تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics) چیست؟

تحلیل پیش‌بینانه چیست؟

تحلیل پیش‌بینانه به بررسی داده‌های گذشته و حال می‌پردازد تا پیش‌بینی‌هایی درباره آینده انجام دهد. این روش از ترکیبی از تکنیک‌های پیشرفته ریاضی، آماری و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و کشف الگوهای پنهان استفاده می‌کند.

بسیاری از کسب‌وکارها و سازمان‌ها از تحلیل پیش‌بینانه برای تصمیم‌گیری‌های آینده بهره می‌برند. مثلاً تحلیل‌گران بازاریابی برای پیش‌بینی فروش آینده محصولات از آن استفاده می‌کنند، ایستگاه‌های هواشناسی برای پیش‌بینی وضعیت هوا و کارگزاران بورس برای افزایش سود معاملات از این روش بهره می‌گیرند.

تحلیل پیش‌بینانه در چارچوب تحلیل‌های داده
تحلیل‌گران داده معمولاً از چهار نوع تحلیل استفاده می‌کنند: توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینانه و تجویزی. ترتیب این تحلیل‌ها به این صورت است:

• تحلیل توصیفی: مشخص می‌کند که در گذشته چه اتفاقی افتاده است.
• تحلیل تشخیصی: بررسی می‌کند چرا این اتفاق رخ داده است.
• تحلیل پیش‌بینانه: با استفاده از داده‌های گذشته و حال، روندهای آینده را پیش‌بینی می‌کند.
• تحلیل تجویزی: بر اساس پیش‌بینی‌ها، اقداماتی را برای آینده پیشنهاد می‌دهد تا تصمیم‌گیری بهینه شود.

اهمیت تحلیل پیش‌بینانه
توانایی پیش‌بینی آینده بسیار مهم است. مهندسان، دانشمندان، کسب‌وکارها و اقتصاددانان سال‌هاست از این تحلیل برای هدایت فعالیت‌های خود استفاده می‌کنند. تکنیک‌هایی مانند رگرسیون و درخت تصمیم از جمله روش‌هایی هستند که هنوز هم کاربرد دارند.

پیشرفت‌های فناوری در زمینه یادگیری ماشین باعث شده تحلیل‌های پیش‌بینانه وارد حوزه‌هایی شوند که پیش‌تر بسیار پیچیده یا دشوار بودند. پردازش مقیاس‌پذیر، داده‌کاوی و یادگیری عمیق به شرکت‌ها امکان داده تا از مخازن بزرگ داده خود اطلاعات و الگوهای مهمی استخراج کنند. تحلیل پیش‌بینانه اکنون بخشی از فرآیندهای اصلی کسب‌وکار شده و به سازمان‌های پیشرو برتری رقابتی قابل توجهی داده است.

تحلیل پیش‌بینانه چگونه کار می‌کند؟
تحلیل پیش‌بینانه امروزی عمدتاً بر پایه تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین است. دانشمندان داده با استفاده از یادگیری عمیق و الگوریتم‌های پیچیده، مدل‌هایی می‌سازند که می‌توانند از داده‌های بزرگ رفتارهای آینده را پیش‌بینی کنند.

همانند بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین، تحلیل پیش‌بینانه فرآیندی پویاست و به‌طور مداوم از داده‌های جدید برای به‌روزرسانی پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کند. این فرآیند شامل مراحل کلاسیک یادگیری ماشین مانند پاک‌سازی داده‌ها، آموزش مدل، پیاده‌سازی، بازخورد، آموزش مجدد و استقرار مجدد است و توانایی دریافت داده‌ها در نزدیک‌ترین زمان ممکن به زمان حقیقی را دارد. برخی از تکنیک‌های مورد استفاده شامل درخت تصمیم، تحلیل رگرسیونی، تحلیل سری‌های زمانی و شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق هستند.

