Analisis Prediktif

Apa itu Analisis Prediktif?

Analitik prediktif adalah teknik untuk mengidentifikasi kemungkinan kejadian di masa depan berdasarkan data sebelumnya menggunakan data, algoritme statistik, dan pendekatan pembelajaran mesin. Tujuannya adalah untuk melampaui pemahaman tentang apa yang telah terjadi dan memberikan prediksi paling akurat tentang apa yang akan terjadi di masa depan.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Predictive Analytics (wallstreetmojo.com)

Analitik prediktif memberikan wawasan tentang masa depan selain mempelajari apa yang terjadi dan mengapa. Model prediktif membangun (atau melatih) model yang dapat digunakan untuk meramalkan nilai untuk data yang berbeda atau baru berdasarkan hasil yang diamati sebelumnya. Perusahaan menggunakan analitik prediktif untuk mendeteksi bahaya dan peluang dari tren ini.

Takeaway kunci

Analitik prediktif menggunakan data, algoritme statistik, dan pendekatan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kemungkinan peristiwa di masa mendatang berdasarkan data sebelumnya.
Setiap industri dapat menurunkan risiko, meningkatkan proses, dan meningkatkan pendapatan dengan teknik analitik prediktif.
Minitab, analitik KNIME, R, oranye, dan Microsoft Open adalah beberapa alat populer untuk analitik prediktif.
Manajer bisnis menggunakan analitik prediktif, seperti namanya, untuk meramalkan masa depan dengan mempelajari dan menemukan tren dalam data sebelumnya menggunakan pembelajaran mesin dan model statistik.

Analisis Prediktif Dijelaskan

Analitik prediktif adalah subkategori analitik lanjutan yang membantu bisnis memahami hasil di masa mendatang atau konsekuensi dari suatu pilihan. Ini menggunakan data penambangan, angka historis, statistik, dan data mentah saat ini untuk meramalkan masa depan. Setiap industri dapat mengurangi risiko, menyempurnakan proses, dan meningkatkan pendapatan dengan analitik prediktif.

Pada tahun 1940-an, ketika pemerintah mulai menggunakan komputer pertama, analitik prediktif muncul. Di pertengahan tahun 1970-an, analisis prediktif diperluas untuk memasukkan topik mengapa sesuatu terjadi selain apa yang terjadi. Meskipun telah ada selama beberapa dekade, akhirnya tiba waktunya untuk menjadi gagasan arus utama.

Beberapa tahun yang lalu, analitik prediktif adalah domain eksklusif perusahaan tingkat perusahaan karena mereka mampu membeli dan menginterpretasikan sejumlah besar data dari banyak sumber. Namun, memperluas perangkat lunak sebagai penyedia layanan dan analitik manajemen hubungan pelanggan (CRM) bahkan memungkinkan bisnis kecil untuk mengakses analitik prediktif. Bagian penting adalah memisahkan data yang tidak relevan atau menipu yang mungkin memengaruhi kesimpulan.

Metode Analisis Prediktif

metode analitik prediktif yang terkenal .

Pohon Keputusan

Ini mengkategorikan data menurut parameter input, menguraikan proses pengambilan keputusan. Cabang pohon keputusan menunjukkan pilihan, sedangkan daun mencerminkan klasifikasi atau penilaian. Pendekatan ini menganalisis data untuk mengidentifikasi variabel yang memisahkannya ke dalam kelompok logis yang paling berbeda. Mereka secara efektif menangani nilai yang hilang dan membantu dalam memilih variabel.

Regresi- Linear Dan Logistik

Ini adalah teknik statistik tipikal yang memperkirakan hubungan variabel. Ini mengidentifikasi pola kunci dalam kumpulan data besar. Misalnya, biasanya digunakan untuk menilai pengaruh faktor seperti harga pada pergerakan aset. Regresi berganda memprediksi hasil menggunakan dua atau lebih variabel independen. Regresi logistik memprediksi variabel diskrit yang tidak diketahui menggunakan variabel yang diketahui.

Jaringan Neural

Ini digunakan untuk mewakili interaksi yang kompleks. Mereka kuat dan mudah beradaptasi. Kemampuannya untuk mengelola interaksi data nonlinear, yang semakin lazim, adalah sumber kekuatannya. Biasanya, mereka memvalidasi hasil regresi dan pohon keputusan. Menggunakan pengenalan pola dan AI, parameter “model” jaringan saraf secara visual. Ketika ada banyak data pelatihan, jaringan saraf bekerja dengan baik.

