Полное руководство по предиктивной аналитике

Привет мой друг!

Аналитика данных играет огромную роль во многих компаниях, позволяя разрабатывать более эффективные бизнес-стратегии и принимать более обоснованные решения.

В авангарде этой тенденции находится предиктивная аналитика, позволяющая компаниям получить представление о том, что может произойти в будущем.

Являясь одним из четырех основных видов анализа данных, предиктивная аналитика представляет собой один из наиболее часто используемых методов анализа.

1. Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика - это наука об использовании данных для составления прогнозов на будущее.

Это одна из форм анализа данных, в которой основное внимание уделяется использованию статистического моделирования и алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций. Эти модели используются для составления прогнозов на будущее.

Однако следует учитывать, что предиктивную аналитику не следует путать с предписывающей аналитикой, которая дает рекомендации о том, что делать на основе полученных данных.

На самом деле, предиктивная аналитика - это шаг перед предписывающей аналитикой и основа для более продвинутого анализа. Для более подробного ознакомления мы приводим сравнение предиктивной и предписывающей аналитики, которое проливает свет на различия между ними.

Теперь, когда вы получили более четкое представление о том, что такое предиктивная аналитика, давайте рассмотрим ее виды.

Начни применять новейшие методы анализа обучаясь на курсе "Профессия Продакт-менеджер" от Skillbox! Вы научитесь создавать, продвигать и развивать прибыльные продукты, которые действительно нужны аудитории. Сможете строить стратегии, считать бюджеты и управлять командой. Соберёте сильное портфолио для старта карьеры. 

2. Виды предиктивной аналитики

Предиктивную аналитику можно условно разделить на три основных типа:

• Кластеризация
• Временные ряды
• Классификация

Теперь рассмотрим каждый из них более подробно.

1. Кластеризация

Кластеризация - это процесс разделения данных на отдельные группы по схожим признакам. Это позволяет проводить дальнейший анализ и понимать естественную группировку данных.

Кластеризация позволяет выявлять сходства, когда точки данных оказываются рядом друг с другом. Это помогает обнаружить закономерности, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

2. Временные ряды

Прогнозный анализ временных рядов рассматривает тенденции изменения данных за определенный период времени. Это позволяет прогнозировать будущие значения и выявлять любые закономерности или отклонения от нормы на основе прошлых данных.

Временные ряды особенно полезны при прогнозировании продаж, цен на акции, количества посетителей сайта - любых данных, которые чувствительны ко времени и могут изменяться с течением времени.

3. Классификация

Классификация - это процесс отнесения данных к определенным классам на основе определенных характеристик. Она помогает обобщить наборы данных в дискретные группы, которые облегчают дальнейший анализ.

В классификационной предиктивной аналитике обычно используются модели машинного обучения под наблюдением. Эти модели помогают осуществлять группировку и сегментацию.

В каждом из этих типов используются различные методы моделирования, которые мы рассмотрим в следующем разделе.

3. Методы прогнозирующего моделирования

Предиктивные модели - это математические уравнения и алгоритмы, используемые для прогнозирования будущего результата, например оттока клиентов или эффективности продаж.

Существует широкий спектр методов прогнозного моделирования, таких как:

• Регрессия
• деревья решений
• Нейронные сети (подмножество машинного обучения и движущая сила генеративных инструментов ИИ, таких как ChatGPT)
• Случайные леса
• Кластеризация по методу K-средних
• K-nearest neighbors (k-NN)
• Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA)

Используемая методика зависит от имеющихся данных и результатов, которые вы хотите получить.

Чтобы помочь вам понять их контекст, я разделил их по типу.

Классификация

Регрессионные методы, такие как логистическая регрессия, относятся к классификационному типу предиктивной аналитики и используются для прогнозирования вероятностей.

Деревья решений также используются для классификации, но они нацелены на поиск наиболее важных взаимосвязей между переменными.

Нейронные сети предполагают подачу данных в искусственную сеть для выявления закономерностей или тенденций, которые в противном случае не были бы обнаружены человеком.

Случайные леса используют несколько деревьев решений для прогнозирования, что делает их более точными, чем модели с одним деревом решений. Обе эти системы также используются для классификации.

Кластеризация

Для кластеризации прогнозов чаще всего используются методы кластеризации k-means и k-nearest neighbors (k-NN).

Кластеризация по методу k-means используется для поиска естественных кластеров в данных путем минимизации внутрикластерной изменчивости.

Метод k-NN использует ближайших соседей точки для предсказания ее класса или метки.

Временные ряды

Наконец, ARIMA - это метод временных рядов, используемый для прогнозирования будущих значений на основе прошлых наблюдений.

Она предполагает использование авторегрессии, которая рассматривает прошлые значения для прогнозирования будущих, и скользящего среднего, которое используется для сглаживания колебаний в данных временного ряда.

Модели ARIMA в основном используются в прогнозной аналитике временных рядов для выявления долгосрочных тенденций или сезонных закономерностей.

Теперь я расскажу вам подробнее о подготовке данных в предиктивной аналитике.

4. Подготовка данных и выбор признаков

Подготовка данных - важный этап в предиктивной аналитике, поскольку она позволяет очистить и отформатировать данные таким образом, чтобы они были готовы к анализу. Это означает выбор релевантных атрибутов, удаление ненужных точек данных и решение проблемы недостающих значений.