مدل‌های پیش‌بینانه‌ای که برای تصمیم‌گیری‌های تجاری به کار می‌روند معمولاً پیچیده‌اند و عوامل متعددی را در نظر می‌گیرند. ساخت و اعتبارسنجی این مدل‌ها زمان‌بر است و لازم است به‌طور مداوم با شرایط جدید اقتصادی و کسب‌وکاری به‌روزرسانی شوند.

کاربردهای تحلیل پیش‌بینانه چیست؟
سازمان‌های زیادی از تحلیل پیش‌بینانه برای تصمیم‌گیری در زمان حال و آینده استفاده می‌کنند.

مالی
در بخش مالی، تحلیل پیش‌بینانه برای تصمیم‌گیری‌های مختلف به کار می‌رود، از جمله پیش‌بینی بازارهای مالی، ارزیابی ریسک اعتباری و بررسی صلاحیت دریافت وام. شرکت‌های بیمه نیز از این روش برای پیش‌بینی رویدادهای شدید آب‌وهوایی، کاهش خسارات بیمه‌ای و شناسایی تقلب در پرونده‌های بیمه استفاده می‌کنند.

خرده‌فروشی
شرکت‌های خرده‌فروشی از تحلیل پیش‌بینانه برای تقاضای مشتریان در مناطق مختلف استفاده می‌کنند و کالاها را پیشاپیش به مراکز توزیع محلی ارسال می‌کنند تا زمان تحویل کاهش یابد. برخی شرکت‌ها با بهره‌گیری از مدل‌های امتیازدهی به سرنخ‌ها (Lead Scoring)، نرخ تبدیل مشتریان بالقوه را افزایش می‌دهند و با استفاده از پیشنهادهای پیش‌بینانه، فرصت‌های فروش مکمل و بیشتر را بر اساس پروفایل مشتریان شناسایی می‌کنند. همچنین برای پیش‌بینی تقاضا و فروش آینده نیز از این تحلیل استفاده می‌شود.

تولید
شرکت‌های تولیدی از تحلیل پیش‌بینانه برای نظارت بر تجهیزات خط تولید بهره می‌برند تا عملکرد را بهینه کرده، مشکلات احتمالی را شناسایی کرده و نقص‌ها را به‌موقع تشخیص دهند. این روش به تولیدکنندگان کمک می‌کند وضعیت ماشین‌آلات را زیر نظر بگیرند و زمان مناسب برای تعمیر یا نگهداری را پیش‌بینی کنند.

سلامت
شرکت‌های فعال در حوزه سلامت از تحلیل پیش‌بینانه در تجهیزات پایش بیماران استفاده می‌کنند تا تغییرات فوری در وضعیت سلامتی بیماران را تشخیص دهند، بدون اینکه هشدارهای بی‌اساس سیستم‌های پایش مانع عملکرد مؤثر آن‌ها شود. از دیگر کاربردها می‌توان به تشخیص بیماری و پیش‌بینی روند آن بر اساس داده‌های گذشته و وضعیت سلامت فعلی بیمار اشاره کرد.

مزایای تحلیل پیش‌بینانه چیست؟
چهار مزیت اصلی برای تحلیل پیش‌بینانه وجود دارد:

۱. به مشتریان کمک می‌کند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
۲. می‌تواند پاسخ‌های آنی ارائه دهد؛ مدل‌های آموزش‌دیده می‌توانند داده‌ها را در لحظه دریافت و فوراً تحلیل کنند.
۳. فهم مسائل پیچیده را ساده‌تر می‌کند؛ با دقت و سرعت بیشتر الگوهای پنهان در داده‌ها را آشکار می‌سازد.
۴. به شرکت‌ها مزیت رقابتی می‌دهد؛ چرا که سازمان‌های استفاده‌کننده از تحلیل پیش‌بینانه می‌توانند آینده را دقیق‌تر پیش‌بینی کرده و بهتر عمل کنند.