Analitik prediktif
Analitik prediktif () mencakup berbagai teknik statistik dari pemodelan prediktif, pembelajaran mesindan data mining yang menganalisis arus dan fakta-fakta sejarah untuk membuat prediksi tentang masa depan atau peristiwa yang tidak diketahui.
Dalam bisnis, model prediktif memanfaatkan pola-pola yang ditemukan dalam sejarah dan data transaksional untuk mengidentifikasi risiko dan peluang. Model menangkap hubungan antara banyak faktor untuk memungkinkan penilaian risiko atau potensi yang terkait dengan satu set tertentu dari kondisi, membimbing pengambilan keputusan bagi calon transaksi.
Mendefinisikan fungsional pengaruh teknis ini adalah pendekatan yang predictive analytics menyediakan prediksi skor (probabilitas) untuk masing-masing individu (pelanggan, karyawan, kesehatan pasien, SKU produk, kendaraan, komponen, mesin, atau unit organisasi) dalam rangka untuk menentukan, menginformasikan, atau pengaruh proses organisasi yang berkaitan melintasi sejumlah besar individu,
seperti dalam pemasaran, kredit penilaian risiko, deteksi penipuan, manufaktur, kesehatan, dan operasi pemerintah termasuk penegak hukum.
Predictive analytics digunakan dalam ilmu aktuaria, pemasaran, jasa keuangan, asuransi, telekomunikasi, ritel, perjalanan, mobilitas, kesehatan, perlindungan anak, obat-obatan, perencanaan kapasitas dan bidang lainnya.
Salah satu yang paling dikenal adalah aplikasi credit scoring, yang digunakan di seluruh layanan jasa keuangan. Model penilaian proses pelanggan dengan sejarah kredit, pinjaman aplikasi, data pelanggan, dll., dalam rangka untuk rank-order individu oleh mereka kemungkinan membuat masa depan pembayaran kredit tepat waktu.
Predictive analytics merupakan daerah statistik yang berhubungan dengan penggalian informasi dari data dan menggunakannya untuk memprediksi tren dan pola perilaku. Sering tidak diketahui acara menarik di masa depan, tapi predictive analytics dapat diterapkan untuk setiap jenis yang tidak diketahui apakah itu di masa lalu, sekarang atau masa depan. Misalnya, mengidentifikasi tersangka setelah kejahatan telah dilakukan, atau penipuan
kartu kredit seperti itu terjadi. inti dari predictive analytics bergantung pada menangkap hubungan antara variabel penjelas dan prediksi variabel dari kejadian masa lalu, dan memanfaatkan mereka untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui. Hal ini penting untuk dicatat, bagaimanapun, bahwa akurasi dan kegunaan dari hasil akan sangat tergantung pada tingkat analisis data dan kualitas dari asumsi-asumsi.
Predictive analytics sering didefinisikan sebagai memprediksi pada yang lebih rinci tingkat granularity, yaitu, menghasilkan prediksi skor (probabilitas) untuk masing-masing elemen organisasi. Ini membedakannya dari peramalan. Misalnya, "Predictive analytics-Teknologi yang belajar dari pengalaman (data) untuk memprediksi perilaku masa depan individu dalam rangka untuk mendorong keputusan yang lebih baik." Di masa
depan sistem industri, nilai predictive analytics akan memprediksi dan mencegah potensi masalah untuk mencapai dekat-zero break-down dan selanjutnya diintegrasikan ke preskriptif analisis untuk keputusan optimasi. Selain itu, data dikonversi dapat digunakan untuk loop tertutup siklus hidup produk perbaikan yang merupakan visi dari Industri Internet Konsorsium.
Umumnya, istilah predictive analytics digunakan untuk berarti pemodelan prediktif, "scoring" data dengan model prediktif, dan peramalan. Namun, orang-orang semakin menggunakan istilah untuk merujuk terkait analisis disiplin ilmu, seperti pemodelan deskriptif dan pemodelan keputusan atau optimasi. Disiplin ilmu ini juga melibatkan ketat analisis data, dan secara luas digunakan dalam bisnis untuk segmentasi dan pengambilan keputusan, tetapi memiliki tujuan yang berbeda dan teknik statistik yang mendasari mereka bervariasi.
