機械学習や予測分析などの履歴データと分析手法を使用すると、ビジネスが潜在的な結果を予測するのに役立ちます。 潜在的な結果を予測するために、予測分析では最先端の統計ツールとソフトウェアを AI と連携して利用します。 さらに、予測分析の目的は、過去を見て未来を予測することです。 通常、履歴データは、重要なパターンを捉える数学的モデルを構築するために使用されます。 その後、モデルは新しい情報に適用され、将来の出来事を予測したり、望ましい結果をもたらす可能性が高い一連の行動を提案したりします。 特にビッグデータと機械学習の分野における実現技術の進歩により、予測分析は近年多くの注目を集めています。 この記事を読んで、予測分析の例とその重要性を見て理解してください。
予測分析とは
予測分析とは、過去と現在のデータに基づいて、将来何が起こるかを推測する方法です。 研究者は、現在起こっていることと過去に起こったことを調べ、データの統計分析手法を使用することで、将来何が起こるかを予測できます。
また、予測分析は、経験管理プログラムなどの幅広いビジネス設定で使用され、将来の行動がビジネスにどのように影響するかを予測します。 予測分析は、企業が行動の結果を「見る」ことによって意思決定を行うのに役立ちます。
予測分析は完璧ではありませんが、大いに役立ちます。 予測が常に正しいとは限りませんが、やみくもに推測するよりも推測する方が良い方法です。
予測分析の知識
予測分析は、将来の出来事の結果を推測するために使用される一種のテクノロジーです。 AI、データ マイニング、機械学習、モデリング、統計は、これらの結果を得るために使用される多くの方法のほんの一部です。
たとえば、データ マイニングでは、この方法を使用して、隠れた関連性や傾向に関する大量の情報を調べます。 唯一の違いは、テキスト分析がテキストのはるかに長いパッセージに使用されることです。
さらに、天気予報、ゲーム デザイン、音声からテキストへの翻訳、カスタマー サービス、さらには投資ポートフォリオの手法までもが、予測モデルの恩恵を受ける多くの分野のほんの一部です。 新しいデータを予測するために、これらすべてのプログラムで記述統計モデルが使用されます。
また、企業は、在庫管理の改善、マーケティング キャンペーンの戦略作成の改善、将来の収益のより正確な予測など、さまざまな方法で予測分析の恩恵を受けることができます。
企業の成功にとって、特に競争の激しいヘルスケアや小売業の分野では、これは非常に重要です。 安全な投資ポートフォリオを構築するために、投資家や金融の専門家はこの技術を参考にするかもしれません。
これらのモデルを使用して、データ内の関係、パターン、および構造を識別し、データを取得するために使用される手順を変更した場合の影響について推論を行うことができます。 予測分析は、現在の状況または指定された将来のシナリオを考慮して、特定の一連の将来の結果の可能性を予測するために履歴データを調べることによって、このような記述ツールを拡張します。
予測分析の XNUMX つのタイプとは
予測分析とは、現在と過去から結論を引き出すことで、未来を予測しようとする手法です。 分類、クラスタリング、および時系列モデルは、予測分析で頻繁に使用されます。 これらの各詳細については、以下をお読みください。
＃1。 デシジョンツリー
デシジョン ツリーは、一連の基準を使用してデータを複数の可能なバケットの XNUMX つに割り当てる分類モデルの一種です。 この手法は、人間の選択の研究に適用されると輝きを放ちます。 このモデルは、各ブランチが選択を表し、各リーフが結果を表すツリーです。 データセットに複数の欠損変数がある場合、決定木は効果的で使いやすいです。
＃2。 ニューラルネットワーク
ニューラル ネットワークは、非常に複雑な相互作用をモデル化できる機械学習の一種であり、予測分析に役立ちます。 これらは本質的に非常に堅牢なパターン認識エンジンです。 ニューラル ネットワークは、数学的方法が存在しない場合に、データセット内の非線形関係を見つけるのに最適です。 ニューラル ネットワークを使用して決定木と回帰モデルの結果を検証することが可能です。
＃3。 回帰
ほとんどの統計作業は、このパラダイムで行われます。 入力が互いに線形関係にある大規模なデータセットの傾向を見つけるのに役立ちます。 データセット内の各入力間の関係を表す方程式を導き出すと、この手法が効果的になります。 たとえば、回帰分析を使用して、証券価格の変化やその他の重要な要因がリターンにどのように影響するかを知ることができます。
予測分析の 4 つのステップとは?
データの傾向を考えるとき、機械学習、ビッグデータ、人工知能、および同様の概念などの大きなバズワードが思い浮かびます。 しかし、データの主な目的は、より良い意思決定を促進することです。
ビッグデータや予測アルゴリズムなどのツールは、企業がより良い、より多くの情報に基づいた選択を行うのに役立たなければ、何の役にも立たないでしょうか? しかし、重要なのはデータにアクセスできることだけではありません。 むしろ、より良い判断を可能にするのは、そのデータがどのように分析されるかです。 予測分析の 4 つのステップを次に示します。
＃1。 予測の理由を提供する
誰が参加しているのか、なぜ参加しているのかを知ることが、ビジネスの最初の注文です。 運用計画の品目レベルの予測は、定期的な需要計画サイクルの一部として月単位で生成されるか、新製品の発売の実現可能性を評価するために必要に応じて要求される場合があります。 内部顧客を知り、需要を評価し、必要なデータを把握することは、すべての調査の前提条件です。 その情報があれば、正確な予測と分析を行うことができます。
次に、そのような詳細な調査から得られる時間、労力、および利益を計算します。 これにより、ある場合には迅速または判断に基づく診断が行われる可能性があり、別の場合には徹底的な確率分析が行われる可能性があります。 製品や顧客などの審査基準は、この段階で確立される場合があります。 この点で、需要計画を実施する前に顧客と製品のセグメンテーションを実施することは非常に役立ちます。
＃2。 需要分析
次のステップは、データの収集とクリーニングです。 ジョブに適したデータを選択し、クリーンアップし、構築して使用可能な情報を取得し、すべてを統合する必要があります。 ほとんどの場合、これは需要履歴の毎月の更新と、外れ値やプロモーション需要の除去にすぎません。 また、既存のデータセットを補完または置き換えるために、新しいデータセットの蓄積が必要になる場合もあります。 新しいデータを更新する場合でも、新しいデータを収集する場合でも、データを評価、フォーマット、およびクリーニングする必要があります。
さらに、データを収集して並べ替えるときは、常に次のことを念頭に置いてください。
- 実用的な場合はいつでも、データの視覚的表現を作成してください。
- 予測と同じ用語を使用してメモを取ります。
- まず、関連するデータがデータベースまたはその他のすぐに利用できるソースに既に存在するかどうかを確認する必要があります。
- 収集したすべての情報をログに記録します。これには、時間と日付、および関連すると思われるメモが含まれます。
＃3。 探索的データ分析
データ セットをまとめたら、モデルの開発を開始できます。 データの特性を理解することは、続行するための前提条件です。 適切なモデルを構築するには、データの起源、特性、およびターゲット変数との関係に精通している必要があります。 簡単に言うと、EDA の主な目標はデータの理解です。
収集されたデータには重複する情報が含まれている場合があります。 別の言い方をすれば、そのようなデータを入力として使用すると、モデルが不正確な予測を生成する可能性が高くなります。 したがって、データに対して EDA を実行して、すべての異常、欠損値、およびその他の注意散漫を検出して排除する必要があります。 データ パターン認識により、モデル パラメーターの選択が容易になります。 EDA を使用すると、モデルを作成する前にモデルの精度を高めることができます。
数値計算とデータのグラフ表示は、EDA の XNUMX つの主要機能です。 標準偏差、Z スコア、四分位範囲、平均、中央値、最頻値を計算し、データの歪度を認識すると、分散を説明するのに役立ちます。 データセットの全体像については、ヒート マップ、散布図、棒グラフ、箱ひげ図が役立ちます。
＃4。 コントロールプロダクション
誰もあなたの予測分析と予測を見たり、利用したり、分析したりしなければ、それがどんなに優れていても意味がありません。 予測が期待どおりに使用されたことを確認し、予測が可能な限り正確になるまで手法を強化します。 最初のステップは、聴衆が望む形式で予測を効果的に伝えるスキルを開発することです。 前にも言いましたが、効果的な需要計画担当者は、数字で話すストーリーテラーのようなものです。