Выбор признаков - это часть этапа подготовки данных, на котором можно определить, какие переменные окажут наибольшее влияние на результат. Он используется для предотвращения чрезмерной подгонки.

Слишком большое количество признаков приводит к чрезмерной подгонке, поэтому для получения точных результатов необходимо уменьшить количество используемых признаков или переменных.

Проще говоря, чрезмерная подгонка - это когда модель слишком тесно прилегает к обучающим данным и начинает запоминать их, а не учиться на них. Таким образом, модель не может делать прогнозы на основе новых данных.

5. Реальные области применения прогнозной аналитики

Вот некоторые области применения прогнозной аналитики, с которыми вы можете столкнуться:

Сегментация клиентов

Сегментация клиентов делит их на группы по различным признакам и прогнозирует их поведение. Чаще всего это используется в маркетинге, где различные продукты ориентированы на разные демографические группы клиентов.

Более четкое понимание того, как и где их клиенты взаимодействуют с маркетинговыми кампаниями, помогает маркетологам лучше ориентироваться на них.

Это позволяет разрабатывать более эффективные и персонализированные маркетинговые стратегии, что приводит к повышению вовлеченности клиентов и конверсии.

Обнаружение мошенничества

Методы обнаружения мошенничества позволяют выявлять закономерности мошеннического поведения, например подозрительные операции по кредитным картам или счета с необычно высоким уровнем активности.

Эти методы используют алгоритмы машинного обучения для выявления аномалий, которые могут указывать на мошенничество, и помечают их для ручной проверки.

Предотвращение мошенничества позволяет защитить предприятия и клиентов от финансовых потерь, связанных с мошенническими действиями.

Выявление пациентов, входящих в группу риска

Приложения предиктивной аналитики могут быть использованы для спасения жизней и в здравоохранении!

В исследовании, проведенном в 2021 году, для выявления пациентов с высоким риском развития COVID-19 использовался метод обнаружения пациентов, входящих в группу риска.

С помощью разработанного ими алгоритма машинного обучения для анализа медицинских карт были обнаружены тонкие закономерности, позволяющие поставить диагноз на ранней стадии.

С его помощью можно было определить вероятность выживания конкретного пациента.

Это лишь вершина айсберга, когда речь заходит о потенциальных возможностях применения предиктивной аналитики.

Однако, как и в случае со всеми новыми прорывными технологиями, возникают некоторые проблемы, связанные с этичностью использования и конфиденциальностью данных.

6. Этические и правовые аспекты предиктивной аналитики

При использовании предиктивной аналитики необходимо учитывать ряд этических и правовых аспектов.

Согласно исследованию, опубликованному в журнале The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), по "лайкам" в Facebook можно было успешно предсказать расовую принадлежность, IQ и даже сексуальность.

В связи с этим возникает ряд серьезных вопросов об этичности использования предиктивной аналитики.

В первую очередь, речь идет о том, что предиктивная аналитика может быть использована в дискриминационных целях, например, для выявления определенных демографических групп или несправедливого определения права на получение работы или кредита.

Поэтому при сборе и анализе данных важно учитывать и соблюдать права человека.

Вот некоторые соображения:

1. Прозрачность: Предиктивная аналитика должна быть прозрачной и объяснимой, чтобы пользователи могли понять, как принимаются решения.
2. Точность: Модели предиктивного анализа должны быть точными, чтобы избежать ошибок или предвзятости в прогнозах.
3. Конфиденциальность данных: Все собранные данные должны быть надежно защищены и не должны использоваться для каких-либо целей, кроме тех, для которых они были собраны.
4. Качество данных: Все данные, используемые в предиктивной аналитике, должны быть высокого качества, чтобы обеспечить точность прогнозов.
5. Справедливость алгоритмов: Алгоритмы прогнозирования должны быть справедливыми и беспристрастными, не допускающими дискриминации отдельных лиц или групп.
6. Контроль пользователей: Пользователи должны контролировать собираемые ими данные и знать, как они используются.
7. Соответствие нормативным требованиям: Организации, использующие предиктивную аналитику, должны обеспечивать соблюдение соответствующих норм и законов.

Это лишь некоторые из этических и юридических аспектов, которые следует учитывать при работе с предиктивной аналитикой. По мере развития технологии могут возникнуть новые вопросы.

Основные выводы

В этой статье мы узнали следующее:

• Предиктивная аналитика - это вид анализа данных, в котором используются алгоритмы машинного обучения и статистическое моделирование для предсказания будущих результатов.
• Кластеризация, временные ряды и классификация являются разновидностями предиктивной аналитики.
• Она может использоваться для сегментации клиентов, выявления мошенничества и пациентов, входящих в группу риска, в здравоохранении.
• При работе с предиктивной аналитикой необходимо учитывать этические и юридические аспекты, такие как конфиденциальность и точность данных.

В заключение следует отметить, что предиктивная аналитика позволяет принимать более эффективные бизнес-решения и улучшать операционную деятельность. Благодаря широкому спектру применений на нее стоит обратить внимание!

Всем удачи и до новых встреч!