Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Технологии и ефективност

Прогностичните анализи - същност, технологии, начин на употреба

С помощта на тази технология всяка организация може да използва данни от минали и настоящи събития за надеждно очертаване на бъдещи тенденции

от , 21 май 2018 0 1997 прочитания,

Какво представляват прогностични анализи?

Прогностичните анализи са подкатегория на анализа на данни, чиято цел е изготвянето на прогнози за бъдещи резултати въз основа на исторически данни и аналитични техники като статистическо моделиране и машинно обучение. Тази технология може да генерира прогнози със значителна степен на прецизност. С помощта на сложни инструменти и модели за прогностични анализи всяка организация вече може да използва данни от минали и настоящи събития за надеждно очертаване на бъдещи тенденции и поведение в определени милисекунди, дни или години.

Прочетете още: Изкуственият интелект във веригата за доставки

Прогностичните анализи вече са привлекли вниманието на много широк спектър от организации, като анализаторите от Zion Market Research например смятат, че световният пазар в сферата ще достигне приблизително 10,95 млрд. долара до 2022 г., като генерира годишен растеж от около 21% между 2016 г. и 2022 г.

Как функционират прогностичните анализите?

Прогностичните анализи черпят своята сила от широк спектър от методи и технологии, включително големи данни, извличане на данни, статистическо моделиране, машинно обучение и разнообразни математически процеси. Организациите използват прогностични анализи с цел откриване на тенденции и събития в бъдещето, въз основа на параметри от миналото и настоящето. С тяхна помощ организациите могат да намират и използват модели, съдържащи се в неструктурирани данни, за да открият предстоящи рискове и възможности. Моделите могат да бъдат проектирани например с цел откриването на взаимоотношения между различни фактори на поведение. Тези модели дават възможност за оценяване на обещанията или риска, произтичащи от определен набор от условия, които ръководят процеса на информирано взимане на решения в различните категории на веригата за доставки.

Какви предимства дават прогностичните анализи?

През вековете, предсказването на бъдещето винаги е имало три основни цели - пари, слава и сила. Прогностичните анализи по никакъв начин не променят причините, поради които хората искат да знаят какво ще се случи следващата седмица, месец или година. Просто въвеждат по-точни и надеждни инструменти за предсказване на бъдещето.

Пари: Прогностичните анализи помагат на организациите да намерят начини да пестят и печелят повече пари. Търговците на дребно често използват подобни модели, за да прогнозират изискванията към рекламните места, да управляват графиците за доставка и да конфигурират оформлението на магазините си така, че да увеличат продажбите. Авиокомпаниите пък посредством тази технология определят цените на билетите с оглед на тенденции в миналото. Хотели, ресторанти и други играчи в туристическата индустрия могат да използват технологията, за да прогнозират броя на гостите в дадена вечер, като по този начин увеличат максимално заетостта и приходите си.

Слава: Няма бизнес в историята на света, който да е успял, изпадайки в забвение. Чрез оптимизацията на маркетинговите си кампании с прогностични анализи, организациите могат да генерират ново клиентско отношение към услугите и стоките си, както и, разбира се, нови покупки. Този подход също така може да популяризира възможностите за кръстосани продажби. Прогностичните модели могат да помогнат на бизнеса да привлече, задържи и подхранва най-ценните си клиенти.

Сила: Прогностичните анализи могат да бъдат използвани и за откриването и преустановяването на различни видове престъпно поведение, преди то да доведе до сериозни щети. Чрез използването им за изучаване на поведението и действията на потребителите, организациите могат да откриват необичайни дейности, вариращи от измами с кредитни карти до корпоративно шпиониране и кибератаки.

 

По какво се различават прогностичните анализи от традиционните?

Разликата между конвенционалните анализи и прогностичните е проста и ясна. Докато традиционните анализи обикновено се съсредоточават върху прозрения, които влияят върху действието тук и сега, прогностичните имат за цел да позволят на потребителите да погледнат в близкото и дългосрочното бъдеще, за да набележат вероятни тенденции и предстоящо поведение.

Как трябва да започне една организация с прогностичните анализи?

Стартът на прогностичните анализи не е моментна задача. Това е стратегия, която практически всеки бизнес може да приложи според времето, в което e готов да се ангажира, и средствата, които може да си позволи да инвестира в подобен проект. Пилотен проект с ограничен мащаб в критична бизнес сфера е отличен начин за минимизиране на разходите за стартиране и намаляване на времето за финансова възвращаемост. След като моделът бъде въведен в действие, той обикновено се нуждае от малко поддръжка, за да се усъвършенстват практическите прозрения.