さらに、タイミング、有用性、一貫性、および形式は、効果的なコミュニケーションの特徴です。 毎月の終わりに、チームはデマンド レビューを行う必要があります。これは、独立した活動でも、組織の正式な S&OP、FP&A、またはビジネス効率化プロセス (BEP) のコンポーネントでもかまいません。 これらの会議では、インプット、アウトプット、データに関する疑問について話し合い、プロジェクトの成功または失敗を評価できます。
最後に、優れたプロセスを測定および追跡して、それらが効果的であることを確認し、将来の予測を強化する必要があります。 予測およびその他の形式の予測分析は、継続的な開発方法と見なされるべきです。
予測分析の例
予測の助けを借りて、意思決定を改善し、より多くの情報計画を立てます。 貴社での予測分析の導入を促進するために、いくつかの例をまとめました。
＃1。 財務におけるキャッシュ フローの予測
すべてのビジネスは財務記録を保持する必要があり、予測分析はその長期的な存続を決定するのに役立ちます。 売上、収入、支出を予測することで、将来の全体像を作成し、以前の財務諸表の履歴データやより広い業界のデータに基づいて意思決定を行うことができます。
また、財務会計はHBSでVGナラヤナン教授によって教えられており、コアプログラムに必要です。
ナラヤナンは、会社の継続的な改善を確実にするために「マネージャーは先を見据える必要がある」と主張しています。 さらに、「あなたが事業を行っている業界に関係なく、このプロセスには常に途方もない量の不確実性が伴います。」
＃2。 エンターテイメントとホスピタリティのための人員配置要件の確立
Business Analytics では、カジノとホテルの運営会社である Caesars Entertainment が予測分析を使用して、ピーク時に会場に最適なスタッフを配置する方法を詳しく説明しています。
エンターテイメントおよびホスピタリティ業界で常に必要とされる従業員数は、顧客の参入率や退出率など、さまざまな要因によって左右されます。 不十分な人員配置は、不満を抱く顧客、不快な従業員、およびコストのかかるエラーにつながる可能性があり、過剰な人員配置はお金を無駄にします.
さらに、研究者グループは、多数の変数を使用して特定の日にホテルにチェックインするゲストの数を予測する重回帰モデルを作成しました。 Caesars は、この方法を使用してあまり多くの人を雇うことなく、ホテルやカジノに適切に人員を配置することができました。
＃3。 マーケティングにおける行動ターゲティング
マーケティング担当者は、豊富な消費者情報を活用して、ターゲット オーディエンスの習慣や好みに合わせてコミュニケーションを調整できます。 予測分析は、過去の行動パターンを分析して将来の出来事を予測する方法です。
マーケティングでは、予測分析を使用して季節的な売上変動を予測し、キャンペーンのタイミングとターゲットを正しく設定できます。
また、リードが認知から購入に至る可能性は、リードの過去の行動から予測できます。 たとえば、リードがやり取りするコンテンツ提供の数を単一の線形回帰モデルで使用して、統計的に有意なレベルの確実性で、リードが顧客に変わる将来の可能性を予測できます。 この情報を使用して、カスタマージャーニーのどこにいるかに基づいて、戦略的にタイミングのとれた広告を作成できます。
＃4。 生産品質保証
上記の予測分析の例には、起こりうる将来の出来事への対応が含まれていますが、この種の分析は、悲惨な出来事や望ましくない出来事の発生を未然に防ぐためにも使用できます。 たとえば、製造業では、コンピューターを過去のデータに基づいてトレーニングし、特定の機械がいつ故障するかを確実に予測できます。
アルゴリズムが差し迫った障害の状況を検出すると、人間のオペレーターに信号を送信します。人間のオペレーターはマシンを停止できるため、企業は損傷した製品と修理のコストを数百万とは言わないまでも数千ドル節約できます。 このアプローチは、潜在的な障害状態について遠くではなく即座に予測します。
時間、お金、およびエネルギーを節約することは、多くのアルゴリズムの目標であり、これらのプログラムの中には、将来問題が発生しないように改善や修正を提案するものもあります. これは規範的分析の応用です。 実際には、複数の形式の分析が連携して解決策を見つけることは珍しくありません。
予測分析ツール
マーケティング担当者は、予測分析ツールまたはソフトウェアを使用して、顧客の行動をよりよく理解し、将来を予測し、過去の豊富な情報に基づいて戦略計画を策定する場合があります。
