ما هو التحليل التنبؤي؟
التحليلات التنبؤية هي استخدام الإحصاءات وتقنيات النمذجة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. يتم فحص الأنماط الحالية والتاريخية للبيانات ورسمها لتحديد احتمالية تكرار تلك الأنماط.
تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لتحسين عملياتها واتخاذ القرار بشأن ما إذا كانت المنتجات الجديدة تستحق الاستثمار. يستخدم المستثمرون التحليلات التنبؤية لتحديد أين يضعون أموالهم. يستخدم تجار التجزئة عبر الإنترنت التحليلات التنبؤية لتحسين توصيات الشراء لمستخدميهم وزيادة المبيعات.
النقاط الرئيسية
- تستخدم الصناعات من التأمين إلى التسويق تقنيات التنبؤ لاتخاذ قرارات مهمة.
- تساعد النماذج التنبؤية في إعداد توقعات الطقس، وتطوير ألعاب الفيديو، وترجمة الرسائل الصوتية إلى نصوص، واتخاذ قرارات خدمة العملاء، وتطوير محافظ الاستثمار.
- التحليلات التنبؤية تحدد نتيجة محتملة بناءً على فحص البيانات الحالية والتاريخية.
- الأشجار القرارية والانحدار والشبكات العصبية كلها أنواع من النماذج التنبؤية.
- غالبًا ما يخلط الناس بين التحليلات التنبؤية وتعلم الآلة على الرغم من أن الاثنين هما تخصصان مختلفان.
فهم التحليلات التنبؤية
تحليل التنبؤ يبحث عن الأنماط السابقة لقياس احتمالية تكرار هذه الأنماط. يعتمد على سلسلة من التقنيات لاتخاذ هذه القرارات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI)، تنقيب البيانات، التعلم الآلي، النمذجة، والإحصاءات. على سبيل المثال، يتضمن تنقيب البيانات تحليل مجموعات كبيرة من البيانات لاكتشاف الأنماط منها. يقوم تحليل النصوص بنفس الشيء باستخدام كتل كبيرة من النصوص.
النماذج التنبؤية تُستخدم في العديد من التطبيقات، بما في ذلك توقعات الطقس، وإنشاء ألعاب الفيديو، وترجمة الصوت إلى نص، وخدمة العملاء، واستراتيجيات محافظ الاستثمار. جميع هذه التطبيقات تستخدم نماذج إحصائية وصفية للبيانات الحالية للتنبؤ بالبيانات المستقبلية.
تحليلات التنبؤ تساعد الشركات في إدارة المخزون، وتطوير استراتيجيات التسويق، وتوقع المبيعات. كما أنها تساعد الشركات على البقاء، خاصة في الصناعات ذات المنافسة العالية مثل الرعاية الصحية وتجارة التجزئة. يعتمد المستثمرون والمهنيون الماليون على هذه التقنية للمساعدة في صياغة المحافظ الاستثمارية وتقليل إمكانات المخاطر الإجمالية لديهم.
تحدد هذه النماذج العلاقات والأنماط والهياكل في البيانات التي تُستخدم لاستخلاص استنتاجات حول كيفية تأثير التغييرات في العمليات الأساسية التي تولد البيانات على النتائج. تعتمد النماذج التنبؤية على هذه النماذج الوصفية وتفحص البيانات السابقة لتحديد احتمالية حدوث نتائج مستقبلية معينة، بالنظر إلى الظروف الحالية أو مجموعة من الظروف المستقبلية المتوقعة.
استخدامات التحليلات التنبؤية
التحليلات التنبؤية هي أداة لاتخاذ القرارات في العديد من الصناعات. فيما يلي بعض الأمثلة.
التصنيع
التنبؤ ضروري في التصنيع لتحسين استخدام الموارد في سلسلة التوريد. تعتبر الأجزاء الحيوية في عجلة سلسلة التوريد، سواء كانت إدارة المخزون أو أرضية المصنع، بحاجة إلى تنبؤات دقيقة لتعمل بشكل صحيح.
غالبًا ما يُستخدم النمذجة التنبؤية لتنظيف وتحسين جودة البيانات المستخدمة في مثل هذه التوقعات. تضمن النمذجة أن النظام يمكنه استيعاب المزيد من البيانات، بما في ذلك من العمليات التي تواجه العملاء، لضمان توقعات أكثر دقة.
