予測分析とは何ですか?なぜそれが重要なのでしょうか?
予測分析は、イベントを予測するために使用されるデータ分析の一種です。このブログでは、その仕組み、主な予測分析手法とは何か、企業にとっての利点などを例とともに説明します。
ビリヤナ・ペトロワ
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ビジネスの世界では、分析は組織の内部および外部プロセスの最適化、拡張、そして最終的には収益性の向上に役立ちます。一部のタイプのデータ分析は、ユーザーが何が起こったのか、なぜ何が起こったのかを理解できるようにすることに重点を置いていますが、他のタイプのデータ分析は、将来何が起こる可能性があるかについての洞察を提供することに重点を置いています。これは予測分析の概念であり、企業がリスクと機会を特定し、意思決定を導くために使用するデータ分析ツールです。
予測分析とは何ですか?
予測分析は、イベントを予測するために使用されるデータ分析の一種です。現在および過去のデータ パターンを調べて、それらのパターンが再び出現する可能性があるかどうかを判断し、統計アルゴリズムと機械学習技術を使用して将来の結果の可能性を特定します。これにより、あらゆる規模や業界の企業がリソースの使用場所を調整し、業務効率を向上させ、リスクを軽減し、事実に基づいて戦略を立て、意思決定プロセスを導くことができます。
予測分析はどのように機能するのでしょうか?
予測分析を使用する場合、最初のステップは、解決しようとしている問題と、プロジェクトがカバーする範囲を特定することです。ここから、予測分析プロセスは体系的なフローに従います。
- プロジェクト定義– プロジェクト定義で最も重要な点は、予測分析プロジェクトの目標を理解することです。どのような質問に答えたいですか?予測したいイベントや結果の種類を知っていますか?これらの質問に対する答えを知ることは、この取り組みから適切な価値推進要因を得るのに役立ちます。
- データ収集– 予測分析は、スライスとダイシングに大量のデータを活用し、必要なアルゴリズムを実行できる場合に最も効果的です。組織がデータを収集するプロセスを定義している場合、データを蓄積することに何の困難もありません。ただし、そうでない場合は、組織からデータを収集するためにデータ マイニング ツールまたはデータ集約ツールを構成する必要がある場合があります。データをソースする方法の決定は、プロジェクト定義の一部である必要があります。
- データ クリーニング– データの分析を開始する前に、効果的な分析を行うためにデータをクリーニングすることが重要です。クリーニング プロセスには、複数のソースからのデータを 1 つのデータベースに統合し、データの形式が一貫していることを確認することが含まれます。
- 詳細なデータ分析– データ分析の目標は、データの傾向とパターンを明らかにし、その情報を使用して将来のアクションを描写できる予測モデルを作成することです。このステップでは、データ分析のための 2 つの一般的な方法、つまり統計的回帰法と機械学習技術を実行することが含まれます。
- モデルの構築– データが処理および分析されたら、将来のイベントを予測するための予測モデルの構築を開始できます。複数のモデルが生成されるため、プロジェクトの将来のイベントを予測するのに最適な (最も正確な) モデルを選択する必要があります。
- 導入– 次のステップは、選択したモデルを日常使用に導入することです。毎日の使用は、プロジェクトの定義と最初の目標に再びリンクされます。たとえば、このモデルが通信業界でネットワークの使用状況を予測するために使用されている場合、このモデルは、リアルタイムのサービス パフォーマンスを監視し、パフォーマンスの低下や接続の問題の可能性についてのレポートを作成するために使用する必要があります。
- モニタリング– モデルを導入したら、有効性を確保するために継続的にモニタリングおよびレビューする必要があります。新しいデータが利用可能になると、モデルを継続的にサポートするために統合できます。
予測分析手法
予測分析は、遭遇したデータについて推論を行うように設計された複雑なモデル/技術に大きく依存しています。これらの予測分析手法では、アルゴリズムと機械学習を利用して、過去および現在のデータを分析して将来の傾向を予測できます。
予測分析では、デシジョン ツリー、回帰、ニューラル ネットワークという 3 つの主な手法が使用されます。
