ما هي التحليلات التنبؤية واستخداماتها وفوائدها؟

ما هي التحليلات التنبؤية؟

يشير مصطلح التحليلات التنبؤية إلى استخدام الإحصائيات وتقنيات النمذجة لعمل تنبؤات حول النتائج والأداء المستقبلي. تبحث التحليلات التنبؤية في أنماط البيانات الحالية والتاريخية لتحديد ما إذا كان من المحتمل ظهور هذه الأنماط مرة أخرى. يتيح ذلك للشركات والمستثمرين تعديل المكان الذي يستخدمون فيه مواردهم للاستفادة من الأحداث المستقبلية المحتملة. يمكن أيضًا استخدام التحليل التنبئي لتحسين الكفاءات التشغيلية وتقليل المخاطر.

فهم التحليلات التنبؤية

هي شكل من أشكال التكنولوجيا التي تقدم تنبؤات حول بعض الأشياء المجهولة في المستقبل. يعتمد على سلسلة من التقنيات لاتخاذ هذه القرارات ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) ، واستخراج البيانات ، والتعلم الآلي ، والنمذجة ، والإحصاءات . على سبيل المثال ، يتضمن التنقيب عن البيانات تحليل مجموعات كبيرة من البيانات لاكتشاف الأنماط منها. يقوم تحليل النص بنفس الشيء ، باستثناء كتل النص الكبيرة.

تُستخدم النماذج التنبؤية لجميع أنواع التطبيقات ، بما في ذلك:

• توقعات الطقس
• صناعة ألعاب الفيديو
• ترجمة الصوت إلى نص لمراسلة الهاتف المحمول
• خدمة الزبائن
• تطوير المحفظة الاستثمارية

تستخدم كل هذه التطبيقات نماذج إحصائية وصفية للبيانات الموجودة لعمل تنبؤات حول البيانات المستقبلية.

كما أنها مفيدة أيضًا للشركات لمساعدتها على إدارة المخزون ، وتطوير استراتيجيات التسويق ، وتوقع المبيعات . كما أنها تساعد الشركات على البقاء ، خاصة تلك الموجودة في الصناعات شديدة التنافس ، مثل الرعاية الصحية وتجارة التجزئة.  يمكن للمستثمرين والمهنيين الماليين الاعتماد عليها. هذه التكنولوجيا للمساعدة في صياغة المحافظ الاستثمارية وتقليل احتمالية المخاطر .

تحدد هذه النماذج العلاقات والأنماط والهياكل في البيانات التي يمكن استخدامها لاستخلاص استنتاجات حول كيف ستؤدي التغييرات في العمليات الأساسية التي تولد البيانات إلى تغيير النتائج. تبني النماذج التنبؤية على هذه النماذج الوصفية وتنظر إلى 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 لصنع القرار في مجموعة متنوعة من الصناعات.

التنبؤ

يعد التنبؤ أمرًا ضروريًا في التصنيع لأنه يضمن الاستخدام الأمثل للموارد في سلسلة التوريد. تتطلب المتحدثات الحاسمة لعجلة سلسلة التوريد ، سواء كانت إدارة المخزون أو أرضية المحل ، تنبؤات دقيقة للعمل.

غالبًا ما تُستخدم النمذجة التنبؤية لتنظيف وتحسين جودة البيانات المستخدمة لمثل هذه التنبؤات. تضمن النمذجة أن النظام يمكن أن يستوعب المزيد من البيانات ، بما في ذلك من العمليات التي تواجه العملاء ، لضمان تنبؤ أكثر دقة.

ائتمان

يستخدم نظام التصنيف الائتماني التحليلات التنبؤية على نطاق واسع. عندما يتقدم المستهلك أو الشركة بطلب للحصول على ائتمان ، يتم استخدام البيانات الخاصة بالتاريخ الائتماني لمقدم الطلب والسجل الائتماني للمقترضين ذوي الخصائص المتشابهة للتنبؤ بالمخاطر التي قد يفشل فيها مقدم الطلب في الأداء على أي ائتمان ممدد.

