اتفاقات روزمره ، اخبار مهم و دیگر مطالب میهن وب هاست را می توانید در این قسمت مطالعه کنید

در دنیای تجارت امروز که به سرعت در حال تغییر می باشد، برای کسب و کارها بسیار مهم است که به آینده نگاه کرده و برای آن برنامه ریزی کنند. این موضوع برای حفظ ثبات، برنامه ریزی استفاده از منابع و توسعه استراتژی های رشد ضروری است. امروزه، شرکت‌ها جهت "پیش‌بینی آینده" خصوصا برای ابزارهای تحلیل پیش‌بینی، به فناوری روی می‌آورند.

در هسته این روش استفاده از داده های بزرگ و سیستم های پیچیده IT نهفته است. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده یا Predictive Analytics برای تصمیم‌گیری هایی که منجر به افزایش کارایی عملیات، فروش و سایر پیشرفت‌های تجاری می‌شوند، ضروری می باشد. در سال 2023، بازار تحلیل پیش‌بینی کننده به 14.71 میلیارد دلار رسید و پیش‌بینی می شود تا سال 2032 این رقم به 95 میلیارد دلار افزایش یابد.

تصویر(1)

در ادامه مقاله، درباره اینکه تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده چیست، مزایای آن و نحوه عملکردش جهت تحلیل اطلاعات بحث خواهد شد.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده چیست؟

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده به پیش‌بینی رویدادهای آینده در تجارت از طریق کار با داده های موجود توسط روش های آماری، ریاضی و یادگیری ماشین گفته می شود. در نتیجه، سازمان تخمینی از احتمالاتی که ممکن است رخ دهد و بر تجارت تاثیر بگذارد، به دست می‌آورد. پیش‌بینی، شاخه ای از تجزیه و تحلیل داده ها می باشد. 

Predictive Analytics در دهه 1940 شکل گرفت. آلن تورینگ، ریاضیدان بریتانیایی و تیمش تلاش کردند تا نحوه کار ماشین رمزگذاری انیگما آلمان را بیاموزند. این الگوریتم هر روز تغییر می کرد و فرآیند را پیچیده می نمود و لازم بود اصول پشت این تغییرات "پیش‌بینی" شود. در نهایت، تورینگ موفق شد وجه اشتراک در ترکیب های جدید را حدس بزند.

بعدها، فناوری‌های IT در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده گنجانده شدند. در ابتدا، استفاده از چنین الگوریتم هایی صرفا به بخش های مالی محدود می شد. با توسعه ابزارها و تغییرات در نیازهای شرکت، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای سایر حوزه های تجاری و گروه های مختلف کارمندان در دسترس قرار گرفت. در حال حاضر، نه تنها داده های گذشته بلکه از اطلاعات لحظه ای نیز استفاده می شود. این امر کارایی و سرعت پیش‌بینی ها را افزایش می دهد.

روش های تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده

روش های رایج تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده عبارتند از:

• رگرسیون: این روش ارزیابی رابطه بین متغیرها و تاثیر یکی بر دیگری می باشد و هنگام پردازش مجموعه داده های بزرگ استفاده می شود. به عنوان مثال، این روش تعیین می کند که چگونه تغییرات قیمت بر فروش تاثیر می گذارد.
• درخت تصمیم: این روش، طبقه بندی داده ها بر اساس متغیرهای مشخص شده می باشد و برای پیش‌بینی اینکه فرد چه تصمیمی خواهد گرفت استفاده می شود. این نام، مدلی که شبیه یک درخت می باشد را توضیح می دهد. هر شاخه نشان دهنده انتخاب های ممکن و برگ ها نتایج را مشخص می کنند.
• شبکه‌ عصبی: یک مدل مبتنی بر یادگیری ماشین که برای تعاملات پیچیده استفاده می‌شود. شبکه های عصبی در شرایطی که فرمول خاصی برای پردازش داده ها وجود ندارد مفید هستند.

تصویر(2)

مزایای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده برای تجارت

تصمیم گیری عینی و دقیق بر اساس داده ها به جای تکیه بر تجربه مدیران و حدس و گمان: این امر خطرات را کاهش می دهد و از هزینه های غیرضروری منابع برای اقدامات نادرست جلوگیری می کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده برای قیمت گذاری پویا مورد نیاز است.

