Предсказание будущего — вот для чего были созданы данные.

Предиктивная аналитика, также известная как прогнозная аналитика, — это термин, используемый для аналитических и статистических методов, которые помогают прогнозировать будущие изменения, события и поведение для различных тем.

Сегодня компании завалены данными, которые хранятся и собираются из различных носителей и источников. Предиктивная аналитика очень помогает анализировать и понимать статистические методы, которые могут помочь в прогнозировании будущего сюжета.

Многие предприятия используют прогнозную аналитику для оптимизации операций, улучшения маркетинговых кампаний и увеличения доходов. Прогнозные модели помогают компаниям привлекать, удерживать и развивать клиентов.

Компании используют прогностическую аналитику для прогнозирования будущих событий на основе прошлых данных. Это помогает им снижать риски и выявлять возможности, такие как оценка пожизненной ценности клиентов или планирование экономических спадов.

Ожидания клиентов зашкаливают, а конкуренция растет, и компании ищут преимущества, предлагая продукты и услуги, чтобы выделиться на рынке и обеспечить непревзойденное качество обслуживания клиентов. Там, где клиенты ожидают, что компании будут читать их мысли и удивлять чем-то новым, компании всегда будут на шаг впереди, чтобы сделать это.

Процесс предиктивной аналитики:

Определить проект. Как и все аналитические усилия, прогнозирование начинается с планирования. Команды охватывают потребности каждого вовлеченного бизнес-подразделения, например, продукта, маркетинга, поддержки клиентов или аналитики. Каковы их цели? На какие вопросы они надеются ответить? Как они предпочитают просматривать данные? Какие источники им наиболее интересны? Шаг первый – составить план отслеживания.

Сбор данных.Сбор данных занимает второе место и занимает больше всего времени. Команды определяют свои источники данных, проверяют чистоту и актуальность данных и подключают эти источники к инструменту аналитики. Поскольку большая часть данных со временем устаревает, а срок действия такой информации, как записи о клиентах, может истечь каждые несколько лет, на этом этапе часто происходит расползание миссии. Решение одной проблемы с данными иногда выявляет больше проблем с данными, и проект выходит за рамки его возможностей.

После интеграции данных команды могут просматривать данные из нескольких источников в интерфейсе инструмента аналитики. Например, SaaS-компания может связать свои данные CRM, данные о продуктах, данные веб-сайтов, заметки колл-центра и сторонних поставщиков данных и начать делать выводы о том, как столпы ее бизнеса влияют друг на друга.

Очистка и анализ. Очистите, подготовьте и интегрируйте данные, чтобы подготовить их к анализу. Удалите ненужные наблюдения из набора данных, включая повторяющиеся наблюдения или нерелевантные наблюдения. Повторяющиеся наблюдения чаще всего случаются во время сбора данных.

Создайте и протестируйте свою модель. Создайте свою прогностическую модель, обучите ее набору данных и протестируйте ее, чтобы убедиться в ее точности. Для создания безошибочной модели может потребоваться несколько итераций. Построение модели данных является важным шагом в проектировании хранилища данных.

Моделирование данных — это процесс, используемый для определения способа хранения данных. Термин «модель» понимается неправильно. Это не обязательно компьютерная программа — это просто уравнение, которое обобщает взаимосвязь и предлагает результат. Например, говоря: «Если происходит X, вероятность появления Y вдвое выше». Любое алгебраическое уравнение технически является моделью.

Примеры прогностических моделей:

  • SaaS. Лиды, посетившие более 10 веб-страниц, совершают покупку на 50 % чаще.
  • Электронная торговля: покупатель, отказавшийся от товара, в 3 раза чаще нажимает на объявление.
  • СМИ и развлечения. Слушателям, которым нравится хэви-метал, в 2 раза больше нравится рок.

Для создания любой базы данных модель данных считается логической структурой для создания базы данных. Модель данных включает сущности, атрибуты, ограничения, отношения и т. д. Модель данных — это просто оболочка без заполненных данных. Это не более чем рисунок.