ائتمان
تقييم الجدارة الائتمانية يستخدم بشكل واسع التحليلات التنبؤية. عندما يتقدم مستهلك أو شركة بطلب للحصول على ائتمان، يتم استخدام بيانات حول التاريخ الائتماني للمتقدم وسجل الائتمان للمقترضين ذوي الخصائص المشابهة للتنبؤ بالمخاطر التي قد يواجهها المتقدم في عدم سداد أي ائتمان جديد يتم الموافقة عليه.
الاكتتاب
تلعب البيانات والتحليلات التنبؤية دورًا مهمًا في الاكتتاب. تقوم شركات التأمين بفحص الطلبات للحصول على سياسات جديدة لتحديد احتمالية الاضطرار إلى دفع تعويض عن مطالبة مستقبلية. يعتمد التحليل على مجموعة المخاطر الحالية لحاملي السياسات المماثلة بالإضافة إلى الأحداث السابقة التي أدت إلى دفع تعويضات.
النماذج التنبؤية التي تأخذ في الاعتبار الخصائص بالمقارنة مع البيانات حول حاملي الوثائق السابقين والمطالبات تُستخدم بشكل روتيني من قبل خبراء الاكتواريا.
تسويق
يبحث محترفو التسويق الذين يخططون لحملة جديدة في كيفية تفاعل المستهلكين مع الاقتصاد بشكل عام. يمكنهم استخدام هذه التغيرات في الديموغرافيا لتحديد ما إذا كان المزيج الحالي من المنتجات سيجذب المستهلكين للقيام بعملية شراء.
تجار الأسهم
ينظر المتداولون النشطون إلى مجموعة متنوعة من المقاييس التاريخية عند اتخاذ قرار بشأن شراء سهم معين أو أصل آخر.
المتوسطات المتحركة، والشرائط، ونقاط الانكسار جميعها تعتمد على البيانات التاريخية وتستخدم للتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية.
اكتشاف الاحتيال
تستخدم الخدمات المالية التحليلات التنبؤية لفحص المعاملات بحثًا عن الاتجاهات والأنماط غير المنتظمة. يمكن بعد ذلك فحص هذه الشذوذات كعلامات محتملة على نشاط احتيالي.
قد يتم ذلك من خلال تحليل النشاط بين الحسابات المصرفية أو تحليل توقيت حدوث معاملات معينة.
سلسلة التوريد
يتم استخدام تحليلات سلسلة التوريد لإدارة مستويات المخزون ووضع استراتيجيات التسعير. تستخدم تحليلات سلسلة التوريد التنبؤية البيانات التاريخية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بأداء سلسلة التوريد في المستقبل، والطلب، والاضطرابات المحتملة.
يساعد هذا الشركات على تحديد المخاطر ومعالجتها بشكل استباقي، وتحسين الموارد والعمليات، وتحسين عملية اتخاذ القرار. يمكن للشركات التنبؤ بالمواد التي يجب أن تكون متوفرة في أي لحظة معينة وما إذا كان سيكون هناك أي نقص.
الموارد البشرية
تستخدم الموارد البشرية التحليلات التنبؤية لتحسين عمليات مختلفة مثل تحديد متطلبات مهارات القوى العاملة المستقبلية أو تحديد العوامل التي تساهم في ارتفاع معدّل دوران الموظفين (Turnover).
يمكن لتحليلات التنبؤ أيضًا تحليل أداء الموظف ومهاراته وتفضيلاته للتنبؤ بتقدمه الوظيفي والمساعدة في تطوير مسيرته المهنية.
التحليلات التنبؤية مقابل التعلم الآلي
هناك اعتقاد خاطئ شائع بأن التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي هما نفس الشيء. تساعدنا التحليلات التنبؤية في فهم الأحداث المستقبلية المحتملة من خلال تحليل الماضي. في جوهرها، تتضمن التحليلات التنبؤية سلسلة من التقنيات الإحصائية (بما في ذلك التعلم الآلي، النمذجة التنبؤية، والتنقيب عن البيانات) وتستخدم الإحصائيات (سواء التاريخية أو الحالية) لتقدير أو التنبؤ بالنتائج المستقبلية.
وبالتالي، يُعتبر التعلم الآلي أداة تُستخدم في التحليل التنبؤي.
التعلم الآلي هو فرع من علوم الحاسوب يعني "برمجة الحاسوب الرقمي ليعمل بطريقة، إذا قام بها البشر أو الحيوانات، لوُصفت بأنها تتضمن عملية التعلم." هذا تعريف من عام 1959 قدمه آرثر صامويل، وهو رائد في ألعاب الحاسوب والذكاء الاصطناعي.
