最高の予測分析技術

私たちの時代では、顧客は簡単にあるブランドから別のブランドにホップ この文脈では、会社はあらゆる相互作用で模範的な顧客の経験を保障するように努力しなければならない。 さらに、ビジネスデータは非常に容易に入手可能であり、競争が激しいため、企業は業務を合理化したり、リスクの終焉を招くという巨大な圧力に直面しています。

企業は、過去の行動や行動が将来の成果にどのように影響するかを理解するにはどうすればよいですか？ 予測分析の分野では、企業が顧客の期待を予測することがこれまで以上に簡単になります。

そうすることで、顧客体験を維持するだけでなく、コストを削減し、効率を高め、作業条件を改善することができます。 そのことを念頭に置いて、予測分析を詳しく見てみましょう。

予測分析とは何ですか？予測分析は、収集されたデータを分析することによって将来の傾向を予測する練習です。 過去のパターンへの洞察を使用すると、組織はより良い顧客にサービスを提供するために彼らのマーケティングや運用戦略を適応させることができます。 運用の改善に加えて、企業は詐欺の検出や在庫管理などの重要な分野で優位性を得ています。予測分析は機械学習と密接に結びついています。

予測分析は機械学習と密接に結びついています。 特定の手法にかかわらず、組織が採用する可能性がありますが、一般的なプロセスは、理解された結果（顧客の購入など）にアクセスすることによって自

トレーニングアルゴリズムは、その情報を使用して将来の結果を予測する方法を学習し、最終的には、時刻や天気などの追加の入力変数を取

予測分析を採用する組織は、生産性が高く、収益性が高く、柔軟性が著しく向上します。 予測分析の利点を詳しく見てみましょう。

予測分析の利点

企業は顧客の需要をより正確に予測できるようになるにつれて、在庫とマーケティングキャンペーンの両方を最適化するこ

また、予測分析技術を活用してビジネス効率を向上させることもできます。 たとえば、航空会社は、予測アルゴリズムによって予想される需要に基づいて航空券価格を最適化できます。 過去のデータを分析し、現在の状況を考慮することによって（例えば、パンデミック）、航空会社は待ち時間、到着時間、および季節的な交通のような変数への洞察力を得る。

ビッグデータと予測分析

予測分析はデータに依存しているため、利用可能なデータの多くは健全な予測分析を意味するのではないでしょうか？ 多くの企業が予測分析技術に関心を示していますが、収集しているすべてのデータを理解できる企業はほとんどありません。

実際には、多くの企業が記述分析に従事：過去のデータの分析。 予測分析は過去の結果を見ながら、将来のパターンや傾向を予測し、それらの結果に基づいてインテリジェントな意思決定を行うことを目的としてい

したがって、予測分析には必ずしもすべてのビッグデータの分析が含まれているとは限りません。

そのことを念頭に置いて、データを分析するだけでなく、正確な予測の基礎を形成する特定の予測分析技術を見てみましょう。

予測分析技術

予測分析は、機械学習、データマイニング、統計などのいくつかのデータ分析技術を組み合わせたものです。 機械学習は予測分析の中核を構成しているため、機械学習分野で特定の予測ベースのアプローチを使用して、将来の出来事や傾向をよりよく洞察する方法に焦点を当てます。

分類モデル

ほとんどの機械学習アルゴリズムは、分類ベースの回帰ベースの二つのカテゴリのいずれかに分類されます。 どちらのタイプも異なる予測分析アプリケーションを持っていますが、分類アルゴリズムはデータをクラスに分類するのに役立ちます。 たとえば、特定のwebサイト訪問者が「購入者」または「ブラウザ」であるか、加入者が「毎月」または「毎年」タイプの顧客であるかを企業が予測するのに役立ちます。

分類モデルは、組織がより効率的に人間またはそうでなければ、リソースを割り当てることができます。 たとえば、企業は適切なレベルで在庫を維持し、特定の時間に店舗の人員過剰を防ぐことができます。

