Прогнозная аналитика больших данных
Данные важны практически для любого бизнеса. Предприятия используют данные для расширения своего производства, увеличения преимуществ для клиентов и увеличения прибыли. Поэтому прогнозная аналитика приобретает все большее значение в цифровом мире. Предиктивная аналитика предсказывает возможные будущие результаты с помощью предиктивной аналитики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, методов моделирования, которые позволяют развиваться предприятиям и организациям. Предиктивная аналитика позволяет организациям получать доступ к информации о своих клиентах. Это помогает организациям экономить время, деньги и получать преимущество от своих конкурентов.
Например, если компания хочет расширить круг своих клиентов и сделать для этого новые шаги, одной из первых вещей, которые нужно сделать, должна быть предиктивная аналитика больших данных. Если говорить о пивоваренной компании, то их целевая аудитория — взрослые люди от 18 до 35 лет. Компания хотела бы продавать больше пива. Для достижения этой цели они делают некоторые прогнозы. Во-вторых, им нужен образец, чтобы увидеть возможные результаты. Затем они должны протестировать модель, чтобы увидеть вероятные возможности, и этот результат позволит компании собрать информацию. Если результаты не дают ожидаемых результатов, то мы возвращаемся к началу и начинаем процесс заново. Весь этот процесс называется прогнозной аналитикой больших данных.
Для предиктивной аналитики необходимо выполнить несколько шагов. Давайте рассмотрим эти шаги на примере пивоваренной компании:
- Определение проекта
Делать прогнозы, а затем определять проект — это первый шаг прогнозной аналитики. Компания хочет увеличить количество клиентов, но для этого она должна использовать стратегии темного рынка. По этой причине пивоваренная компания запускает акцию типа «Купи пиво со скидкой 25% на второе».
2. Сбор и анализ данных
После определения проекта вам необходимо собрать данные для следующего шага. Пивоваренная компания первой начинает собирать данные о людях, которые готовы взять второе пиво. Для этого компания собирает и анализирует такие данные, как возраст, пол, личные характеристики и количество времени, которое они проводят в Интернете и социальных сетях.
3. Статистика
Статистические данные, связанные с вашим анализом данных, являются одним из наиболее важных этапов процесса прогнозной аналитики, поскольку вы будете продолжать свой процесс в зависимости от этой статистики. На предыдущем этапе пивоваренная компания собрала и проанализировала данные о потенциальных клиентах и персонах. Теперь компания должна сверить эту информацию со статистическими данными.
4. Моделирование
Мы создаем решения на основе данных, которые мы собираем, и статистики, которую мы получаем. Поэтому мы делаем креативные решения на будущее с моделированием. Например, пивоваренная компания производит новые сорта пива с разными вкусами, чтобы покупатели могли купить второе пиво.
5. Тестирование
Теперь мы тестируем нашу модель и наблюдаем за ее результатами. Если результаты соответствуют нашим ожиданиям, мы повторно тестируем модель и продолжаем ее улучшать. В нашем примере с пивоваренной компанией компания начала производить новое пиво для продажи второго пива. Если компания продала больше пива и увеличила количество клиентов, результат теста положительный, и компания должна продолжать тестировать свою модель и улучшать ее.
6. Обработка результатов
Если результаты теста не соответствуют нашим ожиданиям, мы начинаем процесс заново.
Приложения прогнозной аналитики больших данных
1) Маркетинг
2) Управление рисками
3) Улучшение операций
4) Здравоохранение
5) Прогнозирование продаж
6) Страхование
7) Финансы
Связь между прогнозной аналитикой больших данных и автоматизированным машинным обучением (AutoML)
AutoML генерирует искусственный интеллект с помощью искусственного интеллекта. AutoML использует машинное обучение для создания новых моделей с использованием существующих данных. Прогнозная аналитика — это инструмент для AutoML в этом процессе, потому что AutoML нуждается в шагах прогнозной аналитики, о которых мы упоминали выше, для создания нового искусственного интеллекта.
AutoML можно использовать в различных отраслях, таких как страхование, маркетинг, банковское дело, здравоохранение, государственный сектор, розничная торговля, финансы и т. д.
Многие платформы используют AutoML. Сегодня мы рассмотрим некоторые из них и продолжим объяснять AutoML на них. Мы поговорим о каждой платформе с решениями, которые они производят в разных секторах:
- Датаробот:
Datarobot — одна из первых платформ, разработавших AutoML. Datarobot использует AutoML в маркетинге для рекламы, чтобы оптимизировать продажи, поиск потенциальных клиентов, чтобы делать прогнозы на основе данных, которые уже есть у компаний, отношений с клиентами, анализируя сообщения клиентов и делая предложения о ваших продуктах, программы лояльности для повышения вовлеченности клиентов, удовлетворенности клиентов, конкурентов путем анализа цен конкурентов. .
2. Датараган:
Dataragan использует AutoML специально для обучения людей общению, связям с общественностью, социальным сетям, управлению и этому контенту. В дополнение к этому Раган собирает данные для PR и кадровых ресурсов организаций через сайты ежедневных новостей и AutoML.
3. Датаику:
Dataiku поддерживает блокнот разработки моделей на основе кода, таких как Python, JavaScript и Jupyter. Кроме того, Dataiku поддерживает визуализацию времени и прогнозирование. Dataiku производит узлы с расширенными возможностями автоматизации для планирования повседневных задач для производственных проектов, таких как мониторинг, обновление данных и переобучение моделей на основе расписания.
4. H2O:
H2O использует AutoML в здравоохранении и финансовых услугах. Например, H2O оценивает все доступные элементы репродуктивной науки и использует машинное обучение для анализа собранной информации.
5. Альтерикс:
Alteryx объединяет аналитику, науку о данных и автоматизацию бизнес-процессов на одной платформе для ускорения цифровой трансформации. Alteryx помогает пользователям из налоговой, аудиторской и финансовой отраслей сократить время, бюджет и усилия, затрачиваемые на сбор данных вручную, а также на создание внутренней отчетности.
Как B2Metric использует AutoML?
B2Metric использует AutoML в различных секторах, таких как финансы, страхование, телекоммуникации, автомобилестроение, розничная торговля, электронные ставки, электронная коммерция, мобильные игры и т. д. Например, в страховой и финансовой отраслях. Управление рисками занимает важное место в страховой и финансовой отраслях. С помощью AutoML решения по управлению рисками можно улучшить с помощью искусственного интеллекта. B2Metric предоставляет решения для финансов, страхования и других отраслей с помощью решений, созданных с помощью AutoML для управления рисками.
Обучение модели пути клиента в B2Metric ML Studio
Существует несколько источников данных, готовых для подключения и обучения ваших моделей:
Например, в результате проблемы классификации модели сегменты подробно перечислены на вкладке ML Interpretation:
Результаты модели сообщаются с изображениями дерева решений таким образом, чтобы каждый мог понять веса между переменными:
Анализ кривой ROC выполняется с использованием таких показателей, как Precision, Recall, F1-Score:
Об этом сообщается с помощью метода Accumulated Local Effects, который представляет отношения между объектами в легко объяснимой форме. Стало очень просто устанавливать и передавать отношения функций в презентациях бизнес-подразделениям:
Зарегистрируйте B2Metric:
Вход в B2Metric:
