Googleトレンドによると、予測分析への関心は過去XNUMX年間一貫して高まっています。
予測分析（高度な分析とも呼ばれます）は、ビジネスインテリジェンスにますますリンクされています。 しかし、このXNUMXつは実際には関連しています。もしそうなら、ビジネスインテリジェンス活動をこの分析と統合することで、企業はどのような利点を得ることができますか？ ビジネスインテリジェンスと予測分析の違いは何ですか？ 質問に答えて、この記事の予測分析の実際の例も見てみましょう。
予測分析とは何ですか？
履歴データ、機械学習、人工知能を使用して将来何が起こるかを予測することを、予測分析と呼びます。 この履歴データは、データの主要な傾向とパターンを考慮した数学モデルに読み込まれます。 その後、モデルは現在のデータに適用され、次に何が起こるかを予測します。
予測分析データを使用すると、ビジネスおよびビジネスアプリケーションが、有益な運用上の変更をもたらす可能性のあるアクションを提案するのに役立ちます。 予測分析は、変更がリスクの軽減、運用の改善、および/または収益の増加に役立つかどうかをアナリストが推定するのに役立ちます。 予測分析は、その核となる部分で、「現在のデータに基づいて何が起こる可能性が最も高いか、そしてその結果を変更するために何ができるか」という質問に答えようとします。
ビジネスインテリジェンスの例における実世界の予測分析
予測分析は、多くの企業にとって目新しいものではありません。 ただし、日々の企業プロセスを改善し、競争力のある差別化を生み出すために、さまざまな業界でますます採用されています。
実際には、予測分析はさまざまな形をとることができます。 次の可能性を考慮してください。
- どの顧客がサービスまたは製品を放棄する可能性が高いかを判断します。 予測分析モデルを実装したヨガスタジオについて考えてみます。 以前のデータに基づいて、アルゴリズムは「ジェーン」がメンバーシップを更新しないことを予測し、そうするように彼女を誘惑するインセンティブを推奨する場合があります。 ジェーンがスタジオに戻ると、システムはメンバーシップリレーションチームにアラートを送信します。メンバーシップリレーションチームは、彼女にインセンティブを提供するか、メンバーシップの更新について話します。 この例では、予測分析をリアルタイムで使用して、顧客離れを防ぐことができます。
- 購入する可能性が最も高い顧客にマーケティングメッセージを送信します。 あなたの会社がアップセルマーケティングキャンペーンに費やすのに5,000ドルしかなく、10万人の消費者がいる場合、それぞれにXNUMX％の割引を与える余裕はありません。 予測分析とビジネスインテリジェンスは、商品を購入する可能性が最も高い顧客を予測し、それらの人々だけにクーポンを配布して収入を最大化するのに役立ちます。
- 適切な計画によって顧客サービスを改善します。 企業は、高度な分析とビジネスインテリジェンスを利用することで、需要をより正確に見積もることができます。 需要を満たすのに十分な従業員とリソースを確保できるように、今週末に特定の場所に滞在する人数を予測したいホテル会社を考えてみてください。
予測分析のアプリケーション
予測分析は、さまざまなビジネスで使用される意思決定ツールです。
＃1。 予測
予測は、サプライチェーンのリソースを最適に使用することを保証するため、製造において重要です。 たとえば、在庫管理と製造現場は、機能するために正確な予測を必要とするサプライチェーンホイールの重要なスポークです。
予測モデリングは、そのような予測に使用されるデータの品質をクリーンアップおよび最適化するために頻繁に使用されます。 モデリングにより、顧客対応活動からのデータを含む追加データがシステムによって消費される可能性があり、より正確な予測が得られます。
＃2。 クレジット
信用格付けは予測分析を利用しています。 消費者または企業が信用を申請する場合、申請者の信用履歴および同様の特性を持つ借り手の信用記録からの情報を使用して、申請者が延長された信用を返済できないリスクを予測します。
＃3。 引受
引受 データと予測分析に大きく依存しています。 保険会社は、保険契約者を調査して、同様の保険契約者の現在のリスクプールと、支払いにつながった以前のイベントに基づいて、将来の請求に対して支払いが必要になる可能性を判断します。 アクチュアリー 通常、属性を以前の保険契約者および請求に関するデータと比較する予測モデルを利用します。
＃4。 マーケティング
新しいキャンペーンを計画するとき、この分野の人々は、消費者が経済全体にどのように反応したかを考慮します。 彼らは人口動態の変化を利用して、現在の製品構成が消費者に購入を促すかどうかを判断できます。
一方、アクティブなトレーダーは、証券を購入するか売却するかを決定する際に、過去のイベントに基づいてさまざまな指標を検討します。 移動平均、バンド、およびブレークポイントは以前のデータに基づいており、将来の価格変動を推定するために使用されます。
最も一般的な予測モデルは、決定木、回帰（線形およびロジスティック）、およびニューラルネットワークであり、これらは深層学習の方法とテクノロジーの新しい分野の一部です。
予測分析モデルの種類
