Analitika parashikuese është një formë teknologjie që bën parashikime për disa të panjohura në të ardhmen. Ai bazohet në një sërë mënyrash për të bërë këto përcaktime, duke marrë në "inteligjencën artificiale" (AI), minierat e të dhënave, mësimin e makinerive, modelimin dhe statistikat.
Termi analitikë parashikuese i referohet përdorimit të statistikave dhe mënyrave të modelimit për të bërë parashikime rreth çështjeve dhe performancës së ardhshme. Analitika parashikuese shikon modelet aktuale dhe të kaluara të të dhënave për të përcaktuar nëse ato modele ka të ngjarë të shfaqen përsëri. Kjo i lejon bizneset dhe investitorët të përshtaten aty ku përdorin burimet e tyre për të përfituar nga ngjarjet e mundshme të ardhshme. Analiza parashikuese mund të përdoret gjithashtu për të rritur efikasitetin funksional dhe për të zvogëluar rrezikun.
Si funksionon analitika parashikuese?
Analitika parashikuese varet shumë nga mësimi i makinerive (ML). ML është një kombinim i statistikave dhe shkencës kompjuterike që përdoret për të zhvilluar modele duke ripërpunuar të dhënat me algoritme. Këto modele mund të paraqesin tendenca dhe modele në të dhëna që janë përgjithësisht më të thella në kompleks sesa vetëm format e zbulimit të të dhënave vizuale. Duke përdorur të dhëna nga burime të ndryshme (për ilustrim, Interneti i Gjërave (IoT), detektorë, media sociale dhe një sërë paragjykimesh), mësimi i makinerive i përpunon ato të dhëna përmes algoritmeve të sofistikuara dhe ndërton modele për të lidhur dhe punuar një problem dhe për të bërë parashikime.
Mund të jetë gjithashtu diçka më komplekse, duke përfshirë ndikime të shumta për shkak të çështjeve të shumta të njëkohshme. Mësimi i makinerisë mund të kalojë nëpër një mori të dhënash dhe të marrë parasysh marrëdhëniet komplekse për të zhvilluar modele që punëtorët e njohurive njerëzore nuk mund t'i kryejnë. Kështu, të dhënat e makinës përdoren përgjithësisht për analiza imazhesh, videokasetë dhe audio.
Analitika parashikuese varet gjithashtu nga shkenca e të dhënave, e cila është një konceptim më gjithëpërfshirës se vetëm ML. Shkenca e të dhënave kombinon statistikat, shkencën kompjuterike dhe njohuritë e sferës specifike të funksionimit për të zgjidhur një problem. Në një mjedis biznesi, ai kombinon stilet e të mësuarit të makinerive me të dhënat e biznesit, proceset dhe ekspertizën e zonës për të zgjidhur një problem biznesi. Së bashku, ai siguron perceptim parashikues për vendimmarrësit.
Ne mund të krijojmë një model për të parashikuar një përfundim të mundshëm ose për të dhënë një rezultat të optimizuar për ndryshimet në parametrat e procesit direkt brenda proceseve të biznesit.
Shembulli i analitikës parashikuese
Kuptoni nevojat e klientit
Duke përdorur analitikë inteligjente, bizneset mund të marrin një pasqyrë të thellë dhe të saktë se cilët janë klientët e tyre dhe çfarë duan ata në të vërtetë.
Analizat parashikuese mund të përdoren për të zvogëluar numrin e kurtheve të biznesit duke marrë perceptim në gjëra të tilla si suksesi i produkteve të reja, duke marrë një ide për bizneset me të cilat kanë të bëjnë ose duke vlerësuar kërkesën e mallrave në të ardhmen për të identifikuar shanse të reja.
Zbutja e rrezikut
Megjithatë, përsëri padyshim që kostoja juaj do të ishte gjithashtu më e ulët sepse nuk do të përballeni me dështime në të ardhmen që të çojnë në humbje fiskale, nëse keni një rrezik më të ulët. Për më tepër, duke zbërthyer tendencat e ardhshme, do të jeni të përshtatshëm për të marrë një rrugë më të mirë për të punuar në një qasje optimale dhe për të ulur kostot.
Përfundim
Parashikimet janë të paqarta dhe ne duhet të mësojmë të menaxhojmë me rezultate të pasakta. Ne nuk mund ta lexojmë drejtpërdrejt të ardhmen, veçanërisht kur bëhet fjalë për veprimet e klientëve. Ne duhet të kuptojmë se sa i përsosur është modeli ynë dhe me sa besim mund t'i përdorim rezultatet e tij. E gjithë kjo mund të duket sfiduese, por ne e bëjmë atë gjatë gjithë kohës, për ilustrim, me kastin e rënies, i cili në përgjithësi është mjaft i saktë për të qenë i dobishëm, por rrallëherë i padefektshëm.
Kjo do të thotë, ju duhet të jeni në gjendje të bëni diçka të dobishme me parashikimin dhe gjithashtu të jeni të përshtatshëm për ta testuar atë në të ardhmen nëse parashikimi është mjaft i saktë për të qenë i dobishëm.
Shpresojmë se ky artikull ishte interesant dhe ju ndihmoi të kuptoni konceptin e analitikës parashikuese të bazuar në AI dhe se si ajo përfiton dhe formëson të ardhmen e bizneseve të ndryshme. Faleminderit që treguat interes për blogun tonë dhe nëse keni ndonjë pyetje në lidhje me Analizën e Tekstit, Analizën Parashikuese, Zbulimin e Mashtrimit, Analizën e Ndjesisë ose platformën e bazuar në AI, ju lutemi na dërgoni një email në [email protected].
