예측 분석이란 무엇이며 왜 중요한가요?
예측 분석은 이벤트를 예측하는 데 사용되는 데이터 분석 유형입니다. 이 블로그에서는 이것이 어떻게 작동하는지, 주요 예측 분석 기술은 무엇인지, 비즈니스에 미치는 이점은 무엇인지, 그리고 훨씬 더 많은 예를 설명합니다.
빌리아나 페트로바
12분 읽기
비즈니스 세계에서 분석은 조직이 내부 및 외부 프로세스를 최적화하고 확장하며 궁극적으로 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다. 일부 유형의 데이터 분석은 사용자가 무슨 일이 왜 일어났는지 이해하도록 돕는 데 초점을 맞추는 반면, 다른 유형의 데이터 분석은 미래에 일어날 수 있는 일에 대한 통찰력을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이는 기업이 위험과 기회를 식별하고 의사 결정을 안내하는 데 사용하는 데이터 분석 도구인 예측 분석의 개념입니다.
예측 분석이란 무엇입니까?
예측 분석은 이벤트를 예측하는 데 사용되는 데이터 분석 유형 입니다. 현재 및 과거 데이터 패턴을 조사하여 해당 패턴이 다시 나타날 가능성이 있는지 확인한 다음 통계 알고리즘과 기계 학습 기술을 사용하여 향후 결과의 가능성을 식별합니다. 이를 통해 규모와 업종에 관계없이 모든 기업이 리소스를 사용하는 위치를 조정하고, 운영 효율성을 개선하고, 위험을 줄이고, 사실을 기반으로 전략을 수립하고, 의사 결정 프로세스를 안내할 수 있습니다.
예측 분석은 어떻게 작동합니까?
예측 분석을 사용할 때 첫 번째 단계는 해결하려는 문제와 프로젝트에서 다룰 내용을 식별하는 것입니다. 이제부터는 예측 분석 프로세스가 따르는 체계적인 흐름이 있습니다.
- 프로젝트 정의– 프로젝트 정의의 가장 중요한 측면은 예측 분석 프로젝트의 목표를 이해하는 것입니다. 어떤 질문에 답하고 싶나요? 예측하려는 이벤트나 결과의 유형을 알고 있나요? 이러한 질문에 대한 답을 알면 이 이니셔티브에서 올바른 가치 동인을 얻는 데 도움이 될 것입니다.
- 데이터 수집– 예측 분석은 슬라이싱 및 다이싱에 대량의 데이터를 활용하고 필요한 알고리즘을 실행할 수 있을 때 가장 효과적입니다. 조직에서 데이터 수집 프로세스를 정의했다면 데이터를 축적하는 데 어려움이 없어야 합니다. 그러나 그렇지 않은 경우 조직에서 데이터를 수집하기 위해 데이터 마이닝 또는 데이터 집계 도구를 구성해야 할 수도 있습니다. 데이터 소스 방법을 결정하는 것은 프로젝트 정의의 일부여야 합니다.
- 데이터 정리– 데이터 분석을 시작하기 전에 효과적인 분석을 위해 데이터를 정리하는 것이 중요합니다. 정리 프로세스에는 여러 소스의 데이터를 단일 데이터베이스로 통합하고 데이터 형식이 일관되게 유지되도록 하는 작업이 포함됩니다.
- 심층 데이터 분석– 데이터 분석의 목표는 데이터의 추세와 패턴을 밝히고 해당 정보를 사용하여 향후 작업을 묘사할 수 있는 예측 모델을 만드는 것입니다. 이 단계에는 데이터 분석을 위한 두 가지 일반적인 방법, 즉 통계 회귀 방법과 기계 학습 기술을 수행하는 작업이 포함됩니다.
- 모델 구축– 데이터가 처리되고 분석되면 향후 이벤트를 예측하기 위한 예측 모델 구축을 시작할 수 있습니다. 여러 모델이 생성되며, 프로젝트의 향후 이벤트를 예측하는 데 가장 적합한(가장 정확한) 모델을 선택해야 합니다.
