予測分析とは何か、そしてなぜそれが重要なのか

ビジネスの世界では、分析によって組織は内部および外部プロセスを最適化し、拡大し、最終的には利益を増加させることができます。一部のデータ分析の種類は、ユーザーが何が起こったのか、そしてなぜそれが起こったのかを理解するのに役立てることに重点を置いていますが、他の種類のデータ分析は、将来何が起こる可能性があるかについての洞察を提供することに重点を置いています。これが予測分析の概念であり、企業がリスクと機会を特定し、意思決定を導くために使用するデータ分析ツールです。

予測分析とは何か

予測分析とは、イベントを予測するために使用される一種のデータ分析です。現在と過去のデータパターンを見て、それらのパターンのいずれかが再び出現する可能性があるかどうかを判断し、その後、統計アルゴリズムと機械学習技法を使用して、将来の成果の可能性を特定します。これにより、あらゆる規模および業界の企業は、リソースの使用方法を調整し、運用効率を改善し、リスクを軽減し、事実に基づいた戦略を立て、意思決定プロセスを導くことができます。

予測分析はどのように機能するか

予測分析を使用する場合、最初のステップは、解決しようとしている問題と、プロジェクトが何をカバーするかを特定することです。ここから、予測分析プロセスが従う体系的なフローがあります。

1. プロジェクトの定義–プロジェクト定義の最も重要な側面は、予測分析プロジェクトの目標を理解することです。どのような質問に答えたいですか？予測したいイベントや成果の種類を知っていますか？これらの質問に対する答えを知ることで、このイニシアチブから正しい価値ドライバーを得ることができます。

2. データ収集–予測分析は、スライシングとダイシング、および必要なアルゴリズムの実行に使用できる大量のデータを活用できる場合に最も効果的です。組織がデータを収集するためのプロセスを定義している場合、それを蓄積する際に課題がないはずです。ただし、そうでない場合は、組織からデータを取得するためのデータマイニングまたはデータ集約ツールを構成する必要があります。データソースを決定する方法は、プロジェクト定義の一部である必要があります。

3. データクリーニング–データ分析を開始する前に、効果的な分析のためにデータをクリーニングすることが重要です。クリーニングプロセスには、複数のソースからのデータを単一のデータベースへの統合と、データが一貫してフォーマットされていることを確認することが含まれます。

4. 深いデータ分析–データ分析の目標は、データ内の傾向とパターンを明らかにし、その情報を使用して将来のアクションを描写できる予測モデルを作成することです。このステップでは、データ分析–統計回帰法と機械学習技法の2つの一般的な方法を実行します。

5. モデルの構築–データが処理および分析されたら、将来のイベントを予測するための予測モデルの構築を開始できます。複数のモデルが生成され、プロジェクトの将来のイベントを予測するためにどちらが最良（最も正確）かを選択する必要があります。

6. デプロイメント–次のステップは、選択されたモデルを毎日の使用にデプロイすることです。毎日の使用は、プロジェクト定義と最初の目標に再度リンクされています。たとえば、モデルが電気通信業界で使用されてネットワーク使用状況を予測する場合、このモデルはリアルタイムのサービスパフォーマンスを監視し、可能な遅いパフォーマンスまたは接続の問題のレポートを作成するために使用される必要があります。

7. 監視–モデルがデプロイされたら、効果的であることを確認するために継続的に監視およびレビューする必要があります。新しいデータは、利用可能になると、進行中のベースでモデルをサポートするために統合できます。

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予測分析技法

予測分析は、遭遇するデータについて推測を行うために設計された複雑なモデル/技法に大きく依存しています。これらの予測分析技法は、アルゴリズムと機械学習を利用して、履歴データと現在のデータを分析し、将来の傾向を予測することができます。

予測分析では、3つの主要な技法が使用されています。決定木、回帰、ニューラルネットワークです。

決定木–これは最良の予測分析技法の1つです。なぜなら、欠落値を処理し、理解が簡単だからです。決定木は、ブランチングを使用して、各成果または選択から生じる可能性を視覚的に表示します。各ブランチは、2つ以上のオプション間の可能な決定であり、各リーフは分類です–はいまたはいいえです。

