التحليلات التنبؤية
التحليلات التنبؤية هي عملية استخدام البيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.تستخدم هذه العملية تحليلات البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والنماذج الإحصائية للبحث عن الأنماط التي قد تتنبأ بالسلوك المستقبلي. يمكن للمؤسسات استخدام البيانات التاريخية والحالية للتنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات في ثوانٍ أو أيام أو سنوات في المستقبل بدقة كبيرة.
كيف تعمل التحليلات التنبؤية
يستخدم علماء البيانات نماذج تنبؤية لتحديد الارتباطات بين العناصر المختلفة في مجموعة بيانات محددة. بمجرد جمع البيانات، يتم تطوير نموذج إحصائي وتدريبه وتعديله لتوليد التوقعات.
يتكون سير العمل لبناء إطار التحليلات التنبؤية من خمس خطوات أساسية:
- تحديد المشكلة:يبدأ التنبؤ بموضوع جيد ومجموعة من المتطلبات. على سبيل المثال، هل يمكن لنموذج التحليلات التنبؤية اكتشاف الاحتيال؟ هل يمكنك تحديد مستويات المخزون المثالية لموسم التسوق في العطلات؟ هل يمكنك تحديد مستويات الفيضانات التي قد تنتج عن الطقس القاسي؟ إن السؤال الواضح الذي يتعين الإجابة عليه سيساعد في تحديد نهج التحليلات التنبؤية الذي ينبغي استخدامه.
- الحصول على البيانات وتنظيمها:قد يكون لدى المنظمات عقود من البيانات المتراكمة، أو تدفق مستمر من كميات هائلة من البيانات الناتجة عن تفاعلات العملاء. قبل تطوير نموذج التحليلات التنبؤية، يجب تحديد تدفقات البيانات ثم تنظيم مجموعات البيانات في مستودعات.
- معالجة البيانات مسبقًا:البيانات الخام في حد ذاتها مفيدة اسميًا فقط. لتحضير البيانات لنماذج التحليلات التنبؤية، يجب عليك تنظيف البيانات لإزالة القيم غير الطبيعية أو نقاط البيانات المفقودة أو القيم المتطرفة، والتي قد تكون نتيجة لأخطاء الإدخال أو القياس.
- تطوير النماذج التنبؤية:يمكن لعلماء البيانات استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات لتطوير نماذج تنبؤية اعتمادًا على المشكلة التي يجب حلها وطبيعة مجموعة البيانات. يعد التعلم الآلي ونماذج الانحدار وأشجار القرار من أكثر أنواع النماذج التنبؤية شيوعًا.
- التحقق من النتائج ونشرها:تحقق من دقة النموذج وقم بإجراء التعديلات وفقًا لذلك. بمجرد الحصول على نتائج مقبولة، يتم إتاحتها لأصحاب المصلحة عبر تطبيق أو موقع ويب أو لوحة معلومات البيانات.
أساليب التحليلات التنبؤية
بشكل عام، هناك نوعان من النماذج التنبؤية: نماذج التصنيف ونماذج الانحدار. تحاول نماذج التصنيف تعيين كائنات البيانات، مثل العملاء أو النتائج المحتملة، إلى فئة. على سبيل المثال، إذا كان لدى أحد تجار التجزئة قدر كبير من البيانات حول أنواع مختلفة من العملاء، فقد يحاولون التنبؤ بأنواع العملاء الذين يرغبون في تلقي رسائل البريد الإلكتروني التسويقية. تحاول نماذج الانحدار التنبؤ بالبيانات المستمرة، مثل مقدار الإيرادات التي سيحققها العميل خلال علاقته مع الشركة.
هناك ثلاثة أساليب تحليلية رئيسية تستخدم عادة لإجراء التحليلات التنبؤية:
- تحليل الانحدار:الانحدار هو أسلوب تحليل إحصائي يستخدم لتقدير العلاقة بين المتغيرات. يمكن استخدام الانحدار لتحديد الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة، وبالتالي تحديد الارتباطات بين المدخلات. تعمل هذه الطريقة بشكل أفضل مع البيانات المستمرة التي تتبع توزيعًا معروفًا. غالبًا ما يتم استخدام الانحدار لتحديد كيفية تأثير متغير مستقل واحد أو أكثر على متغير مستقل آخر (على سبيل المثال، كيف يؤثر ارتفاع السعر على مبيعات منتج ما).
- شجرة القرار:شجرة القرار هي نموذج تصنيف يمكنه تصنيف البيانات إلى فئات مختلفة استنادًا إلى متغيرات مختلفة. من الأفضل استخدام هذا النهج لفهم القرارات الفردية. يبدو هذا النموذج مثل شجرة، حيث يمثل كل فرع خيارًا ممكنًا وتمثل أوراق الفرع نتائج القرار. تعتبر أشجار القرار سهلة الفهم بشكل عام وتعمل بشكل جيد عندما تحتوي مجموعة البيانات على العديد من المتغيرات المفقودة.
- الشبكات العصبية:الشبكات العصبية هي طرق تعلم آلي تعد طرق تحليل تنبؤية مفيدة للغاية عند نمذجة علاقات معقدة للغاية. في الأساس، فهي محركات قوية للتعرف على الأنماط. تُستخدم الشبكات العصبية بشكل أفضل لتحديد العلاقات غير الخطية في مجموعة البيانات، خاصةً عندما لا توجد صيغة رياضية معروفة لتحليل البيانات. يمكن استخدام الشبكات العصبية للتحقق من صحة نتائج شجرة القرار ونماذج الانحدار.
استخدامات وأمثلة التحليلات التنبؤية
يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتبسيط العمليات وزيادة الإيرادات وتقليل المخاطر لأي عمل أو صناعة تقريبًا، بما في ذلك الخدمات المصرفية، وتجارة التجزئة، والمرافق، والقطاع العام، والرعاية الصحية، والتصنيع. في بعض الأحيان يستخدم الأشخاص أيضًا التحليلات المعززة، والتي تستخدم التعلم الآلي على البيانات الضخمة. وفيما يلي بعض حالات الاستخدام الأخرى:
- كشف الاحتيال:تقوم التحليلات التنبؤية بفحص جميع الإجراءات داخل شبكة الشركة في الوقت الفعلي لتحديد الشذوذ الذي قد يؤدي إلى الاحتيال وغيره من الثغرات الأمنية.
- توقعات التحويل والشراء:يمكن للشركات اتخاذ إجراءات مثل إعادة استهداف الزوار بالإعلانات عبر الإنترنت، واستخدام البيانات للتنبؤ بالزوار الأكثر احتمالاً للتحويل والذين لديهم احتمالية أعلى لنية الشراء.
- تقليل المخاطر:يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتقييم وتحديد احتمال التخلف عن السداد في المستقبل في عمليات تسجيل الائتمان ومطالبات التأمين وتحصيل الديون.
- التحسينات التشغيلية:تستخدم الشركات نماذج التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالمخزون وإدارة الموارد وتحسين الكفاءة التشغيلية.
- تقسيم العملاء:من خلال تقسيم قاعدة العملاء إلى مجموعات محددة، يمكن للمسوقين استخدام التحليلات التنبؤية لاتخاذ قرارات استباقية لتخصيص المحتوى لشرائح الجمهور الفريدة.
- توقعات الصيانة:تستخدم المؤسسات البيانات للتنبؤ بموعد احتياج المعدات إلى الصيانة الروتينية ومن ثم يمكنها جدولة الصيانة في الوقت المناسب لتجنب المشكلات أو الأعطال.
مراجع
【1】https://cloud.google.com/learn/what-is-predictive-analytics?hl=zh-cn