- 배포– 다음 단계는 선택한 모델을 일상적인 용도로 배포하는 것입니다. 일상적인 사용은 다시 프로젝트 정의 및 초기 목표와 연결됩니다. 예를 들어, 통신 업계에서 네트워크 사용량을 예측하기 위해 모델을 사용하는 경우 실시간 서비스 성능을 모니터링하고 가능한 성능 저하 또는 연결 문제에 대한 보고서를 작성하는 데 이 모델을 사용해야 합니다.
- 모니터링– 모델이 배포되면 효율성을 보장하기 위해 지속적으로 모니터링하고 검토해야 합니다. 지속적으로 모델을 지원하기 위해 새로운 데이터가 제공되면 통합될 수 있습니다.
예측 분석 기술
예측 분석은 접하는 데이터에 대해 추론하도록 설계된 복잡한 모델/기술에 크게 의존합니다. 이러한 예측 분석 기술은 알고리즘과 기계 학습을 활용하여 과거 및 현재 데이터를 분석하여 미래 추세를 예측할 수 있습니다.
예측 분석에는 의사결정 트리, 회귀, 신경망이라는 세 가지 주요 기술이 사용됩니다.
의사결정 트리– 누락된 값을 처리하고 이해하기 쉽기 때문에 최고의 예측 분석 기술 중 하나입니다. 의사결정 트리는 분기를 사용하여 각 결과나 선택에서 비롯된 가능성을 시각적으로 보여줍니다. 각 분기는 두 개 이상의 옵션 사이에서 가능한 결정인 반면, 각 잎은 분류(예 또는 아니요)입니다.
회귀– 다양한 시나리오에 대한 세 가지 회귀 기술이 있습니다. 다양한 데이터 질문에는 다양한 회귀 적용이 필요하지만 일반적으로 예측 분석 회귀 기술은 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 선형 회귀는 하나의 독립 변수만 결과에 귀속될 수 있는 경우에 사용됩니다. 여러 독립 변수가 결과에 영향을 미치는 경우 다중 회귀가 사용됩니다. 그리고 종속변수가 이진변수인 경우에는 로지스틱 회귀분석을 사용합니다.
신경망– 가장 복잡한 예측 분석 기술입니다. 알고리즘을 활용하여 데이터 세트 내에서 가능한 관계를 파악합니다. 신경망은 AI를 사용하므로 더욱 정교한 패턴 인식이 가능합니다.
예측 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
오늘날 데이터는 기업의 가장 귀중한 자산 중 하나입니다. 데이터 분석은 비즈니스 세계에서 매우 중요하며 다양한 방식으로 비즈니스를 변화시킵니다. 분석은 기업이 시장에서 생존하는 데 도움이 됩니다.
특히 예측 분석은 조직이 일어날 가능성이 있는 일을 정확하게 예측하고 해당 데이터를 기반으로 중요한 결정을 내릴 수 있도록 해주기 때문에 중요합니다. 오늘날 많은 기업이 성공적인 비즈니스 전략을 예측하고 계획하고 실행할 수 없기 때문에 생존에 실패합니다.
직관이나 추측을 바탕으로 주요 결정을 내리는 기업은 대상 고객이 원하거나 필요로 하는 제품을 출시하지 못해 상당한 시간과 비용을 낭비했습니다. 반면에 예측 분석을 사용하여 의사 결정을 내리는 기업은 경쟁 우위를 확보합니다. 예측 분석을 통해 조직은 새로운 기회를 활용하여 경쟁사보다 뛰어난 성과를 낼 수 있습니다.
예측 분석의 이점
예측 분석을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 다음은 최고 중 일부입니다.