回帰–異なるシナリオのための3つの回帰技法があります。異なるデータの質問は、回帰の異なる用途を必要としますが、一般的に、予測分析回帰技法は変数間の関係を理解するのに役立ちます。線形回帰は、1つの独立変数のみを結果に起因させることができる場合に使用されます。複数回帰は、複数の独立変数が結果に影響を与える場合に使用されます。ロジスティック回帰は、従属変数がバイナリの場合に使用されます。

ニューラルネットワーク–これは最も複雑な予測分析技法です。データセット内の可能な関係を理解するためにアルゴリズムを利用しています。ニューラルネットワークはAIを採用しており、より洗練されたパターン認識が可能になります。

予測分析が重要な理由

現在、データはビジネスの最も価値のある資産の1つです。データ分析はビジネス世界で非常に重要であり、複数の方法で変換しています。分析はビジネスが市場で生き残るのを助けています。

予測分析は特に重要です。なぜなら、組織が何が起こる可能性が高いかを正確に予測し、そのデータに基づいて重要な決定を下すことができるからです。今日の多くのビジネスは、予測の失敗のため、そして成功したビジネス戦略を計画および実行できないため、生き残ることに失敗しています。

直感または推測に基づいて重要な決定を下す企業は、ターゲットの顧客が望むまたは必要とする製品の発売に失敗し、かなりの時間とお金を失ってしまいました。一方、予測分析を使用して意思決定を駆動するビジネスは競争上の優位性を得ます。予測分析により、組織は新しい機会を活かしことで競合他社を上回ることができます。

予測分析の利点

予測分析を使用することには多くの利点があります。以下は最高のもののうちのいくつかです。

意思決定の改善

歴史的なデータと業界の傾向を分析することで、予測分析は、組織が将来何が起こるかについての情報に基づいた予測を行い、可能性の高いシナリオに基づいて戦略を策定するのに役立ちます。この予測機能により、すべてのビジネスユーザーが、事実に裏付けられたスマートな決定を下すことができます。さらに、データ駆動型の意思決定は、生産性を向上させ、チームの信頼度を高めます。

詐欺の検出

予測分析は、詐欺行為を検出および防止するためのパターンを特定することができます。サイバーセキュリティがますます懸念事項となっているため、予測分析はネットワーク上のすべてのアクションをリアルタイムで調査して、サイバー脆弱性と脅威を示す可能性のある異常を特定します。これにより、企業は関連する手順を実施し、データを安全に保つことができます。

リスク軽減

予測分析の助けを借りて、アナリストは潜在的なリスク領域を予測し、これらのリスクがビジネスにどのように影響するかを特定することができます。これは多くの異なる業界で使用されていますが、おそらく金融および保険会社にとって最も有益です。たとえば、信用スコアは予測分析のよく知られた例です。これのおかげで、金融専門家は個人の信用力を決定し、借り手が彼の債務義務を名誉にするかどうかについてより自信を持った決定を下すことができます。

コスト削減

予測分析は、新しいオーダーを作成するときについて、マーケティングキャンペーンにもっと投資するときについて、またはインベントリを管理し、製品の価格を設定する方法についてのより多くの情報に基づいた決定を下すのに役立つことで、運用コストを削減するのに役立ちます。

運用効率の向上

データ分析の最も重要な長所の1つは、運用効率の向上です。多くの組織は、ワークフローを合理化し、リソースを管理し、パフォーマンスを最適化するために予測分析を使用しています。データは、改善できる場所、その方法、全体的なプロセスとパフォーマンスを最適化して最大利益を得る方法を明らかにするのに役立ちます。

新しい製品/サービスの機会を特定する

予測分析は本質的に将来を予測するため、新しい製品/サービスの開発に関しては非常に重要です。

''予測分析は製品開発において、製品パフォーマンス、製品の障害、およびダウンタイムについての予測を鋭くする可能性があり、したがって組織に信じられないほどの価値を生成する可能性があります。''Amit Joshiが述べています。

予測分析対処方分析

処方分析は、最も高度な形式のデータ分析です。これは、何が起こったかについての洞察を提供する記述分析プロセス、なぜそれが起こったかについての洞察を提供する診断分析プロセス、および何が起こる可能性があるかについての洞察を提供する予測分析プロセスからの洞察を組み合わせています。この方法で、分析ユーザーは、何が起こるのか、いつそれが起こるのか、なぜそれが起こるのか、そしてどのように予測することができます。