回帰モデル

回帰アルゴリズムは、潜在的な顧客が購入前に航空会社の予約に戻るのにかかる時間や、誰かが一定期間にわたって車の支払いに費やす金額など、数値を予測したい場合に便利です。たとえば、線形回帰は、2つの変数間の関係を探すために広く使用されている回帰手法です。 これらの種類の回帰アルゴリズムは、オンラインストアの閲覧時間に関連した顧客の支出など、変数間の関係を予測するパターンを見つけます。 予測分析における線形回帰のより深い理解を得ることに興味がある場合は、Machine Learning Masteryのこのブログ記事をチェックしてください。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、将来の値を推定するために過去と現在のデータを摂取する生物学的に触発されたデータ処理 彼らの設計は、人間の脳のパターン検出メカニズムをシミュレートする方法で、データに埋め込まれた複雑な相関関係を見つけることを可能にします。

画像認識や患者診断などのアプリケーションに広く使用されており、入力（入力層）を取得し、予測（隠れ層）を計算し、単一の予測の形で出力（出力層）を提

ニューラルネットワークモデリングは、人間の脳のメカニズムをシミュレートすることにより、イベントを予測する方法のより詳細な分析のために、このIThappensの記事をチェックしてください。

決定木

決定木は逆さまの木に似た視覚的なチャートです：”根”から始まり、それぞれが決定の潜在的な結果を説明するオプションの継続的に狭 デシジョンツリーはあらゆる種類の分類問題を解決しますが、予測分析に使用すると、より複雑な質問に答えることができます。

たとえば、航空会社は、週単位でサービスを提供する予定の新しい目的地に飛ぶのに最適な時間を知りたい場合があります。 また、そのようなフライトにどの価格ポイントを設定するか、どの顧客セグメントをターゲットにするかを知りたい場合があります。

これらの要因を考えると、航空会社は意思決定ツリーを使用して、価格ポイントyターゲットオーディエンスzでx目的地へのチケットを販売する

予測分析のユースケース

予測分析技術の探求では、予測分析のいくつかの使用方法に触れました。 のは、顧客の保持から潜在的に救命措置に及ぶいくつかのより重要なアプリケーションを模索してみましょう,病気の診断のような.

推薦システム

ビジネスが顧客が望む商品やサービスを知っていれば、タイムリーにそれらを供給する準備ができている方が良いでしょう。 たとえば、Spotifyの予測分析ベースのレコメンドシステムは、ユーザーの過去の興味に基づいてコンテンツを提供し、顧客は新しい音楽を検索する時間をほとんど ユーザーは欲しいときに欲しいものを持っているので、Spotifyに固執する可能性が高くなります。

クレジットスコアの計算

個人のクレジットスコアは、予測分析の計算に大きく依存しています。 アルゴリズムは、支払い履歴や保有クレジットカードの数など、その個人の信用関連の履歴に関連する要因を取り込み、将来の債務返済の可能性を表

到着予定時刻

あなたのスマートフォンのナビゲーションシステムはとても正確である理由を疑問に思ったことがありますか？ または、どのようにあなたの国際線は、あなたの飛行機が到着の12時間前に着陸するかについて非常に正確な推測を提供しますか？

GPSシステムは、速度、天気、交通状況などのリアルタイムのセンサーデータを使用して、目的地にいつ到着するかを判断します。

診断精度

分類アルゴリズムを使用して、医療専門家は簡単に腫瘍や疾患の他の指標を識別することができます。 彼らはまた、他の健康測定値を使用することができます—血糖値、心拍数などを考えます。 —これらが特定の病気にどのように関連しているかを判断する。 このすべての情報を使用して、医療提供者は、どの患者がどの状態を発症する危険性があるかを予測することができます。 早期に状況を把握できるだけでなく、医療専門家と患者が共同で病気の発症を防ぐために行動することができます。

概要

この記事では、予測分析の分野について、関連する利点とアプリケーションを含めて説明しました。 私たちは、分類アルゴリズム、ニューラルネットワーク、回帰アルゴリズム、および決定木を含む、特定の予測可能な分析技術を詳細に調べました。

予測分析は、それを慎重に実践する企業に明確な利益を与える急速に成長している分野です。 予測分析のキャリアに興味がある場合は、Udacityが提供するこの予測分析Nanodegreeをお勧めします。

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