의사결정 개선
예측 분석은 과거 데이터와 업계 동향을 분석함으로써 조직이 미래에 어떤 일이 일어날 수 있는지에 대한 정보를 바탕으로 예측하고 가능한 시나리오를 기반으로 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이 예측 기능을 통해 모든 비즈니스 사용자는 사실을 바탕으로 더욱 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 데이터 기반 의사 결정은 생산성을 향상하고 팀의 자신감을 높여줍니다.
사기 탐지
예측 분석을 통해 패턴을 식별하여 사기 행위를 탐지하고 예방할 수 있습니다. 사이버 보안에 대한 우려가 커지면서 예측 분석은 네트워크의 모든 활동을 실시간으로 조사하여 사이버 취약성과 위협을 나타낼 수 있는 이상 현상을 찾아냅니다. 이는 기업이 관련 절차를 마련하고 데이터를 안전하게 유지하는 데 도움이 됩니다.
위험 감소
분석가는 예측 분석을 통해 잠재적인 위험 영역을 예측하고 이러한 위험이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 식별할 수 있습니다. 이는 다양한 산업 분야에서 사용되지만 아마도 금융 및 보험 회사에 가장 유익할 것입니다. 예를 들어, 신용 점수는 예측 분석의 잘 알려진 예입니다. 덕분에 금융 전문가는 개인의 신용도를 판단하고 차용인이 채무를 이행할지 여부에 대해 보다 자신 있는 결정을 내릴 수 있습니다.
비용을 줄이다
예측 분석은 신규 주문 시기, 마케팅 캠페인에 더 많은 투자 시기, 재고 관리 및 제품 가격 책정 방법에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움을 줌으로써 운영 비용을 줄이는 데도 도움이 됩니다.
운영 효율성 향상
데이터 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 운영 효율성을 향상시키는 것입니다. 많은 조직에서는 예측 분석을 사용하여 워크플로를 간소화하고 리소스를 관리하며 성능을 최적화합니다. 데이터는 개선할 수 있는 부분과 이를 수행할 수 있는 방법을 밝히고 수익성을 극대화하기 위해 전체 프로세스와 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
새로운 제품/서비스 기회 식별
예측 분석은 본질적으로 미래를 예측하는 것이므로 새로운 제품/서비스를 개발할 때 매우 중요합니다.
예측 분석과 처방 분석
처방적 분석은 가장 발전된 형태의 데이터 분석입니다. 이는 발생한 일에 대한 통찰력을 제공하는 기술 분석 프로세스, 발생한 이유에 대한 통찰력을 제공하는 진단 분석 프로세스, 발생할 수 있는 일에 대한 통찰력을 제공하는 예측 분석 프로세스의 통찰력을 결합합니다. 이런 방식으로 분석 사용자는 무슨 일이 일어날지, 언제 일어날지, 왜 일어날지, 어떻게 일어날지 예측할 수 있습니다.
예측 분석과 규정 분석은 모두 비즈니스 데이터 분석의 구성 요소이며, 둘 다 수집된 데이터를 기반으로 비즈니스 전략과 의사 결정 프로세스를 알리고 안내하는 데 사용됩니다. 둘 사이의 주요 차이점은 예측 분석은 잠재적인 미래 결과를 예측하는 반면, 처방 분석은 최적의 다음 단계에 대한 구체적인 권장 사항을 작성하는 데 도움이 된다는 것입니다.
하지만 어느 한쪽에만 의존해서는 안 됩니다. 두 가지 유형의 분석을 함께 사용하면 가장 강력하고 효과적인 비즈니스 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 미래에 무슨 일이 일어날 수 있는지 아는 것은 좋지만, 이 지식을 최대한 활용하기 위해 다음 단계가 무엇인지 파악하지 못한다면 많은 기회를 놓치게 되고 더 이상 성공할 수 없게 됩니다. 최적의 결과를 달성하세요.