予測分析と処方分析の両方はビジネスデータ分析のコンポーネントであり、両方とも、収集されたデータに基づいてビジネス戦略と意思決定プロセスを知らせ、ガイドするために使用されます。この2つの主な違いは、予測分析が潜在的な将来の成果を予測するのに対し、処方分析は最適な次のステップの特定の推奨事項を引き出すのに役立つことです。

ただし、1つまたは他のもののみに依存することはできません。一緒に使用すると、両方のタイプの分析が、最も強力で最も効果的なビジネス戦略を作成するのに役立ちます。将来何が起こるのかを知ることは素晴らしいことですが、この知識を最大限に活用するために次のステップが何であるかを特定しないと、多くの機会を見逃し、最適な結果を達成することができません。

予測分析対機械学習

予測分析と機械学習が同じものであるという一般的な誤解があります。よく、彼らはそうではありません。一部の人々がそう思うかもしれません。それを説明しましょう。

ここまで読んでいるので、すでに予測分析が何であるか知っています。つまり、単純に言えば、将来の可能な成果を特定して理解するのに役立つ分析プロセスです。その最も基本的には、予測分析は、機械学習を含む一連の統計技法を使用しています。一方、機械学習は、コンピュータ/システムが明示的なプログラミングなしで学習できるようにする人工知能(AI)のサブセットです。機械学習は、アルゴリズムを使用して、歴史的なデータの使用を通じて新しい出力値を予測します。

では、予測分析と機械学習の正確な違いは何でしょうか？両方とも、組織がデータ駆動文化を育てるし、より良いスマートなビジネス戦略を形成するのに重要な役割を果たしています。ただし、機械学習はコード志向が強く、その主な役割はコンピュータが人間の支援なしで自動的に学習し、彼らの学習に従って彼らの行動を調整することです。予測分析は引き続き人間の介入に依存しています。予測分析には、データアナリストが原因と成果の間の相関関係を決定し、テストする必要があります。

予測分析の例

あらゆる業界が、操作を最適化し、リスクを軽減し、より良い、より効果的なマーケティングおよびビジネス戦略を開発し、コストを削減し、収益を増加させ、もちろん成果を予測するために予測分析を使用できます。予測分析が異なる業界でどのように使用されているかのいくつかの例を次に示します。

医療–医療機関、病院、医師は、内部操作をインテリジェントに簡素化し、リソースの利用を磨き、ケアチームの調整と効率を改善するなど、いくつかの異なる方法で予測分析を使用しています。しかし最も重要なことに、予測分析により、リスク患者と病気の発展を特定することができます。

製造業–製造業者にとって、生産の失敗と品質の低下につながる要因を明らかにし、また部品、リソース、流通を最適化することが非常に重要です。したがって、彼らは予測分析を使用して、サプライヤーのパフォーマンスを監視し、メンテナンス要件を予測し、生産能力を最適化するなどを行っています。

小売業–小売業者は、予測分析を使用して、将来の販売と需要を予測し、価格設定戦略を最適化し、プロモーションイベントの有効性を分析し、どのオファーが消費者に最も適しているかを判断します。

マーケティング–マーケティングチームは予測分析を使用して、消費者が新しいキャンペーンを計画する際に全体経済にどのように反応したかを見て、これらの洞察を使用して、消費者に購入するよう促す対象キャンペーンを作成・実行します。

エネルギー–発電所の分析は、機器の障害と将来のリソースニーズを予測したり、電力生成タービンがメンテナンスが必要な場合を予測したりするのに役立ちます。また、顧客がより高い請求書を受け取る可能性があるときを予測し、顧客のアラートを送信することもできます。

天気–予測分析の最も良い例の1つは、天気予報です。今日の天気予報は、衛星が陸地と大気を監視しているおかげで、数か月前から可能です。彼らはそのデータを、どのような天気を期待するかを決定するモデルに供給しています。

Slingshotを使用した高度な予測分析を活用する

データ分析ツールは、ユーザーがデータを処理および分析する方法を簡素化し、データセット間の関係と相関関係を探索し、解釈のためのパターンと傾向を特定します。そのようなツールはSlingshotです。

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