アナリストは、マーケティング予算は平均して全社売上の 9.5% であると推定しています。 2020 年の数値は 11% 高かったため、これは減少です。 予算を最大限に活用しなければならないというマーケティング エグゼクティブへのプレッシャーは、かつてないほど高まっています。
予測分析ツールとソフトウェアの出現は、マーケティング部門のリーダーが有利な見通しを見つけ、確固たる事実に基づいて戦略的決定を下すのに役立つため、マーケティング部門にとって天の恵みでした。 分析の取り組みを開始または促進するのに役立つ、トップの予測分析ツールまたはソフトウェアを見ていきます。
＃1。 インプロバド
マーケティング担当者は、収益データ プラットフォームである Impprovado を使用して、自動化されたレポートとダッシュボードを生成し、さまざまなソースからリアルタイムでデータを組み合わせることができます。
500 を超えるデータ ソース (顧客関係管理システム、広告サーバー、電子メール プラットフォームを含む) をプラットフォームでマイニングし、利用可能な形式に変換してから、選択したデータ ウェアハウスまたは視覚化ツールにロードできます。
マーケティング データを統合することで、マーケティング キャンペーンの成功の全体像を把握し、リードがコンバージョン ファネルをどのように通過するかを理解し、マーケティング活動の予想される結果について知識に基づいた推測を行うことができます。 ただし、データの使用方法を拡大し、マーケティング キャンペーンの効果を高めたい場合は、会社のプロフェッショナル サービスを利用できます。
＃2。 KNIME分析ツール
無料でオープンソースの KNIME は、「分析の構成要素」アプローチを採用して多数の機械学習およびデータ マイニング コンポーネントを統合するデータ分析ツールです。 コーディングについてあまり知らないが、効果的なワークフローを作成して実行したい場合、これはあなたのためのプラットフォームです.
ノードのネットワークとして表されるワークフローを使用すると、個々のステップを簡単に監視、分離、およびトラブルシューティングできます。 また、KNIME を使用すると、ユーザーはさまざまなデータ ソースに接続し、大規模なデータセットを処理し、最先端の技術を使用して分類、回帰、次元削減、クラスタリングなどのタスク用の機械学習モデルを構築できます。 さらに、KNIME はグラフィカルな要約とチャートを提供し、ユーザーがモデルを微調整して検証するのに役立ちます。
KNIME には無料版と有料版があります。 ただし、特に大規模なクエリを実行する必要がある場合は、サーバー ライセンスが必要になる場合があります。 たとえば、52,000 人のユーザーと XNUMX つの処理コアをサポートできる大規模なサーバーでは、最低でも XNUMX ドルの費用がかかります。
＃3。 Alteryx
企業がこれまで隠れていたインサイトを見つけて正確な予測を行うのを支援するために、Alteryx は自動化された分析、機械学習、およびデータ サイエンス ツールの完全なスイートを提供します。
このプラットフォームは、企業内の多くのソースから収集された情報を保存および共有するための一元化された場所を提供し、運用メトリックのより完全な全体像、より正確な予測、およびよりまとまりのある戦略策定を可能にします。
金融、人事、情報技術、サプライ チェーン、マーケティング、販売は、Alteryx がサービスを提供する多くの業界のほんの一部です。
＃4。 RapidMiner スタジオ
RapidMiner の予測分析ツールは、データ マイニングとテキスト マイニングにおける同社の主要な能力に基づいて構築されています。 これらの基本的な機能により、複数のソースからデータを抽出してクレンジングし、さまざまな予測モデリング手順に結合することがすべて簡単になります。 すべての新規参入者は、有料と無料の両方の形式で利用できるため、会社の主要商品に足を踏み入れることができます。 RapidMiner ノートブックは、あらゆるスキル レベルのユーザーが予測分析モデルを迅速かつ簡単に作成するのに役立ちます。
さらに、ビジネスは、モデルの作成 (Auto Model) と展開 (Model Deployment)、およびデータ準備 (Turbo Prep) (Model Ops) のための補助ツールも提供します。 共有機能の新しいライブラリのおかげで、予測モデルを会社全体で簡単に共有できるようになりました。 必要に応じて、プラットフォームには、物事を説明し、それ自体を管理するための多くのオプションもあります.