حفظ رقابت پذیری در بازار: هرچه اطلاعات بیشتری در مورد رویدادهای آینده به دست آورید، آمادگی بیشتری برای تغییرات خواهید داشت. سپس پیشنهادات شما دقیق تر از پیشنهادات رقبا خواهد بود.

افزایش سود: اطلاع از آینده به شرکت کمک می کند تا با شرایط سازگار شود، خطرات را پوشش دهد و به طور کارآمد فعالیت خود را ادامه دهد. بنابراین، کسب‌وکار با افزایش LTV (ارزش طول عمر مشتری) درآمد خود را حفظ کرده و حتی افزایش می‌دهد زیرا پیش‌بینی به حفظ مشتریان از طریق ارتباطات بازاریابی هدفمند، کمک می‌کند.

چه صنایعی از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده استفاده می نمایند:

جدول(1)

خطرات تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده

علیرغم مزایای ذکر شده، لازم به ذکر است که تجزیه و تحلیل پیشگویانه یک راه حل کامل نیست.

اولا، همیشه این خطر وجود دارد که حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها هم اشتباه کنند. بنابراین، اتکای کامل به پیش‌بینی ها توصیه نمی شود. ثانیاً، اگر داده‌های کافی برای تجزیه و تحلیل وجود نداشته باشد یا اگر معلوم شود داده‌ها نادرست هستند، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده ممکن است همه عوامل را در نظر نگیرد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده عملیات تجاری را ساده می کند اما در حال حاضر، این روش نمی تواند مسئولیت تصمیمات تجاری را به طور کامل بر عهده بگیرد.

تصویر(3)

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده چگونه عمل می کند

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده بر حجم زیادی از داده ها متکی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیچیده برای پردازش اطلاعات استفاده می‌شوند. مراحل تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش‌بینی عبارتند از:

تعریف هدف: یک کار تجاری خاص تنظیم می گردد که باید با پیش‌بینی های داده محور حل شود. به عنوان مثال، "تقاضای محصول N را در سال آینده مشخص کنید".

انتخاب روش های پیش‌بینی که منجر به هدف می شود: شناسایی منابع و انواع داده ها بسیار مهم است.

جمع آوری داده ها: اطلاعات از منابع مختلف در یک سیستم واحد (مثلاً CDP) یکپارچه شده است. داده های خاص برای جمع آوری به حوزه تحلیل و اهداف پروژه بستگی دارد. حجم زیادی از داده ها برای پیش‌بینی دقیق مورد نیاز می باشد.

پردازش اطلاعات، از جمله پاکسازی داده ها: در این مرحله داده های غیر قابل اعتماد و ناقص حذف می شوند. این مورد معمولاً یک فرآیند طولانی اما حیاتی است که بر دقت پیش‌بینی‌ها تاثیر می‌گذارد.

ساخت مدل و اعتبار سنجی: پارامترهای تجزیه و تحلیل به گونه ای تنظیم می شوند که بر اساس آن هوش مصنوعی پیش‌بینی هایی را ارائه دهد. 

بازیابی و پیاده سازی نتایج: بر اساس پیش‌بینی ها، مشتریان تصمیمات استراتژیک را می گیرند.

جمع بندی

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده یک رویکرد داده محور است که در آن رویدادهای آینده بر اساس اطلاعات گذشته پیش‌بینی می شوند. این روش با تصمیم گیری آگاهانه مدیران، معیارهای کسب و کار را بهبود می بخشد و منجر به افزایش سودآوری و رقابت در بازار می شود.

یادگیری ماشین و روش هایی مانند رگرسیون، درخت تصمیم و شبکه های عصبی در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده، استفاده می شود. این رویکرد در بخش‌های مختلف از جمله فروش، بازاریابی، مالی، تولید، مراقبت‌های بهداشتی، مدیریت منابع انسانی و تدارکات اعمال می‌گردد. برای انجام پیش‌بینی، اهداف تعیین شده، داده‌ها جمع‌آوری و پردازش می‌گردند و مدل‌های پیش‌بینی ساخته می‌شوند. در نتیجه، مشتریان سناریوهایی از پیشرفت‌های آینده را دریافت می‌کنند و بر اساس آن تصمیم‌ می‌گیرند.