الجماعي ، فإن TIBCO Statistica هي خيار رائع.
برمجيات التحليل التنبؤية
يمكن أن يكون التحليل التنبئي مفيدًا جدًا في عملك اليومي سواء كنت محلل بيانات أو مهندسًا أو صاحب عمل. قد يساعد ذلك شركتك على أن تصبح أكثر إنتاجية وأمانًا واستجابة لمتطلبات المستهلكين ، وكل ذلك من شأنه أن يمنحك ميزة في المنافسة. تساعد برامج المستوى الأعلى للتحليل التنبئي في المهام المذكورة أعلاه. ومع ذلك ، ليس كل شخص لديه نفس القيمة. فيما يلي بعض من أفضل برامج التحليل التنبئي التي يمكنك تجربتها.
# 1. اناكوندا
تتوفر العديد من إصدارات المنتجات من Anaconda لأولئك الذين يحرصون على ميزات علوم البيانات والتعلم الآلي للشركة. يُطلق على المنتج الأساسي مفتوح المصدر للشركة Anaconda Enterprise ، ويركز على لغات برمجة Python و R. البرنامج متعدد الأنظمة الأساسية ، لذا يمكنك استخدامه على Linux أو Windows أو Mac لإجراء علوم البيانات والتعلم الآلي. باستخدام Anaconda ، يمكن للمستخدمين الوصول إلى أكثر من 1,500 حزمة علوم بيانات Python و R وتنظيم مكتباتهم وتبعياتهم وبيئاتهم وإجراء تحليل للبيانات باستخدام Dask و NumPy و pandas و Numba. بعد إنشاء Anaconda للنتائج ، يمكنك استخدام أدوات مثل Matplotlib و Bokeh و Datashader و Holoviews لفحصها.
# 2. البقان
البقان هو حل رقمي منخفض الكود ، يحركه الذكاء الاصطناعي (AI) للتحليل التنبئي وعلوم البيانات. يتم توفير أدوات ذكاء الأعمال (BI) للمستخدمين من أجل زيادة المبيعات وتحسين العمليات. ومع ذلك ، يمكن للشركات توفير المال من خلال عدم الاستعانة بعلماء البيانات بسبب بساطة وسهولة استخدامها. بدون أي ترميز على الإطلاق ، فهو يعمل أيضًا.
علاوة على ذلك ، يمكنك ضبط حجم المنتج بسهولة ، وهو قابل للتكيف تمامًا. نظرًا لما تتمتع به من مزايا عديدة ، فقد تم اعتمادها على نطاق واسع من قبل المنظمات من جميع الأحجام وفي جميع المجالات ، من العلوم الطبية والبيولوجية إلى ألعاب الفيديو وبرمجة التجارة الإلكترونية. تستخدمه العديد من الشركات الكبيرة ، بما في ذلك Johnson & Johnson و SciPlay و Phoenix.
يعد AutoML ، منشئ مجموعة البيانات ، والتجهيز الآلي للبيانات ، والنمذجة والإثراء ، والتحليلات التنبؤية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي من أهم الجوانب. إنها تتيح للمستخدمين الذين لديهم خبرة قليلة في الترميز أو لا خبرة لهم في إنشاء رؤى قابلة للتنفيذ مدعومة بالذكاء الاصطناعي. ومثل أفضل تطبيقات ذكاء الأعمال المتوفرة ، يوفر Pecan نماذج تنبؤية خارج الصندوق ولوحات معلومات سهلة الاستخدام.
يعمل البرنامج بسلاسة مع برامج الشركات الأخرى. قد يتم دمج كل من Salesforce و Google AdWords و Snowflake و Google Big Query و HubSpot وأنظمة البيانات والتسويق الأخرى دون أي برمجة إضافية. أخيرًا ، قد يكون البقان ملكك بخطة اشتراك مخصصة.
# 3. أوراكل كريستال بول
لنمذجة العمليات وتوقعها ومحاكاتها وتحسينها ، تلجأ العديد من الشركات إلى Oracle Crystal Ball ، وهو تطبيق برمجي. تم تصميم هذا النظام لتلبية احتياجات المخططين الاستراتيجيين والمحللين الماليين والمهندسين والعلماء وأصحاب الأعمال والمحاسبين القانونيين المعتمدين ومديري التسويق وأصحاب رؤوس الأموال وخبراء Six Sigma من خلال تقديم أدوات تحسين وحساب متطورة لمجموعة واسعة من القطاعات. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر للمستخدمين ثروة من الموارد لاتخاذ الخيارات الاستراتيجية التي توفر لهم ميزة على المنافسين. يتوفر سعر ترخيص 995 دولارًا لمرة واحدة لكل مستخدم تطبيق إذا قررت أن هذا النظام الأساسي مناسب لعملك. هناك رسوم قدرها 218.90 دولارًا تم تقييمها من قبل المورد للترخيص ودعم ترقيات البرامج.