Model prediksi ini adalah model hubungan antara kinerja tertentu dari suatu unit dalam sampel dan satu atau lebih dikenal atribut atau fitur dari unit ini. Tujuan dari model ini adalah untuk menilai kemungkinan bahwa unit serupa dalam sampel yang berbeda akan menunjukkan kinerja tertentu. Kategori ini meliputi model-model dalam berbagai bidang, seperti pemasaran, dimana mereka mencari
halus pola data untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tentang kinerja pelanggan, atau deteksi penipuan model ini. Model prediktif sering melakukan perhitungan pada transaksi langsung, misalnya, untuk mengevaluasi risiko atau peluang yang diberikan nasabah atau transaksi, dalam rangka untuk memandu keputusan. Dengan kemajuan dalam kecepatan komputasi, agen individu pemodelan sistem telah menjadi mampu mensimulasikan perilaku manusia atau reaksi terhadap rangsangan yang diberikan atau skenario.
Tersedia unit sampel dikenal dengan atribut dan dikenal pertunjukan ini disebut sebagai "pelatihan sampel". Unit-unit dalam sampel lainnya, dikenal dengan atribut tapi tidak diketahui pertunjukan, yang disebut sebagai "keluar dari [pelatihan] contoh" unit. Keluar dari unit sampel tidak selalu menanggung kronologis kaitannya dengan pelatihan unit sampel. Misalnya, pelatihan sampel dapat terdiri dari
sastra atribut dari tulisan-tulisan oleh Victoria penulis, dikenal dengan atribusi, dan keluar dari unit sampel mungkin baru ditemukan menulis dengan penulisnya tidak diketahui; model prediksi dapat membantu dalam menghubungkan sebuah pekerjaan yang harus diketahui penulis. Contoh lain adalah yang diberikan oleh analisis memerciki darah dalam simulasi tkp yang keluar dari
unit sampel adalah sebenarnya memerciki darah pola dari tkp. Keluar dari unit sampel dapat dari waktu yang sama seperti pelatihan unit, dari waktu sebelumnya, atau dari waktu mendatang.
Deskriptif model mengukur hubungan data dalam suatu cara yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan atau prospek menjadi kelompok-kelompok. Tidak seperti model prediksi yang fokus pada memprediksi satu perilaku pelanggan (seperti risiko kredit), deskriptif model mengidentifikasi berbagai hubungan antara pelanggan atau produk. Deskriptif model tidak rank-order pelanggan dengan kemungkinan mereka untuk mengambil
tindakan tertentu cara model prediksi. Sebaliknya, deskriptif model ini dapat digunakan, misalnya, untuk mengkategorikan pelanggan dengan produk mereka preferensi dan tahap kehidupan. Deskriptif alat pemodelan dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan lebih lanjut model yang dapat mensimulasikan sejumlah besar agen individual dan membuat prediksi.
Keputusan model yang menggambarkan hubungan antara semua elemen dari keputusan-data yang diketahui (termasuk hasil prediksi model), keputusan, dan pola hasil dari keputusan-dalam rangka untuk memprediksi hasil dari keputusan yang melibatkan banyak variabel. Model ini dapat digunakan dalam optimasi, memaksimalkan hasil tertentu dan meminimalkan lain-lain. Keputusan model yang umumnya digunakan untuk mengembangkan
logika keputusan atau seperangkat aturan bisnis yang akan menghasilkan tindakan yang diinginkan untuk setiap pelanggan atau keadaan.
Meskipun predictive analytics dapat menempatkan untuk digunakan dalam berbagai aplikasi, kami menguraikan beberapa contoh dimana predictive analytics telah menunjukkan dampak yang positif dalam beberapa tahun terakhir.
Analisis manajemen hubungan pelanggan (CRM) adalah sering aplikasi komersial dari analisis prediktif. Metode analisis prediktif yang diterapkan untuk data pelanggan untuk mengejar tujuan CRM, yang melibatkan membangun sebuah pandangan holistik dari pelanggan tidak peduli dimana informasi mereka berada di perusahaan atau departemen yang terlibat. CRM menggunakan analisis prediktif dalam aplikasi untuk