Contoh

Mari kita lihat contoh analitik prediktif berikut untuk pemahaman konsep yang lebih baik:

Contoh 1

Di semua organisasi, pembayaran yang terlewatkan, terlepas dari industrinya, mengganggu tujuan keuangan. Oleh karena itu, organisasi ABC memutuskan untuk menggunakan analitik prediktif untuk memisahkan faktur yang belum dibayar untuk menentukan siapa yang akan dan tidak akan membayar utangnya tepat waktu. Akibatnya, ABC dapat mengelola arus kas dengan lebih baik dengan mengantisipasi orang atau perusahaan mana yang kemungkinan akan kehilangan pembayaran berikutnya. Mereka juga dapat meringankan situasi dengan mengeluarkan pemberitahuan kepada calon pembayar yang terlambat.

Sistem untuk analitik prediktif memeriksa demografi perusahaan atau individu, barang yang dibeli/digunakan, riwayat pembayaran historis, catatan layanan pelanggan, dan setiap kejadian yang tidak menguntungkan baru-baru ini.

Setelah ABC menentukan siapa yang kemungkinan akan terlambat membayar tagihan, pengingat pembayaran dikirimkan kepada mereka. Analitik prediktif dapat menyarankan hari dan waktu yang optimal untuk mengirim pengingat, serta metode kontak yang optimal (misalnya, pesan teks, email, atau panggilan telepon). ABC juga memberi klien pilihan pembayaran lain, seperti rencana pembayaran yang ditangguhkan.

Contoh #2

Sebuah artikel oleh Economic Times menjelaskan bagaimana analitik prediktif dapat digunakan dalam sistem perawatan kesehatan. Sebagai hasil dari penerapan pembelajaran mesin pada sejumlah besar data historis, praktisi medis dapat membuat penilaian berdasarkan bukti. Misalnya, berdasarkan tingkat penerimaan pasien sebelumnya dan saat ini, teknologi dapat memberikan evaluasi dan analisis kinerja staf rumah sakit secara real-time. Analisis prediktif juga dapat menangani kekurangan tempat tidur rumah sakit dan dengan demikian mencegah terjadinya masalah sejak awal.

Artikel tersebut juga menyoroti bagaimana memanfaatkan AI menghasilkan informasi pasien dan saran terapi yang cepat dan akurat. Ini meringankan beban tenaga kesehatan dan menawarkan masa depan yang cerah dan penuh harapan dalam pemberian layanan kesehatan. Di seluruh rantai nilai perawatan kesehatan, orang dapat melihat pergeseran total dari pendekatan padat karya ke pendekatan berbasis teknologi. Data besar mulai meningkatkan pengetahuan manusia, membantu dokter membuat keputusan lebih cepat yang menghasilkan hasil pasien yang positif.

Algoritma pembelajaran mesin dirancang untuk mengusulkan rencana perawatan untuk pasien saat ini berdasarkan data dan hasil historis mereka. Selain itu, mereka dapat dilatih untuk mengenali indikator peringatan sebelum suatu kondisi menjadi parah. Perawatan lebih berhasil ketika akurasi diagnostik ditingkatkan. Selain itu, analitik prediktif adalah alat penting untuk menganalisis bagaimana pasien yang berbeda merespons pengobatan yang sama.

Peralatan

Dalam iklim bisnis yang serba cepat saat ini, banyak pengusaha menganggap analisis prediktif menguntungkan. Berikut ini adalah alat analitik prediktif yang populer .

Microsoft R Terbuka

Ini memprioritaskan analisis statistik dan ilmu data. Aplikasi ini menyediakan fungsionalitas iklan, antarmuka yang dapat disesuaikan, dan multithreading opsional. Ini kompatibel dengan Mac OS, Windows OS, dan Linux, jadi Anda tidak perlu membeli perangkat baru. Selain itu, Microsoft R Open tersedia untuk diunduh, digunakan, dan dibagikan gratis.

Analitik KNIME

Platform ini adalah platform analisis data tingkat perusahaan sumber terbuka. Ini memiliki sekitar 2000 modul, algoritme yang kuat, alat terintegrasi untuk melakukan berbagai operasi data, penerapan cepat, antarmuka yang dapat diskalakan, dan fitur intuitif. Alat ini memungkinkan Anda mengenali peluang baru di dalam data Anda, mendapatkan wawasan, dan memprediksi hasil bisnis.

Minitab®

Perangkat Lunak Statistik ini menawarkan visualisasi, analisis, peramalan, dan analitik yang ditingkatkan. Akibatnya, setiap orang dalam organisasi dapat mengakses alat analitik sederhana, terlepas dari pengalaman atau lokasi statistik. Sejak tahun 1960-an, Minitab telah membantu organisasi dan institusi dalam mengidentifikasi tren, menyelesaikan masalah, dan mendapatkan wawasan berharga dari data. Selain itu, keramahan pengguna Minitab membuat analitik prediktif lebih sederhana dari sebelumnya.