أهمية التحليلات التنبؤية
تستخدم العديد من القطاعات التحليل التنبئي كجزء من عمليات صنع القرار لديها. وهنا تكمن أهمية التحليل التنبئي:
# 1. تسويق
يأخذ العاملون في هذه الصناعة بعين الاعتبار استجابات العملاء للاقتصاد ككل عند صياغة استراتيجيات جديدة. يمكن أن تساعدهم هذه التغييرات الديموغرافية في تقييم ما إذا كان من المحتمل بيع عروضهم الحالية إلى السوق المستهدفة أم لا.
وفي الوقت نفسه ، يأخذ المتداولون النشطون في الاعتبار عددًا من المؤشرات التاريخية قبل إجراء مكالمة بشأن شراء أو بيع ورقة مالية من عدمه. يمكننا التنبؤ بتغيرات الأسعار المستقبلية باستخدام المتوسطات المتحركة والشرائط ونقاط التوقف من خلال النظر إلى الماضي.
# 2. اكتشاف المؤامرات
يمكن استخدام التحليل التنبئي في القطاع المالي لتحليل الأنماط والاتجاهات والمعاملات. قد ينظر بنك أو مؤسسة مالية أخرى في أي من هذه المعاملات التي تبدو مشبوهة لاحتمال الاحتيال. يمكن فحص توقيت معاملات معينة أو النشاط بين الحسابات المصرفية المختلفة للمساعدة في ذلك.
# 3. الموارد البشرية
يستخدم قسم الموارد البشرية التحليل التنبئي لتعزيز مجموعة متنوعة من الأنشطة ، مثل التنبؤ باحتياجات القوى العاملة المستقبلية ومتطلبات المهارات أو تقييم بيانات الموظف لتحديد أسباب معدل دوران الموظفين المرتفع. بالإضافة إلى توقع أنشطة التنوع أو الإدماج ، يمكن للتحليل التنبئي فحص أداء الموظف ومواهبه وتفضيلاته للتنبؤ بتطوره الوظيفي والمساعدة في تخطيط التطوير الوظيفي. اقرأ أيضًا تحليلات الموارد البشرية: الأهمية ، الأمثلة ، الدورات ، الوظائف.
# 4. التوقع
في التصنيع ، يعد التنبؤ أمرًا بالغ الأهمية لأنه يضمن الاستخدام الأكثر كفاءة لموارد سلسلة التوريد. تعد التنبؤات الدقيقة ضرورية للتشغيل السلس للأجزاء المهمة من سلسلة التوريد ، مثل إدارة المخزون وأرضية التصنيع.
غالبًا ما يتم تنظيف وتحسين جودة البيانات المستخدمة لهذه التوقعات بمساعدة النمذجة التنبؤية. يمكن التنبؤ بشكل أفضل باستخدام النمذجة لأنها تسمح للنظام باستيعاب المزيد من البيانات ، بما في ذلك المعلومات من العمليات التي تواجه العملاء.
وفي الختام
في حين أن الخطوات الأولية نحو استخدام التحليل التنبئي قد تبدو شاقة ، فقد تنجح أي شركة تتفانى في العملية والموارد اللازمة لتدحرج الكرة. يعد البدء بمشروع تجريبي صغير في جزء مهم من العمل أسلوبًا رائعًا للتحكم في الاستثمار الأولي وتقصير الوقت المستغرق لرؤية عائد على هذا الاستثمار. بمجرد تشغيل النموذج ، فإنه عادة ما يحتاج إلى القليل من الصيانة خلال السنوات التي يولد فيها رؤى مفيدة.
الأسئلة الشائعة حول التحليل التنبئي
أين يستخدم التحليل التنبئي؟
تستفيد العديد من القطاعات ، مثل البنوك والطب والإعلان وتجارة التجزئة ، من التحليل التنبئي. يستخدم التحليل التنبئي العديد من التقنيات ، مثل تحليل الانحدار ، وأشجار القرار ، والشبكات العصبية. التحليل بمنظور مستقبلي الآن.
ما هي الأنواع الثلاثة للتنبؤ؟
- استقرائية
- استنتاجي
- خاطف
ما هو الهدف من التحليل التنبئي؟
يتنبأ بالأحداث المستقبلية باستخدام الأساليب الإحصائية مثل خوارزميات التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية المعقدة.
مقالات مماثلة
- التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية ، موضحة !!! (+ دليل مفصل)
- أدوات وبرامج التحليلات التنبؤية: أفضل 15+ أداة
- التحليلات التنبؤية: التعريف والأمثلة والفوائد
- تخطيط الطلب: نظرة عامة ، مقارنات ، الرواتب والوظائف
الرقم المرجعي