أنواع النماذج التحليلية التنبؤية
هناك ثلاث تقنيات شائعة تُستخدم في التحليلات التنبؤية: الأشجار القرارية، والشبكات العصبية، والانحدار.
أشجار القرار
إذا كنت ترغب في فهم ما يؤدي إلى قرارات شخص ما، فقد تجد أنه من المفيد بناء شجرة قرارات.
هذا النوع من النماذج يضع البيانات في أقسام مختلفة بناءً على متغيرات معينة، مثل السعر أو القيمة السوقية. كما يوحي الاسم، يبدو مثل شجرة مع فروع وأوراق فردية. تشير الفروع إلى الخيارات المتاحة بينما تمثل الأوراق الفردية قرارًا معينًا.
تُعتبر أشجار القرار سهلة الفهم والتحليل. إنها مفيدة عندما تحتاج إلى اتخاذ قرار بسرعة.
الانحدار
هذا هو النموذج الذي يُستخدم بشكل أكبر في التحليل الإحصائي. استخدمه عندما تريد فك شفرة الأنماط في مجموعات كبيرة من البيانات وعندما يكون هناك علاقة خطية بين المدخلات.
تعمل هذه الطريقة من خلال تحديد صيغة تمثل العلاقة بين جميع المدخلات الموجودة في مجموعة البيانات.
على سبيل المثال، يمكنك استخدام الانحدار لمعرفة كيف يمكن أن يؤثر السعر والعوامل الرئيسية الأخرى على أداء السهم.
الشبكات العصبية
تم تطوير الشبكات العصبية كشكل من أشكال التحليلات التنبؤية عن طريق تقليد طريقة عمل الدماغ البشري. يمكن لهذا النموذج التعامل مع العلاقات المعقدة للبيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط.
استخدم هذه الطريقة إذا كان لديك أي من العقبات التي تحتاج إلى التغلب عليها. على سبيل المثال، قد يكون لديك الكثير من البيانات المتاحة، أو لا تملك الصيغة التي تحتاجها لإيجاد العلاقة بين المدخلات والمخرجات في مجموعة البيانات الخاصة بك، أو تحتاج إلى إجراء تنبؤات بدلاً من تقديم تفسيرات.
إذا كنت قد استخدمت الأشجار القرارية والانحدار كنماذج بالفعل، يمكنك تأكيد نتائجك باستخدام الشبكات العصبية.
نماذج التجميع
التجميع هو طريقة لتجميع البيانات التي تشترك في سمات متشابهة. على سبيل المثال، يمكن لموقع Amazon.com تجميع المبيعات بناءً على الكمية المشتراة، أو على متوسط عمر الحساب لعملائه.
من خلال فصل البيانات إلى مجموعات متشابهة بناءً على الميزات المشتركة، قد يتمكن المحللون من تحديد خصائص أخرى تحدد النشاط المستقبلي.
نمذجة السلاسل الزمنية
في بعض الحالات، تتعلق البيانات بالوقت، وتعتمد التحليلات التنبؤية المحددة على العلاقة بين ما يحدث ومتى يحدث. تقوم هذه الأنواع من النماذج بتقييم المدخلات بترددات محددة مثل التكرارات اليومية أو الأسبوعية أو الشهرية.
بعد ذلك، يمكن للنماذج التحليلية البحث عن الموسمية أو الاتجاهات أو الأنماط السلوكية بناءً على التوقيت.
هذا النوع من النماذج التنبؤية مفيد للتنبؤ بمتى تكون فترات الذروة لخدمة العملاء ضرورية أو متى يمكن توقع زيادة معينة في المبيعات.
كيف يمكن للشركات استخدام التحليلات التنبؤية
كما هو مذكور أعلاه، يمكن استخدام التحليل التنبؤي في عدد من التطبيقات المختلفة. يمكن للشركات الاستفادة من النماذج للمساعدة في تعزيز مصالحها وتحسين عملياتها. تُستخدم النماذج التنبؤية بشكل متكرر من قبل الشركات للمساعدة في تحسين خدمة العملاء والتواصل.
يمكن للمديرين التنفيذيين وأصحاب الأعمال الاستفادة من هذا النوع من التحليل الإحصائي لتحديد سلوك العملاء. على سبيل المثال، يمكن لصاحب العمل استخدام تقنيات التنبؤ لتحديد واستهداف العملاء المنتظمين الذين قد ينتقلون إلى منافس آخر.