＃5。 TIBCO Statistica
データ サイエンスと機械学習のプラットフォームである TIBCO Statistica の直感的なクリック アンド ゴー インターフェイスは、データ サイエンスの広範な使用への道を開いています。 さらに、TIBCO Statistica は使いやすさと連携にも重点を置いています。これにより、多数のユーザーが同じプロジェクトで同時に作業できるようになり、グループ内での関連データの共有が簡素化されます。
このツールは、さまざまなソースからの大規模なデータセットを処理およびクリーンアップできます。また、さまざまな統計手法と、組み込みのアルゴリズムと機能を使用して統計および機械学習モデルを迅速に開発するための直感的なインターフェイスを提供します。 使いやすさとチームワークを優先するビジネス分析ツールを探しているなら、TIBCO Statistica が最適です。
予測分析ソフトウェア
予測分析は、データ アナリスト、エンジニア、ビジネス オーナーのいずれであっても、日常業務に非常に役立ちます。 それはあなたの会社がより生産的で安全になり、消費者の要求により敏感になるのに役立つかもしれません. 予測分析のための一流のプログラムは、上記のタスクを支援します。 とはいえ、誰もが同じ価値観を持っているわけではありません。 ここでは、試すことができる最高の予測分析ソフトウェアをいくつか紹介します。
＃1。 アナコンダ
Anaconda のいくつかの製品エディションは、同社のデータ サイエンスおよび機械学習機能に熱心なユーザー向けに用意されています。 同社の主要なオープンソース製品は Anaconda Enterprise と呼ばれ、Python と R プログラミング言語に重点を置いています。 このソフトウェアはクロスプラットフォームであるため、Linux、Windows、または Mac で使用して、データ サイエンスと機械学習を行うことができます。 Anaconda を使用すると、ユーザーは 1,500 を超える Python および R データ サイエンス パッケージにアクセスし、ライブラリ、依存関係、および環境を整理し、Dask、NumPy、pandas、および Numba を使用してデータ分析を行うことができます。 Anaconda が結果を生成したら、Matplotlib、Bokeh、Datashader、Holoviews などのツールを使用して結果を調べることができます。
＃2。 ペカン
Pecan は、予測分析とデータ サイエンスのためのデジタル、ローコード、人工知能 (AI) 主導のソリューションです。 ビジネス インテリジェンス (BI) ツールは、売上を増やし、運用を改善するために、ユーザーが利用できるようになっています。 ただし、企業はデータ サイエンティストを雇わなくても費用を節約できます。 まったくコーディングしなくても、同じように機能します。
さらに、製品のサイズを簡単に調整でき、非常に適応性があります。 その多くの利点により、医学および生物科学からビデオゲームおよび電子商取引プログラミングまで、あらゆる規模およびあらゆる分野の組織によって広く採用されています。 Johnson & Johnson、SciPlay、Phoenix など、多くの大企業が使用しています。
AutoML、データセット クリエーター、自動化されたデータ準備、モデリングと強化、AI 駆動の予測分析は、最も重要な側面の一部です。 コーディング経験がほとんどまたはまったくないユーザーでも、AI を活用した実用的な洞察を生成できます。 また、最高の BI アプリと同様に、Pecan はすぐに使用できる予測モデルとユーザー フレンドリーなダッシュボードを提供します。
このソフトウェアは、他の企業プログラムとスムーズに連携します。 Salesforce、Google AdWords、Snowflake、Google Big Query、HubSpot、およびその他のデータおよびマーケティング プラットフォームはすべて、追加のプログラミングなしで統合できます。 ついに、特注のサブスクリプション プランで Pecan があなたのものになるかもしれません。