デシジョン ツリー– これは、欠損値を処理し、理解しやすいため、最良の予測分析手法の 1 つです。デシジョン ツリーは分岐を使用して、各結果または選択から生じる可能性を視覚的に示します。各枝は 2 つ以上の選択肢の間で可能な決定を表しますが、各葉は分類 (はいまたはいいえ) を表します。
回帰– さまざまなシナリオに対応する 3 つの回帰手法があります。データの質問が異なれば、回帰の適用も異なりますが、一般に、予測分析回帰手法は変数間の関係を理解するのに役立ちます。線形回帰は、結果に帰属する独立変数が 1 つだけの場合に使用されます。複数の独立変数が結果に影響を及ぼす場合は、重回帰が使用されます。また、従属変数が 2 値の場合は、ロジスティック回帰が使用されます。
ニューラル ネットワーク– 最も複雑な予測分析手法です。アルゴリズムを利用して、データセット内の考えられる関係を解明します。ニューラル ネットワークには AI が採用されており、より高度なパターン認識が可能になります。
予測分析が重要な理由
現在、データは企業にとって最も貴重な資産の 1 つです。データ分析はビジネスの世界において非常に重要であり、さまざまな方法でビジネスを変革します。分析は、企業が市場で生き残るのに役立ちます。
特に、予測分析は、組織が何が起こるかを正確に予測し、そのデータに基づいて重要な決定を下せるようにするため、重要です。今日、多くの企業が、成功するビジネス戦略を予測して計画し、実行することができないために生き残ることができません。
直感や推測に基づいて重要な意思決定を行う企業は、ターゲット顧客が望んでいる、または必要としている製品を発売できずに多大な時間と費用を失っています。一方で、予測分析を使用して意思決定を推進する企業は、競争上の優位性を獲得します。予測分析により、組織は新たな機会を活用して競争を勝ち抜くことができます。
予測分析の利点
予測分析を使用すると、多くの利点があります。これらは最高のもののほんの一部です:
意思決定の改善
予測分析は、過去のデータと業界の傾向を分析することにより、組織が将来どのような状況になるかを十分な情報に基づいて予測し、可能性の高いシナリオに基づいて戦略を策定するのに役立ちます。この予測機能により、すべてのビジネス ユーザーは事実に裏付けられたより賢明な意思決定を行うことができます。さらに、データに基づいた意思決定により生産性が向上し、チームの信頼が高まります。
不正行為の検出
予測分析によりパターンを特定し、不正行為を検出および防止できます。サイバーセキュリティへの関心が高まる中、予測分析ではネットワーク上のすべてのアクションをリアルタイムで検査し、サイバーの脆弱性や脅威を示す可能性のある異常を特定します。これは、企業が関連手順を整備し、データを安全に保つのに役立ちます。
リスクを軽減する
予測分析の助けを借りて、アナリストは潜在的なリスク領域を予測し、それらのリスクがビジネスにどのような影響を与えるかを特定できます。これはさまざまな業界で使用されていますが、おそらく最も有益なのは金融会社と保険会社です。たとえば、クレジット スコアは予測分析のよく知られた例です。このおかげで、金融専門家は個人の信用力を判断し、借り手が債務を履行するかどうかについてより自信を持って決定を下すことができます。
コストを削減
予測分析は、新しい注文をする時期、マーケティング キャンペーンにさらに投資する時期、在庫の管理方法や製品の価格設定について、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ち、運用コストの削減にも役立ちます。
業務の効率化
データ分析の最も大きな強みの 1 つは、業務効率の向上にあります。多くの組織は、予測分析を使用してワークフローを合理化し、リソースを管理し、パフォーマンスを最適化しています。データは、どこを改善できるか、どのように改善できるかを明らかにし、全体的なプロセスとパフォーマンスを最適化して最大の収益性を実現するのに役立ちます。
新しい製品/サービスの機会を特定する
予測分析は本質的に未来を予測するものであるため、新しい製品/サービスを開発する場合に非常に重要です。
「製品開発における予測分析には、製品のパフォーマンス、製品の故障、ダウンタイムに関する予測を正確にする可能性があり、組織に信じられないほどの価値を生み出します」とAmit Joshi 氏は言います。
予測分析と処方分析
規範的分析は、データ分析の最も先進的な形式です。何が起こったのかについての洞察を提供する記述分析プロセス、それが起こった理由についての洞察を提供する診断分析プロセス、および何が起こる可能性についての洞察を提供する予測分析プロセスからの洞察を組み合わせます。このようにして、分析ユーザーは、何が起こるか、いつ起こるか、なぜ起こるか、どのように起こるかを予測できます。