الاكتتاب

تلعب البيانات والتحليلات التنبؤية دورًا مهمًا في الاكتتاب. تقوم شركات التأمين بفحص مقدمي طلبات الحصول على بوليصة التأمين لتحديد احتمالية الاضطرار إلى الدفع مقابل مطالبة مستقبلية بناءً على مجموعة المخاطر الحالية لحاملي وثائق التأمين المماثلين ، بالإضافة إلى الأحداث السابقة التي نتج عنها مدفوعات. يتم استخدام النماذج التنبؤية التي تأخذ في الاعتبار الخصائص مقارنة بالبيانات حول حاملي وثائق التأمين والمطالبات السابقة بشكل روتيني من قبل الاكتواريين.

تسويق

ينظر الأفراد الذين يعملون في هذا المجال إلى كيفية تفاعل المستهلكين مع الاقتصاد الكلي عند التخطيط لحملة جديدة. يمكنهم استخدام هذه التحولات في التركيبة السكانية لتحديد ما إذا كان المزيج الحالي من المنتجات سيغري المستهلكين لإجراء عملية شراء.

في غضون ذلك ، ينظر المتداولون النشطون إلى مجموعة متنوعة من المقاييس بناءً على الأحداث الماضية عند اتخاذ قرار شراء أو بيع ورقة مالية. تعتمد المتوسطات المتحركة ، والنطاقات ، ونقاط التوقف على البيانات التاريخية وتُستخدم للتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية.

التحليلات التنبؤية مقابل التعلم الآلي

من المفاهيم الخاطئة الشائعة أن التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي هما نفس الشيء. تساعدنا التحليلات التنبؤية على فهم الأحداث المستقبلية المحتملة من خلال تحليل الماضي. تتضمن التحليلات التنبؤية في جوهرها سلسلة من التقنيات الإحصائية (بما في ذلك التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية واستخراج البيانات) وتستخدم الإحصائيات (التاريخية والحالية) لتقدير أو توقع النتائج المستقبلية.

التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو مجال فرعي لعلوم الكمبيوتر ، وفقًا لتعريف عام 1959 بواسطة آرثر صموئيل (رائد أمريكي في مجال ألعاب الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي) يعني “برمجة الكمبيوتر الرقمي للتصرف في الطريقة التي ، إذا قام بها البشر أو الحيوانات ، يمكن وصفها بأنها تنطوي على عملية التعلم. ”

فوائد التحليلات التنبؤية

هناك فوائد عديدة لاستخدام التحليل التنبئي. كما ذكرنا أعلاه ، يمكن أن يساعد استخدام هذا النوع من التحليل الكيانات عندما تحتاج إلى عمل تنبؤات حول النتائج عندما لا تتوفر إجابات أخرى (وواضحة).

يمكن للمستثمرين والمهنيين الماليين وقادة الأعمال استخدام النماذج للمساعدة في تقليل المخاطر. على سبيل المثال ، يمكن للمستثمر ومستشاره استخدام نماذج معينة للمساعدة في صياغة محفظة استثمارية بأقل قدر من المخاطر على المستثمر من خلال أخذ عوامل معينة في الاعتبار ، مثل العمر ورأس المال والأهداف.

هناك تأثير كبير لخفض التكلفة عند استخدام النماذج. يمكن للشركات تحديد احتمالية نجاح أو فشل المنتج قبل إطلاقه. أو يمكنهم تخصيص رأس المال لتحسين الإنتاج باستخدام تقنيات تنبؤية قبل بدء عملية التصنيع

نقد التحليلات التنبؤية

تم انتقاد استخدام التحليلات التنبؤية ، وفي بعض الحالات ، تم تقييده قانونًا بسبب التفاوتات المتصورة في نتائجها. الأكثر شيوعًا ، يتضمن هذا نماذج تنبؤية تؤدي إلى تمييز إحصائي ضد المجموعات العرقية أو الإثنية في مجالات مثل تسجيل الائتمان أو إقراض المنزل أو التوظيف أو خطر السلوك الإجرامي.

ومن الأمثلة الشهيرة على ذلك الممارسة (غير القانونية الآن) المتمثلة في إعادة التخطيط لإقراض المنازل من قبل البنوك. وبغض النظر عما إذا كانت التنبؤات المستمدة من استخدام مثل هذه التحليلات دقيقة أم لا ، فإن استخدامها يثير الاستياء عمومًا ، والبيانات التي تتضمن معلومات صريحة مثل عرق الشخص غالبًا ما يتم استبعادها من التحليلات التنبؤية.