예측 분석 VS 기계 학습
일반적인 오해는 예측 분석과 기계 학습이 동일하다는 것입니다. 글쎄, 우리는 일부 사람들이 그렇게 생각하는 이유를 이해하지만 그렇지 않습니다. 설명해 보겠습니다.
여기까지 읽으면 예측 분석이 무엇인지 이미 알 수 있습니다. 간단히 말해서 예측 분석은 가능한 미래 결과를 식별하고 이해하는 데 도움이 되는 분석 프로세스입니다. 기본적으로 예측 분석은 기계 학습을 포함한 일련의 통계 기술을 사용합니다. 반면, 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터/시스템이 학습할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 사용하여 새로운 출력 값을 예측합니다.
그렇다면 예측 분석과 기계 학습의 차이점은 정확히 무엇입니까? 두 가지 모두 조직이 데이터 중심 문화를 조성 하고 더 훌륭하고 스마트한 비즈니스 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 기계 학습이 주로 코딩 중심이고 그 주요 역할이 사람의 도움 없이 컴퓨터가 자동으로 학습하고 학습에 따라 동작을 조정하도록 하는 것이라면, 예측 분석은 여전히 사람의 개입에 의존합니다. 예측 분석에는 원인과 결과 간의 상관관계를 확인하고 테스트할 데이터 분석가가 필요합니다.
예측 분석 예
모든 업계에서는 예측 분석을 사용하여 운영을 최적화하고, 위험을 줄이고, 더 좋고 효과적인 마케팅 및 비즈니스 전략을 개발하고, 비용을 절감하고, 수익을 늘리는 것은 물론 결과를 예측할 수 있습니다. 다음은 다양한 산업에서 예측 분석이 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예입니다.
의료– 의료 기관, 병원 및 의사는 내부 운영을 지능적으로 단순화하고, 리소스 활용도를 개선하고, 의료 팀의 조정 및 효율성을 개선하는 등 다양한 방법으로 예측 분석을 사용합니다. 그러나 가장 중요한 것은 예측 분석을 통해 위험에 처한 환자와 질병 발병을 식별할 수 있다는 것입니다.
제조– 제조업체의 경우 생산 실패 및 품질 저하로 이어지는 요인을 파악하고 부품, 자원 및 유통을 최적화하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 예측 분석을 사용하여 공급업체 성과를 모니터링하고 유지 관리 요구 사항을 예측하고 생산 용량을 최적화하는 등의 작업을 수행합니다. .
소매– 소매업체는 예측 분석을 사용하여 향후 판매 및 수요를 예측하고 가격 책정 전략을 최적화하며 판촉 이벤트의 효과를 분석하고 소비자에게 가장 적합한 제안을 결정합니다.
마케팅–마케팅 팀은 예측 분석을 사용하여 새로운 캠페인을 계획할 때 소비자가 전반적인 경제에 어떻게 반응하는지 살펴보고 이러한 통찰력을 사용하여 소비자의 구매를 유도하는 타겟 캠페인을 만들고 실행합니다.
에너지– 발전소의 분석은 장비 고장 및 향후 자원 요구 사항을 예측하거나 발전 터빈에 유지 관리가 필요한 시기를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 고객이 더 높은 금액의 청구서를 받을 시기를 예측하고 고객에게 알림을 보낼 수도 있습니다.
날씨– 예측 분석의 가장 좋은 예 중 하나는 일기 예보입니다. 오늘날의 일기예보는 육지와 대기를 모니터링하는 위성 덕분에 앞으로 몇 달 동안 예측이 가능합니다. 그들은 예상되는 날씨를 결정하는 모델에 해당 데이터를 제공합니다.
Slingshot으로 고급 예측 분석 활용
데이터 분석 도구는 사용자가 데이터를 처리 및 분석하는 방식을 단순화하고, 데이터 세트 간의 관계와 상관 관계를 탐색하고, 해석을 위한 패턴과 추세를 식별합니다. 이러한 도구는 Slingshot 입니다.
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