تلعب التحليلات التنبؤية دورًا رئيسيًا في الإعلانات والتسويق. يمكن للشركات استخدام النماذج لتحديد العملاء الذين من المرجح أن يستجيبوا بشكل إيجابي لحملات التسويق والمبيعات. يمكن لأصحاب الأعمال توفير المال من خلال استهداف العملاء الذين سيستجيبون بشكل إيجابي بدلاً من القيام بحملات شاملة.
فوائد التحليلات التنبؤية
كما ذُكر أعلاه، يمكن للتحليلات التنبؤية أن تساعد في توقع النتائج عندما لا تتوفر إجابات واضحة.
يستخدم المستثمرون والمهنيون الماليون وقادة الأعمال النماذج للمساعدة في تقليل المخاطر. على سبيل المثال، يمكن للمستثمر أو المستشار استخدام النماذج للمساعدة في تصميم محفظة استثمارية بمستوى مناسب من المخاطر، مع مراعاة عوامل مثل العمر والمسؤوليات العائلية والأهداف.
تستخدم الشركات هذه الأدوات للحفاظ على انخفاض تكاليفها. يمكنها تحديد احتمالية نجاح أو فشل منتج قبل تطويره. أو يمكنها تخصيص رأس المال لتحسينات الإنتاج قبل بدء عملية التصنيع.
الانتقادات الموجهة للتحليلات التنبؤية
تم انتقاد استخدام التحليلات التنبؤية وفي بعض الحالات تم تقييده قانونيًا بسبب التفاوتات المتصورة في نتائجه. في الغالب، يتعلق هذا بنماذج تنبؤية تؤدي إلى تمييز إحصائي ضد مجموعات عرقية أو إثنية في مجالات مثل تقييم الائتمان، وإقراض المنازل، والتوظيف، أو تقييم مخاطر السلوك الإجرامي.
مثال شهير على ذلك هو الممارسة التي أصبحت الآن غير قانونية والمعروفة باسم redlining في إقراض المنازل من قبل البنوك. بغض النظر عن دقة التوقعات، فإن استخدام هذه الممارسات غير مشجع لأنها تساهم في استمرار ممارسات الإقراض التمييزية وتساهم في تدهور الأحياء التي تعرضت لعملية redlining.
كيف تستخدم Netflix التحليلات التنبؤية؟
جمع البيانات مهم لشركة مثل Netflix. تقوم بجمع البيانات من عملائها بناءً على سلوكهم وأنماط المشاهدة السابقة. تستخدم هذه المعلومات لتقديم توصيات بناءً على تفضيلاتهم.
هذا هو الأساس لقوائم "لأنك شاهدت..." التي ستجدها على الموقع. مواقع أخرى، مثل Amazon، تستخدم بياناتها لقوائم "الآخرون الذين اشتروا هذا اشتروا أيضًا...".
ما هي الركائز الثلاث لتحليل البيانات؟
الأركان الثلاثة لتحليل البيانات هي احتياجات الكيان الذي يستخدم النموذج، والبيانات والتكنولوجيا المستخدمة لدراستها، والإجراءات والرؤى التي تنتج عن التحليل.
ما هي الفائدة من التحليلات التنبؤية؟
التحليلات التنبؤية مفيدة في التنبؤ، وإدارة المخاطر، وتحليل سلوك العملاء، واكتشاف الاحتيال، وتحسين العمليات التشغيلية. يمكن للتحليلات التنبؤية أن تساعد المؤسسات في تحسين اتخاذ القرارات، وتحسين العمليات، وزيادة الكفاءة والربحية. يُستخدم هذا الفرع من التحليلات للاستفادة من البيانات للتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل.
ما هو أفضل نموذج للتحليلات التنبؤية؟
يعتمد أفضل نموذج للتحليلات التنبؤية على عدة عوامل، مثل نوع البيانات، وهدف التحليل، وتعقيد المشكلة، والدقة المطلوبة للنتائج. قد يتراوح اختيار أفضل نموذج بين الانحدار الخطي، والشبكات العصبية، والتجميع، أو أشجار القرار.
الخلاصة
الهدف من التحليلات التنبؤية هو تقديم توقعات حول الأحداث المستقبلية، ثم استخدام تلك التوقعات لتحسين عملية اتخاذ القرار. تُستخدم التحليلات التنبؤية في مجموعة متنوعة من الصناعات بما في ذلك المالية، والرعاية الصحية، والتسويق، والتجزئة. تُستخدم طرق مختلفة في التحليلات التنبؤية مثل تحليل الانحدار، وأشجار القرار، أو الشبكات العصبية.