Содержание
Предиктивная аналитика (она же предсказательная или прогнозная) — это способ анализа объемов данных с целью прогнозирования. С помощью методов статистики и моделирования исследуются прошлые закономерности для оценки вероятности их повторения в будущем.
Предприятия, опираясь на прогнозы, оптимизируют процессы производства. Инвесторы таким методом решают, куда эффективней вложить деньги. А продавцы на интернет-площадках используют результаты анализа для точной настройки рекомендаций по покупкам для своих клиентов и увеличения продаж.
Иными словами, предиктивная аналитика — это инструмент, который поможет принять оптимальное решение с учетом опыта прошлого и предположить вектор развития будущего, основываясь на достоверных фактах.
Как компании могут использовать предиктивную аналитику
Стратегические решения важны для любой бизнес-деятельности, включая прогноз погоды, разработку инновационных продуктов, обслуживание клиентов или создание инвестиционного портфеля.
Предиктивная аналитика может применяться в следующих сферах:
- Производство (оптимизация распределения ресурсов, контроль цепочки поставок).
- Кредитование (оценка рисков при выдаче кредита с учетом кредитной истории заемщика).
- Андеррайтинг (определение вероятности наступления страхового случая, оценка сумм выплат по полису страховой компании).
- Маркетинг (выбор стратегии ценообразования, анализ покупательского поведения).
- Биржевые трейдеры (прогнозирование движения цен на финансовом рынке).
- Обнаружение мошенничества (выявление потенциальных признаков мошеннической деятельности со стороны клиентов).
- Человеческие ресурсы (анализ будущих потребностей компании по расширению или сокращению штата).
Примеров эффективного использования множество, благодаря гибкости настроек метода под конкретные задачи. Прогнозная аналитика помогает предвидеть результаты деятельности, учитывая такие факторы как демографические показатели, потребительские предпочтения, геополитическую ситуацию и т. п.
Автоматизация предиктивной аналитики
Предиктивная аналитика использует статистические расчеты, теорию вероятности, нейросети и другие методы глубинного анализа данных (data mining). Для визуальной демонстрации строятся схемы дерева решений, временные ряды, кластерные или регрессионные модели.
Учитывая огромные массивы данных из внешних и внутренних источников, обработать их вышеперечисленными способами качественно и быстро вручную не представляется возможным. Для упрощения процедуры используется специализированное программное обеспечение. Оно самостоятельно проведет анализ и выдаст наглядный результат для последующей интерпретации экспертом.
