予測分析
予測分析 (よそくぶんせき、英: predictive analytics)は、データマイニング、予測的モデリング(英語版)、機械学習などのさまざまな統計手法を包含しており、現在および過去の事実を分析して、将来または未知のイベントについて予測を行う。
ビジネスにおいては、予測モデルは、履歴データや取引データに見られるパターンを利用して、リスクと機会を特定する。予測モデルは、多くの要因間の関係を把握することで、特定の条件集合に関連したリスクや可能性の評価を可能にし、取引候補の意思決定を導く。
これらの技術的アプローチの定義的な効果のねらいは、マーケティング、信用リスク評価、不正検出、製造、ヘルスケア、法執行機関を含む政府の業務など、多数の個人にまたがる組織プロセスを決定、情報提供、影響を与えるために、予測分析が各個体(顧客、従業員、医療患者、製品SKU、車両、コンポーネント、機械、またはその他の組織単位)に対して予測スコア(確率)を提供することである。
予測分析は、保険数理、 マーケティング、 経営管理、スポーツ/ファンタジースポーツ、 保険、電気通信、 小売、 旅行、 経済的流動性(英語版)、 ヘルスケア、児童保護、 医薬品、 キャパシティプランニング(英語版)、 ソーシャルネットワーキングなどの分野で使用される。
最もよく知られている応用例の1つは、ビジネス管理全体で使用されるクレジットスコアリング(英語版)である。スコアリングモデルは、顧客の信用履歴、ローン申請、顧客データなどを処理して、将来のクレジット支払いを予定どおりに行う可能性によって個人をランク付けする。
従属変数が2つ以上のカテゴリを持つ場合に対する二項ロジットモデル(日本語版)の拡張は、多項ロジット・モデルである。このような場合、データを2つのカテゴリにまとめても意味がないか、データの豊富さが失われる可能性がある。多項ロジット・モデル(英語版)は、特に従属変数のカテゴリが順序付けられていない場合(例えば、赤、青、緑のような色)に適切な手法である。一部の著者らは、ランダム多項ロジット(英語版)のような特徴選択/重要度法を含むように多項回帰を拡張した。
予測モデリング(英語版)では、予測モデル(predictive models)を使用して、サンプル内の個体がもつ特定のパフォーマンス(性能)と、その個体の1つ以上の既知の属性または特徴との間の関係を分析する。モデルの目的は、異なるサンプル内の類似した個体が特定のパフォーマンスを示す可能性を評価することである。このカテゴリには、顧客パフォーマンスに関する質問に答えるために微妙なデータパターンを探し出すマーケティングや、不正検出モデルなど、多くの分野のモデルが含まれる。予測モデルは、例えば、ある顧客や取引のリスクや機会を評価し、意思決定の指針とするために、取引が進行中に計算を実行することがよくある。計算速度の進歩に伴い、個々のエージェントモデリングシステムは、与えられた刺激またはシナリオに対する人間の行動や反応をシミュレートすることができるようになった。
一般的に、予測分析という用語は、予測モデリング(英語版)、予測モデルによるデータの「スコアリング」、予測を意味するために使用されている。しかし、最近では、記述的モデリングや意思決定モデリング、最適化などの関連する分析分野を指すためにこの用語を使用する人が増えている。これらの分野には厳密なデータ分析も含まれており、ビジネスではセグメンテーションや意思決定のために広く使用されているが、目的は異なり、その基礎となる統計的手法も異なる。
多変量適応回帰スプライン(英語版)(MARS)は、区分的線形回帰を適合させることで柔軟なモデルを構築するノンパラメトリック手法である。
多変量適応回帰スプライン法は、モデルを意図的にオーバーフィットさせ、最適なモデルを得るために剪定する。このアルゴリズムは計算量が非常に多く、実際には基底関数の数に上限が指定されている。
時系列モデルは、変数の将来のふるまいを予想または予測するために使用される。これらのモデルは、時間の経過とともに取得されたデータ・ポイントが、考慮すべき内部構造(自己相関、傾向、季節変動など)を持つ可能性があるという事実を説明している。その結果、標準的な回帰手法は時系列データに適用できず、時系列の傾向、季節的、周期的な要素を分解するための方法論が開発されてきた。
時系列モデルは、確率的な成分を含む差分方程式を推定する。これらのモデルの一般的に使用される2つの形式は、自己回帰モデル(AR)と移動平均モデル(MA)である。ボックス・ジェンキンス法法は、ARモデルとMAモデルを組み合わせて、定常時系列分析の基礎となるARMA(自己回帰移動平均)モデルを生成する。一方、ARIMA(自己回帰和分移動平均モデル)モデルは、非定常時系列を記述するために用いられる。
近年、時系列モデルはより洗練され、条件付き不等分散性をモデル化しようとする試みがなされている。このようなモデルには、ARCH(分散自己回帰)モデルやGARCH(一般化ARCH)モデルがあり、どちらも金融時系列によく用いられる。