Oranye

Ini adalah toolkit visualisasi data yang merupakan sumber gratis. Antarmuka pemrograman visual untuk analisis data eksplorasi kualitatif seperti analitik prediktif dan visualisasi interaktif. Ini menyediakan platform sumber terbuka yang bersih untuk semua bidang sains. Kurikulum menawarkan modul untuk sebagian besar teknik pembelajaran mesin, bioinformatika, penambangan teks, dan analitik data.

R

Ini adalah bahasa pemrograman untuk perhitungan statistik dan grafik, dikelola oleh Tim Inti R dan Yayasan R untuk Komputasi Statistik. R adalah bahasa untuk manajemen data, komputasi, dan tampilan visual yang digunakan oleh penambang data, ahli bioinformatika, dan ahli statistik untuk analisis data dan pembuatan perangkat lunak. Pengguna juga dapat mengembangkan paket R sebagai platform sumber terbuka.

Analisis Preskriptif vs Prediktif

Analitik prediktif mengidentifikasi hasil di masa mendatang, sedangkan analitik preskriptif memeriksa kemungkinan ini dan mengidentifikasi alternatif lebih lanjut. Kedua jenis analitik dapat membantu perusahaan kecil mana pun untuk tetap kompetitif.

Manajer bisnis menggunakan analitik prediktif, seperti namanya, untuk mengantisipasi masa depan dengan mempelajari dan menemukan tren dalam data sebelumnya menggunakan pembelajaran mesin dan model statistik. Wawasan dari data ini digunakan untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan meningkatkan hasil. Misalnya, bank mengevaluasi data pemohon hipotek untuk menentukan apakah mereka akan menjadi pelanggan berisiko rendah atau tinggi. Ini semacam analitik data yang menggabungkan informasi tentang sumber daya yang tersedia, skenario potensial, kinerja historis, kinerja saat ini, dan aspek lain untuk merekomendasikan tindakan atau rencana.

Analitik preskriptif melangkah lebih jauh daripada analitik prediktif dengan merekomendasikan berbagai tindakan yang ditentukan dan kemungkinan dampak dari setiap pilihan. Selain itu, mungkin menawarkan tindakan yang optimal untuk setiap hasil yang telah ditentukan. Selama setiap perjalanan, mobil self-driving, misalnya, melakukan jutaan perhitungan dan mengemudi secara mandiri. Ini adalah demonstrasi analitik preskriptif. Analitik preskriptif adalah jenis analitik data abstrak yang memungkinkan bisnis menyelidiki skenario “bagaimana-jika” dan memprediksi hasil berdasarkan banyak masukan. Menggunakan analitik preskriptif, misalnya, maskapai menentukan harga tiket penerbangan tergantung pada beberapa kriteria potensial.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa definisi analisis prediktif?

Analitik prediktif adalah subbidang analitik lanjutan yang memprediksi peristiwa masa depan menggunakan data historis, pemodelan statistik, penambangan data, dan pendekatan pembelajaran mesin. Tujuannya adalah untuk memberikan ramalan paling akurat tentang apa yang akan terjadi di masa depan, melampaui pengetahuan tentang peristiwa masa lalu.

Mengapa analitik prediktif itu penting?

Model prediktif membantu perusahaan dalam memperoleh, mempertahankan, dan memperluas klien mereka yang paling menguntungkan. Meningkatkan efisiensi. Banyak bisnis menggunakan algoritme prediktif untuk mengantisipasi inventaris dan mengelola sumber daya. Analitik prediktif memfasilitasi prakiraan inventaris dan mengelola sumber daya, meningkatkan kemanjuran bisnis, dan membantu mengoptimalkan kinerja serta meningkatkan pendapatan.

Bagaimana analitik prediktif bekerja?

Analitik prediktif memprediksi peristiwa masa depan menggunakan data historis dan model matematis yang mengidentifikasi tren signifikan. Model prediktif ini kemudian digunakan untuk data saat ini untuk mengantisipasi apa yang akan terjadi selanjutnya atau menyarankan tindakan untuk hasil terbaik.

Di mana analitik prediktif dapat digunakan?

Analitik prediktif dapat digunakan dalam pemasaran dan produksi. Akibatnya, ini diterapkan secara luas di beberapa industri, termasuk asuransi, perbankan, manufaktur, layanan keuangan, perjalanan, perawatan kesehatan, ritel, dan telekomunikasi.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan untuk analitik prediktif dan definisinya. Di sini, kita membahas metode, alat, contoh, dan analisis prediktif vs. preskriptif. Anda dapat mempelajari lebih lanjut dari artikel berikut –