予測分析と処方分析はどちらもビジネス データ分析のコンポーネントであり、どちらも収集されたデータに基づいてビジネス戦略や意思決定プロセスに情報を提供し、導くために使用されます。 2 つの主な違いは、予測分析は潜在的な将来の結果を予測するのに対し、処方分析は最適な次のステップに向けた具体的な推奨事項を作成するのに役立つことです。
しかし、どちらか一方だけに依存すべきではありません。両方のタイプの分析を組み合わせて使用 すると、可能な限り強力かつ効果的なビジネス戦略を作成するのに役立ちます。将来何が起こるかを知るのは素晴らしいことですが、この知識を最大限に活用するために次のステップをどうすべきかを特定しなければ、多くの機会を逃すことになり、成功することができなくなります。最適な結果を達成します。
予測分析 VS 機械学習
よくある誤解は、予測分析と機械学習は同じものであるということです。まあ、そうではありませんが、一部の人がそう考える理由は理解できます。説明しましょう。
ここまで読んだあなたは、予測分析が何であるかをすでに理解しています。簡単に言うと、予測分析は、起こり得る将来の結果を特定し、理解するのに役立つ分析プロセスです。予測分析の中核では、機械学習を含む一連の統計手法が使用されます。一方、機械学習は、明示的なプログラミングを行わずにコンピューター/システムの学習を可能にする人工知能 (AI) のサブセットです。機械学習では、アルゴリズムを使用して、履歴データを使用して新しい出力値を予測します。
では、予測分析と機械学習の違いは正確には何でしょうか?どちらも、組織がデータ主導の文化を育み、より優れたスマートなビジネス戦略を策定する上で重要な役割を果たします。ただし、機械学習がコーディング指向が強く、その主な役割が人間の支援なしでコンピューターに自動的に学習させ、学習に応じて動作を調整させることである場合、予測分析は依然として人間の介入に依存しています。予測分析では、原因と結果の相関関係を判断してテストするデータ アナリストが必要です。
予測分析の例
どの業界でも予測分析を使用して、業務の最適化、リスクの軽減、より優れた効果的なマーケティングおよびビジネス戦略の開発、コストの削減、収益の増加、そしてもちろん結果の予測を行うことができます。さまざまな業界で予測分析がどのように使用されているかの例をいくつか示します。
医療– 医療機関、病院、医師は、社内業務のインテリジェントな簡素化、リソースの利用効率の向上、医療チームの調整と効率の向上など、さまざまな方法で予測分析を使用しています。しかし最も重要なことは、予測分析により、病気のリスクや発症の危険にさらされている患者を特定できることです。
製造– メーカーにとって、部品、リソース、流通を最適化するだけでなく、生産の失敗や品質の低下につながる要因を明らかにすることは非常に重要です。そのため、予測分析を使用してサプライヤーのパフォーマンスを監視し、メンテナンス要件を予測し、生産能力を最適化します。 。
小売– 小売業者は予測分析を使用して、将来の売上と需要を予測し、価格設定戦略を最適化し、プロモーション イベントの効果を分析し、どのオファーが消費者にとって最も適切であるかを判断します。
マーケティング–マーケティング チームは、予測分析を使用して、新しいキャンペーンを計画する際に消費者が経済全体にどのように反応したかを確認し、これらの洞察を利用して、消費者の購入を促すターゲットを絞ったキャンペーンを作成および実行しています。
エネルギー– 発電所の分析は、機器の故障や将来のリソース需要、または発電タービンのメンテナンスが必要な時期を予測するのに役立ちます。また、顧客がいつ高額な請求を受け取るかを予測し、顧客に警告を送信することもできます。
天気– 予測分析の最良の例の 1 つは天気予報です。陸地と大気を監視する衛星のおかげで、今日の天気予報は数か月先まで可能です。彼らはそのデータをモデルに入力し、どのような天気が予想されるかを決定します。
Slingshotで高度な予測分析を活用
データ分析ツールは、ユーザーがデータを処理および分析する方法を簡素化し、データセット間の関係と相関を調査し、解釈のためのパターンと傾向を特定します。そのようなツールはSlingshotです。
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