＃3。 オラクルクリスタルボール
プロセスをモデル化、予測、シミュレート、および最適化するために、多くの企業がソフトウェア アプリケーションである Oracle Crystal Ball を利用しています。 このシステムは、戦略プランナー、金融アナリスト、エンジニア、科学者、事業主、公認会計士、マーケティング マネージャー、ベンチャー キャピタリスト、およびシックス シグマの専門家のニーズを満たすように設計されており、幅広い分野に高度な最適化および計算ツールを提供しています。 さらに、ライバルよりも有利な戦略的選択を行うための豊富なリソースをユーザーに提供します。 このプラットフォームがビジネスに適していると判断した場合は、アプリケーション ユーザーあたり 995 ドルの 218.90 回限りのライセンス価格を利用できます。 ソフトウェア アップグレードのライセンスとサポートについては、サプライヤーが査定する XNUMX ドルの料金がかかります。
予測分析の重要性
いくつかのセクターでは、意思決定プロセスの一部として予測分析を使用しています。 予測分析の重要性は次のとおりです。
＃1。 マーケティング
この業界の労働者は、新しい戦略を策定する際に、経済全体に対する顧客の反応を考慮します。 これらの人口統計学的変化は、現在の製品がターゲット市場に販売される可能性があるかどうかを評価するのに役立ちます。
一方、アクティブなトレーダーは、証券を購入または売却するかどうかを判断する前に、多くの履歴指標を検討します。 過去を見ることで、移動平均、バンド、ブレークポイントを使用して将来の価格変動を予測できます。
＃2。 陰謀の発見
予測分析は、金融セクターでパターン、傾向、およびトランザクションを分析するために使用できます。 銀行またはその他の金融機関は、詐欺の疑いがあると思われるこれらの取引を調査する場合があります。 これを支援するために、特定の取引のタイミングまたは異なる銀行口座間の活動を調べることができます。
＃3。 人事
HR では予測分析を使用して、将来の労働力のニーズやスキル要件を予測したり、従業員データを評価して高い離職率の原因を特定したりするなど、さまざまな活動を強化しています。 ダイバーシティまたはインクルージョン活動の予測に加えて、予測分析は、従業員のパフォーマンス、才能、および好みを調べて、キャリアの進行を予測し、キャリア開発計画に役立てることができます。 また、読んでください 人事分析: 重要性、例、コース、仕事。
＃4。 予測
製造では、サプライ チェーン リソースの最も効率的な使用を保証するため、予測は非常に重要です。 在庫管理や製造現場など、サプライチェーンの重要な部分を円滑に運用するには、正確な予測が不可欠です。
これらの予測に使用されるデータの品質は、多くの場合、予測モデリングの助けを借りてクリーンアップおよび最適化されます。 モデリングを使用すると、システムが顧客対応プロセスからの情報を含むより多くのデータを取り込むことができるため、より良い予測が可能になります。
まとめ
予測分析を使用するための最初のステップは困難に思えるかもしれませんが、ボールを転がすためのプロセスとリソースに専念している企業は成功する可能性があります。 ビジネスの重要な部分で小規模なパイロット プロジェクトから始めることは、初期投資を抑え、その投資の回収にかかる時間を短縮するための優れたアプローチです。 モデルが運用可能になると、通常、有用な洞察が得られる数年間、メンテナンスはほとんど必要ありません。
予測分析に関するよくある質問
予測分析はどこで使用されますか?
銀行、医療、広告、小売などの多くの分野で、予測分析が利用されています。 予測分析では、回帰分析、デシジョン ツリー、ニューラル ネットワークなど、さまざまな手法が使用されます。 今、未来の視点で分析。
XNUMX種類の予言とは？
- 帰納的
- 演繹的
- 誘拐
予測分析の目的は何ですか?
機械学習アルゴリズムや複雑な予測モデリングなどの統計的手法を使用して、将来のイベントを予測します。
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