Примери за прогностичен анализ

Организациите днес използват прогностичните анализи по почти безкраен брой начини. Технологията помага на компаниите в различни области като финанси, здравеопазване, търговия на дребно, туризъм, фармацевтика, автомобилостроенето, производство и т.н.

Ето няколко примера за това как организациите използват прогностичен анализ:

Самолетостроене: Предсказване на въздействието на конкретни операции по поддръжката върху надеждността на въздухоплавателните средства, използването на гориво, наличността и времето за работа.

Автомобили: Включване на данни за устойчивостта и недостатъците на компонентите в предстоящите планове за производство на превозни средства. Проучване на поведението на шофьорите за разработване на по-добри технологии в помощ на шофьорите и, в определени случаи, на автономни коли.

Енергетика: Прогнозиране на дългосрочните съотношения между цените и потреблението. Определяне на въздействието на метеорологичните условия, проблеми с оборудването, регулации и други променливи върху разходите за услуги.

Финансови услуги: Разработване на модели за кредитен риск. Прогнозиране на тенденциите на финансовите пазари. Изследване на въздействието на новите политики, закони и разпоредби върху бизнеса и пазарите.

Производство: Предсказване на точното място и приблизителното време на повреди в оборудването. Оптимизиране на доставките на суровини въз основа на планирани бъдещи нужди.

Правоприлагане: Използване на данните за тенденциите в престъпността, за да се определят жилищните комплекси, които може да се нуждаят от допълнителна защита в определени периоди от годината.

Търговия на дребно: Следване на онлайн клиентите в реално време, за да се определи дали предоставянето на допълнителна информация или стимули за даден продукт ще увеличи вероятността за продажби.

Модели за прогностичен анализ

Различните модели за обработка на информацията лежат в основата на прогностичните анализи. Това са шаблоните, които позволяват на потребителите да превръщат исторически и актуални данни в практически прозрения и да създават положителни дългосрочни резултати. Някои типични видове прогностични модели включват:

Модел за стойността на клиентския жизнен цикъл – отбелязват се и се анализират клиентите, при които има най-голяма вероятност да инвестират по-често и по-големи суми в продукти и услуги.

Модел за сегментацията на клиентите – групирането на клиентите се основава на подобни характеристики и поведение при покупки

Модел за изпреварваща поддръжка – прогнози за възможни повреди на основно оборудване, които включват информация кога и къде могат да се случат, както и колко сериозни могат да бъдат

Модел за осигуряване на качеството – откриване и предотвратяване на дефекти, за да бъдат избегнати разочарования от страна на потребителите и допълнителни разходи за компаниите.

Техники за прогностично моделиране

Потребителите имат достъп до почти безкраен диапазон от техники за прогностично моделиране. Много от методите са уникални за конкретни продукти и услуги, но ядрото от генерични техники - дървета за взимане на решения, регресивни модели и дори обучение на невронни мрежи - се поддържат в широк спектър от платформи за прогностични анализи.

Дървото на решенията, една от най-популярните техники, разчита на схематична, дървовидна диаграма, която се използва за определяне на курса на действие или за да се покаже определена статистическа вероятност. Този метод може да покаже и всички възможни резултати от конкретно решение, както и начините, по които един избор води до следващ или до потенциални възможности.

Регресивните техники често се използват в банковите, инвестиционните и други финансово ориентирани модели. Регресията помага на потребителите да прогнозират стойностите на активите и да разберат взаимовръзките между променливи като стойностите на суровини и акции.

Една от върховите техники на прогностичния анализ са невронните мрежи - алгоритми, предназначени да идентифицират основните връзки в даден набор от данни, като имитират начина, по който човешкият ум функционира.

Алгоритми за прогностични анализи

Специалистите в прогностичните анализи имат лесен достъп до широк спектър от статистически алгоритми, както и до такива, свързани с добива на данни и машинно обучение. Алгоритмите обикновено са предназначени за решаване на конкретен бизнес проблем или серия от проблеми, като предоставят набор от уникални възможности.

Клъстерните алгоритми например са подходящи за сегментиране на клиенти, откриване на определени общности и други задачи, свързани със социалната дейност. За да се подобри процесът по задържане на клиентите или да се разработи система за препоръки, обикновено се използват алгоритми за класификация. Регресивните алгоритми обикновено се избират при създаване на системи за кредитно отчитане или при нужда от анализ на резултати от много събития, задвижвани от времето.

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов