تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده شکلی از تجزیه و تحلیل پیشرفته است که از داده های فعلی و تاریخی برای پیش بینی فعالیت، رفتار و روندها استفاده می کند. این رویکرد شامل استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل آماری، پرس و جوهای داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین برای مجموعه داده ها برای ایجاد مدل های پیش بینی است که یک مقدار عددی به احتمال وقوع یک عمل یا رویداد خاص نسبت می دهد.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یک رشته کلیدی در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها است، یک اصطلاح برای استفاده از روش‌های کمی و دانش تخصصی برای استخراج معنی از داده‌ها و پاسخ به سؤالات اساسی در مورد یک کسب و کار، آب و هوا، بهداشت و درمان و تحقیقات علمی است.
سه نوع عمده از تجزیه و تحلیل کسب و کار وجود دارد. رایج ترین نوع آن تجزیه و تحلیل توصیفی است که گزارشی از آنچه در یک کسب و کار اتفاق افتاده است را ارائه می‌دهد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، موضوع این مقاله، به کسب و کارها کمک می‌کند تا پیش‌بینی کنند چه اتفاقی خواهد افتاد. به دنبال الگوهایی با استفاده از تجزیه و تحلیل داده می‌گردد و آن‌ها را برای کمک به کسب و کارها در کاهش ریسک‌ها و بهره‌برداری از فرصت‌ها پیش‌روی می‌کند. دسته سوم، تجزیه و تحلیل تجویزی، بهترین روش بعدی را بر اساس هوش مصنوعی تولید شده توسط دو نوع تحلیل دیگر تجویز می‌کند یا به طور خودکار انجام می‌دهد. دو حالت دیگر از تجزیه و تحلیل گاهی اوقات در زنجیره تجزیه و تحلیل کسب و کار ظاهر می‌شود: تجزیه و تحلیل تشخیصی که علت وقوع اتفاقی را بررسی می‌کند و تجزیه و تحلیل زمان واقعی که داده‌ها را هنگام تولید، جمع آوری یا به روز رسانی تجزیه و تحلیل می‌کند.
پیشنهاد بهفالب : فرایندکاوی چیست؟
چرا تجزیه و تحلیل پیش بینی مهم است؟
امروزه نیاز به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مسلماً حیاتی‌تر از همیشه است. Delen، استاد علم مدیریت و سیستم‌های اطلاعاتی در دانشگاه ایالتی اوکلاهاما، در مقدمه‌ای برای تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌نویسد: «مفهوم سنتی یادگیری از اشتباهات دیگر کاربرد ندارد؛ واقعیت امروزی بیشتر شبیه یک اشتباه و شما از رقابت جا می‌مانید است. سازمان‌هایی که از تحلیل‌های کسب و کار استفاده می‌کنند نه تنها می‌توانند زنده بمانند، بلکه اغلب در این نوع شرایط پیشرفت می‌کنند.»
داده‌ها رگ حیاتی تجزیه و تحلیل کسب و کار و به طور فزاینده‌ای سوخت کسب و کار هستند. شرکت‌های بزرگ و کوچک، بر اساس داده‌های تولید و جمع آوری شده از عملیات و منابع خارجی به بقا ادامه می‌دهند. به عنوان مثال، شرکت‌ها داده‌هایی را در هر مرحله از سفر خریدار جمع‌آوری می‌کنند و ردیابی می‌کنند که چه زمانی، چه چیزی، چه مقدار و چقدر مشتریان خرید می‌کنند. آن‌ها همچنین نقص‌های مشتری، شکایات، تأخیر در پرداخت‌ها، پیش‌فرض‌های اعتباری و کلاهبرداری را دنبال می‌کنند.
پیشنهاد بهفالب : مدیریت ارتباط با مشتری چیست؟
اما حجم انبوهی از داده‌هایی که کسب و کارها روی مشتریان، عملیات، تامین‌کنندگان، عملکرد کارکنان و غیره جمع‌آوری می‌کنند، مفید نیست. Donald Farmer، کارشناس تحلیلی، مدیر مشاور TreeHive Strategy، در مقاله‌ای خود در مورد تفاوت بین اطلاعات توصیفی، خاطرنشان کرد: «داده‌ها در عملیات کسب و کار بسیار فراگیر شده‌اند که صرف دسترسی به داده‌های بیشتر یا بهتر به خودی خود یک تفاوت کلیدی نیست. آنچه امروز نتایج کسب و کار را تغییر می‌دهد این است که چگونه داده‌های خود را می‌فهمیم و بر اساس آن عمل می‌کنیم. این درک نیازمند تجزیه و تحلیل است.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با جستجوی الگوهای معنادار در این داده‌های انباشته و سپس ساخت مدل‌هایی که پیش‌بینی می‌کنند در آینده چه اتفاقی خواهد افتاد، به کسب و کارها کمک می‌کند. به عنوان مثال، بر اساس رفتار گذشته مشتری و رفتار سایر مشتریان با ویژگی‌های مشابه، چقدر احتمال دارد که مشتری به نوع خاصی از پیشنهاد بازاریابی پاسخ دهد؟
بخش‌های فروش و بازاریابی باهوش مدت‌هاست که از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده کرده‌اند، اما استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده اکنون در کارکردهای کسب و کار و صنایع یافت می‌شود. سازمان‌ها از آن برای بهبود معیارهای کلیدی عملکرد با کاهش ریسک، بهینه‌سازی عملیات و افزایش کارایی و تنظیم استراتژی‌هایی استفاده می‌کنند که در نهایت مزیت رقابتی ایجاد می‌کنند.
با این حال، تکنیک‌های پیشرفته مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی، همانطور که در زیر ذکر شده است، می‌توانند چالش برانگیز باشند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی چگونه کار می کند؟
برنامه‌های نرم‌افزاری تحلیل پیش بینی کننده از متغیرهایی استفاده می‌کنند که می‌توانند برای پیش‌بینی رفتار احتمالی افراد، ماشین‌آلات یا سایر نهادها اندازه‌گیری و تجزیه و تحلیل شوند.
متغیرهای متعدد در یک مدل پیش بینی با قابلیت ارزیابی احتمالات آینده با سطح قابل قبولی از قابلیت اطمینان ترکیب می‌شوند. این نرم‌افزار به شدت بر الگوریتم‌ها و روش‌های پیشرفته مانند مدل‌های رگرسیون لجستیک، تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی و درخت‌های تصمیم متکی است.
توسعه این پیش بینی‌ها لزوما آسان، سریع یا ساده نیست. همانطور که Elif Tutuk، معاون نوآوری و طراحی در BI و ارائه دهنده نرم افزار مدیریت داده Qlik، به خبرنگار فناوری George Lawton گفت، جمع آوری داده‌ها به تنهایی می‌تواند ماه‌ها یا حتی سال‌ها طول بکشد. علاوه بر این، اگر داده‌ها نادرست یا قدیمی باشند یا از ابزارهای اشتباه استفاده شود، نتایج پیش‌بینی‌کننده تأثیر منفی خواهد داشت.
پیشنهاد بهفالب : هوش تجاری و فرایندکاوی
فرآیند تحلیل پیش‌بینی‌کننده بر اساس صنعت، حوزه و بلوغ سازمانی متفاوت است. یک مثال ساده از استقرار تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده شامل خرید یک محصول است. در طرف دیگر این طیف، سازمان‌هایی هستند که چارچوب‌های قوی برای توسعه، انتشار، استقرار و تکرار مدل‌های پیش‌بینی سفارشی شده برای کسب و کارشان ایجاد می‌کنند.
نمونه هایی از تجزیه و تحلیل پیش بینی در کسب و کار چیست؟
نمونه‌هایی از برنامه‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده عملکردها و صنایع را در بر می‌گیرد. Maria Korolov، روزنامه‌نگار فناوری در نگاه به روز خود به برترین موارد استفاده تحلیلی پیش‌بینی‌کننده در کسب و کار گزارش داد، به‌علاوه، با دقیق‌تر شدن، استفاده آسان‌تر و ارزان‌تر شدن فناوری، کاربردها و مزایای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده افزایش خواهد یافت.