予測分析では、決定木、ニューラルネットワーク、回帰のXNUMXつの手法を採用しています。 これらのそれぞれについてさらに学ぶために読んでください。
＃1。 デシジョンツリー
何が誰かの決定を左右するのかを理解したい場合は、決定木が役立ちます。 このモデルは、価格や時価総額などの特定の変数に応じてデータを部分に分割します。 名前が示すように、それは木に似ており、明確な枝と葉があります。 ブランチはさまざまなオプションにアクセスできるように反映し、個々の葉は特定の選択を表します。
それらは理解と分析が簡単であるため、決定木は最も基本的なモデルです。 また、迅速に決定を下す必要がある場合にも非常に役立ちます。
＃2。 回帰
これは、統計分析で最も一般的なモデルです。 大量のデータのパターンを見つける必要があり、入力間に線形関係がある場合は、それを使用します。 この方法は、データセット内のすべての入力間の関係を表す式を計算することによって機能します。 たとえば、回帰を使用して、価格やその他の重要な要素が証券のパフォーマンスにどのように影響するかを判断できます。
＃3。 人工ニューラルネットワーク
予測分析の一種としてのニューラルネットワークの作成は、人間の脳の動作を模倣することによって行われました。 このモデルは、人工知能とパターン認識を使用して、複雑なデータの相互作用を処理できます。 データが多すぎる場合、データセット内の入力と出力の関係を特定するために必要な数式がない場合、または予測を行う必要がある場合など、克服する必要のある複数の障害がある場合に使用します。説明を思い付くより。
決定木と回帰をモデルとしてすでに利用している場合は、ニューラルネットワークを使用して調査結果を裏付けることができます。
企業はどのように予測分析を利用できますか？
前述のように、予測分析はさまざまなアプリケーションに適用できます。 企業はモデルを使用して、目標を前進させ、運用を改善することができます。 企業は通常、予測モデルを使用して、顧客サービスとアウトリーチを強化するのを支援します。
経営幹部や事業主は、このタイプの統計分析を利用して顧客の行動を判断します。 たとえば、ビジネスの所有者は、予測手法を利用して、欠陥があり競合他社に行く可能性のある通常の消費者を特定してターゲットにすることができます。
それは広告とマーケティングにおいて重要です。 モデルは、どのクライアントがマーケティングおよび営業活動に積極的に反応する可能性が高いかを予測するために企業が使用できます。 幅広いマーケティングを行う代わりに、ビジネスオーナーは前向きに反応するクライアントをターゲットにすることでお金を節約できます。
予測分析の利点
予測分析には多くの利点があります。 前に述べたように、このタイプの分析を使用すると、他の（そして明白な）回答が利用できない場合に結果について予測を行うときにエンティティを支援できます。
モデルは、投資家、金融専門家、およびビジネスリーダーがリスクを軽減するのに役立ちます。 たとえば、投資家とそのアドバイザーは、特定の予測分析モデルを利用して、年齢、資本、野心などの側面を考慮に入れることで、投資家へのリスクを最小限に抑えた投資ポートフォリオの設計を支援できます。
これらのモデルを利用すると、コスト削減に大きな影響があります。 企業は、製品をリリースする前に、製品が成功するか失敗するかを予測できます。 あるいは、製造プロセスが始まる前に予測手法を採用することにより、生産強化のための資金を確保することもできます。
予測分析に対する批判
その結果に不平等が認められているため、予測分析の使用は批判されており、場合によっては法的に制限されています。 最も一般的には、これには、クレジットスコアリング、住宅ローン、雇用、犯罪行為のリスクなどの分野で人種または民族グループに対する統計的差別をもたらす予測モデルが含まれます。
この予測分析のよく知られた例は、銀行による住宅ローンのレッドライニングの（現在は違法な）慣行です。 そのような分析の使用から導き出された予測が正確であるかどうかに関係なく、それらの使用は一般に眉をひそめ、人種などの情報を明示的に含むデータは現在、予測分析から頻繁に除外されています。
まとめ
すべての企業は、予測分析を利用して顧客に関するデータを収集し、過去の行動に基づいて次のステップを予測することで利益を得ることができます。 このデータを使用して、収益に影響を与え、パフォーマンスに影響を与える意思決定を行うことができます。
予測分析に関するFAQ
データ分析における予測分析とは何ですか？
予測分析は、履歴データと、統計モデリングや機械学習などの分析手法を使用して将来の結果を予測するデータ分析の一種です。
HRの予測分析とは何ですか？
HRの予測分析とは、統計を使用し、既存のデータから学習して将来の結果を予測するHRテクノロジーを指します。 これは意思決定ツールです。
予測分析分析がビジネス分析BAプロセスの次の論理ステップであるのはなぜですか？
予測分析分析は、顧客の反応や購入を決定することでマーケティングキャンペーンを最適化し、クロスセルの機会を促進し、在庫を予測してリソースを管理することでビジネスオペレーションを改善するため、ビジネス分析の次の論理的なステップと見なされます。