К наиболее распространенным типам моделей относятся:

  • Дерево решений использует виртуальную блок-схему для перечисления всех возможных результатов события. Деревья решений — это простейший метод прогнозирования, который особенно полезен, когда в модели есть пропущенные значения или неизвестные переменные.
  • Регрессионный анализ количественно определяет взаимосвязь нескольких переменных и выражает ее в процентах. Переменные могут быть слабо коррелированы, сильно коррелированы или вообще не коррелированы.
  • Модели машинного обучения основаны на нейронной сети или алгоритме, имитирующем человеческий мозг, для обнаружения связи между переменными. Нейронные сети сильны, но они не всегда могут объяснить, почему они пришли к тому или иному выводу.

Развертывание. Если модель работает, команды используют ее. Но они всегда должны проверять его эффективность на выборке, прежде чем широко внедрять его, точно так же, как они проводят A/B-тестирование дизайна новых продуктов перед запуском. Старое доброе человеческое суждение — это эффективная проверка качества, позволяющая убедиться, что результаты и рекомендации модели имеют смысл. Если они кажутся особенно далекими от истины, это возможность для команд перепроверить свои данные, модель и лежащие в их основе предположения.

Контролировать и уточнять. То, что работает в тестовой среде, очень редко работает в реальности без корректировки. Но реальные данные о производительности от реальных пользователей — это первый шаг к улучшению модели, чтобы она давала надежные полезные результаты.

Предиктивная аналитика против предписывающей аналитики:

Аналитика делится на четыре категории в зависимости от степени, в которой она ориентирована на будущее. Прогнозная аналитика и предписывающая аналитика очень похожи, за исключением того, что предписывающая аналитика делает еще один шаг вперед, чтобы рекомендовать или инициировать действие, как в случае с беспилотным автомобилем. Программное обеспечение для прогнозной аналитики используется для прогнозирования, а программное обеспечение для предписывающей аналитики используется для рекомендаций.

  • Описательная аналитика предоставляет данные о прошлом.
  • Диагностические данные отображают данные в режиме реального времени.
  • Прогнозная аналитика прогнозирует будущие события, используя прошлые данные.
  • Предписывающая аналитика прогнозирует будущие события и рекомендует действия.

Проблемы прогнозной аналитики:

Единственное, что растет быстрее, чем использование прогнозной аналитики, — это ее неправильное использование. По мере удешевления больших данных, быстрых вычислений и удобного программного обеспечения самые разные компании пытаются предсказывать будущее. Несмотря на обилие данных, большинство людей ничем не отличаются от Креза и основывают свои прогнозы на предположениях. Компании нанимают сотрудников, полагая, что их доходы будут продолжать расти, инвестируют, полагая, что рынок не изменится, и запускают продукты, полагая, что понимают, чего хотят клиенты. Предположения подобны линиям разломов при землетрясении, которые угрожают моделям, лежащим на них. Но даже самые худшие предположения можно нейтрализовать, если принять во внимание.

Предполагая, что будущее будет похоже на прошлое

Иногда происходят события, которых раньше никогда не было. Их называют событиями черных лебедей, исходя из идеи, что никакое количество наблюдений за белыми лебедями не может подтвердить гипотезу о том, что все лебеди белые. Только когда кто-то видит черного лебедя, он понимает, что гипотеза неверна. Но поскольку черные лебеди никогда не встречались в прошлых данных, прогностическая модель никогда не могла их предсказать.

Эта презумпция непрерывности является наиболее распространенным ложным предположением в бизнесе. Вот почему ранее было классно предсказано, что iPhone никогда не будет успешным, Oracle не спешила распознавать возможности облачного программного обеспечения, а Blockbuster не удалось перейти к потоковому видео. Согласно прошлым данным, их руководители не ошиблись.

Как говорится в афоризме, предсказывать трудно — особенно в отношении будущего. Компании могут улучшить свои прогнозы, инвестируя в команды, инструменты и обучение, которые помогут им извлечь выгоду из положительных сторон прогнозов, не страдая от недостатков.

При правильной настройке и здоровом чувстве конструктивной паранойи предсказание возможно.