در اینجا نمونه‌ای از نحوه استفاده کسب و کارها از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده آورده شده است.
بازاریابی: استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در بازاریابی، نحوه فروش شرکت‌ها به مشتریان را تغییر داده است. Mary K. Pratt، در مقاله‌ای در مورد چگونگی ایجاد موفقیت در بازاریابی با تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده گزارش داد که انواع موارد استفاده شامل بهترین اقدام بعدی، صلاحیت رهبری، مدیریت پیشگیرانه ریزش، پیش بینی تقاضا و استفاده از تجزیه و تحلیل‌های پیش بینی برای کمک به تصمیم گیری در مورد سبک رسانه‌ای و شکل پیام رسانی که بهترین طنین انداز را در بین مشتریان خاص دارد.
مدیریت زنجیره تامین: همه‌گیری COVID-19 نیاز به مدل‌های آماری بهتر و پیش‌بینی در مدیریت زنجیره تامین را برجسته کرد. Alexander Wurm، تحلیلگر تحقیقاتی، به کورولوف گفت، این بیماری همه گیر شرکت‌ها را مجبور کرد تا داده‌های تاریخی خود را دور بریزند و فرآیندهای خود را با داده‌های درلحظه به روز کنند. به عنوان مثال، داده‌های در لحظه تولید شده توسط اینترنت اشیا به شرکت‌ها در مورد کالاهایی که خراب شده‌اند یا آسیب دیده‌اند، هشدار می‌دهد و سودمندی تجزیه و تحلیل پیش بینی را در محیط‌های به سرعت در حال تغییر افزایش می‌دهد.
بهداشت و درمان: همانطور که Pratt در خلاصه ای از 12 روشی که تجزیه و تحلیل پیش بینی ارزش در بهداشت و درمان فراهم می کند گزارش کرد، استفاده از آن در این زمینه چالش برانگیز است و انتظار می‌رود افزایش یابد. پیش‌بینی احتمال ابتلای بیماران به شرایط پزشکی خاص و پیش‌بینی پیشرفت بیماری‌ها در بیماران، کاربردهای بزرگی است که شامل ذخیره‌سازی داده‌ها از سوابق الکترونیکی سلامت، مخازن فدرال، داده‌های بیومتریک، داده‌های ادعاها و موارد دیگر می‌شود. مدیریت سلامت همچنین از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده سود می‌برد که برای شناسایی بیماران در معرض خطر بالای بستری مجدد در بیمارستان، بهینه‌سازی تخصیص منابع و مدیریت زنجیره‌های تامین، در میان سایر کاربردها استفاده می‌شود.
نگهداری و نظارت پیش بینی: داده‌های اینترنت اشیا برای پیش بینی خرابی تجهیزات استفاده می‌شود. تولید کنندگان حسگرها را به ماشین آلات در کف کارخانه و محصولات مکاترونیک مانند خودرو متصل می‌کنند. سپس داده‌های حسگر برای پیش‌بینی زمان انجام تعمیرات و تعمیرات به منظور جلوگیری از مشکلات استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده همچنین برای نظارت بر خطوط لوله نفت و گاز، دکل‌های حفاری، مزارع آسیاب‌های بادی و سایر تاسیسات صنعتی IoT استفاده می‌شود. پیش بینی آب و هوای محلی برای کشاورزان تا حدی بر اساس داده‌های جمع آوری شده از ایستگاه‌های داده آب و هوای مجهز به حسگر نصب شده در مزارع، یکی دیگر از برنامه‌های مدل سازی پیش بینی مبتنی بر اینترنت اشیا است.
جمع بندی
طیف گسترده‌ای از ابزارها در مدل سازی و تحلیل پیش بینی استفاده می‌شود. AWS،Google ، IBM، مایکروسافت، SAP، SAS و بسیاری از فروشندگان نرم افزار دیگر ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی و فناوری‌های مرتبط با پشتیبانی از یادگیری ماشین و برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق را ارائه می‌دهند.
ارتباط با تیم متخصصین فرآیندکاوی بهفالب جهت رفع نیازهای سازمانی شما
