预测分析

什么是预测分析？

简单来说，预测分析是一种分析形式，它尝试基于历史和当前数据来预测未来的事件、趋势或行为。 可以通过多种不同的方式实现此目标，并在实施预测分析系统时在准确性和成本方面进行权衡。

为什么预测分析很重要？

预测分析非常有价值，因为它使组织能够更有效、更准确地规划未来。 正确实施的预测分析系统的最终结果将取决于行业，但在较高层面，以下是一些常见的好处

• 改进的战略决策制定 - 预测分析可以洞察未来的趋势，这可以使业务领导者能够更快地做出更好的决策，而不是被动地做出反应。

• 提高运营效率 - 通过使用预测分析，企业可以通过预测设备故障和减少停机时间等方式来提高利润率和效率。

• 改进的风险管理 - 通过查看过去出错的数据，企业可以通过查找与不良结果相关的数据并主动避免这些结果来降低风险。 金融行业中的不良投资就是一个例子。

• 更快乐的客户 - 预测分析可以通过多种方式用于改善客户体验。 它可能涉及提前预测潜在的客户流失并联系客户，或者仅仅是通过更准确的库存管理预测来确保商品有库存。

预测分析如何工作？

预测分析的最终目标是能够根据历史数据做出准确的预测。 以下是构建预测分析系统的一般流程概述

1. 确定项目的目标 - 第一步是确定您尝试通过预测分析解决的问题或机会。 预先定义您的目标和成功指标。

2. 组织和收集数据 - 下一步是收集将用于构建预测分析模型的数据，以及最终将用于将新数据发送到您的模型以生成预测的管道。 这通常是将与您自己的数据相似的公共数据、与您的用例相关的第三方数据以及您自己独特的业务数据相结合，以微调您的模型。

3. 处理数据 - 获得数据后，最大的挑战之一通常是处理和清理数据，以便数据可以为您的模型做好准备。 这可能涉及删除无效数据、填充缺失数据或将数据转换为标准格式。

4. 开发预测分析模型 - 现在您的数据已收集和清理，您已准备好实际开发您的预测模型。 您使用哪个模型将取决于您的业务需求，包括准确性要求以及您将要进行的建模类型。 预测模型可用于检测趋势、分类、聚类等。 这些模型可以使用统计方法或现代机器学习技术制作。

5. 验证结果 - 创建和部署您的模型只是第一步，一旦模型上线，您将需要验证结果以确认模型按预期工作。 这通常涉及针对单独的数据集进行测试以测试准确性，以及针对实时生产数据运行模型并测试基于模型输出的结果会是什么。 如果结果不如您期望的那么好，您可能需要返回之前的步骤并修改数据处理方式和使用的模型类型等内容。

6. 部署到生产环境 - 如果您的预测分析模型生成的结果准确且有价值，您现在可以将模型部署到生产环境中，在该环境中，模型生成的结果实际上会被执行。 这可能需要人工参与以确认该操作是否合理，或者完全自动化，即完全根据模型采取行动。

7. 随着时间的推移更新和改进模型 - 预测分析不是一次性的交易。 您将希望不断地向您的模型输入最新的数据，以便它可以保持最新状态并了解需要集成到模型中的潜在变化。 典型的任务将包括重新训练模型、调整参数或使其能够访问更多数据以帮助做出更准确的预测。 整个系统也可以随着时间的推移进行微调，以提高效率和降低成本。

预测分析用例

预测分析几乎在每个行业都很有用，但让我们看一下预测分析特别有价值的几个具体示例。 预测分析的理想用例是任何数据相对容易收集，并且更准确的预测将在收入或成本降低方面产生重大业务影响的情况。

制造业

在制造业中，预测分析可用于预测和预防机械故障的发生。 这降低了维护成本并提高了工厂的整体效率，从而提高了利润率。

医疗保健

政府和企业都利用预测分析来帮助改善医疗保健行业。 政府创建预测模型来尝试预测和预防疾病的传播，并确定对医疗保健计划的投资。 医院可以使用预测模型来查看患者的医疗记录，以尝试制定个性化的治疗计划。

营销

预测分析可用于营销目的，以预测消费者需求的趋势、改善客户参与度以防止客户流失，以及通过推荐客户可能喜欢的产品（基于他们过去的购买与其他类似客户的比较）来提高销售额。

供应链管理

预测分析可以通过预测各种因素（例如一年中的时间或地点）对产品供需变化来进行供应链管理。 它还可以用于优化物流和管理风险。

金融

金融行业以多种方式使用预测分析，从预测股票价格到检测欺诈交易。 银行可以使用预测分析，通过使用历史数据与申请人的个人历史记录进行比较来评估贷款申请人的风险。

预测分析挑战

虽然预测分析可以为企业带来许多好处，但实施预测分析可能是一个挑战。 如果公司没有内部专业知识或基础设施，则尤其如此。 以下是在开始使用预测分析时需要考虑的一些关键挑战。

数据质量

为了做出准确的预测，您将需要大量高质量的数据，这些数据与您的预测分析用例相关。 这意味着您不仅需要有一种收集数据的方法，还需要有一种长期存储的方法，其格式便于创建预测分析模型的团队访问。

与遗留系统集成

许多老牌企业将拥有大量可能无法无缝集成的系统。 这意味着需要工程工作来确保数据不会孤立，并且预测分析团队可以访问他们需要的系统和数据。

结果的准确性

预测分析的最大挑战将是创建一个能够产生足够准确的结果的模型，以证明通过产生能够驱动业务价值的结果而进行的投资是合理的。 这不仅需要模型的初始创建，还需要使用新数据不断更新，以使模型在条件变化时保持准确。

招聘人才

以上所有问题都需要高技能的员工来解决。 这些技能在许多行业中都有需求，这意味着吸引和留住实施预测分析系统所需的工作人员可能是一个挑战。

安全性

预测分析的另一个挑战是确保所有这些正在收集和存储的新数据都是安全的。 这些数据可能包含有关客户或您的业务的敏感信息，因此安全性需要成为首要任务。

预测分析技术

有许多不同的模型可用于通过预测分析生成洞察。 为您的组织使用哪种类型的模型将取决于您正在处理的数据类型以及开发模型的成本和准确性要求等标准。 让我们看一下一些最常见的预测分析技术和模型。

机器学习/人工智能模型

过去，经典的统计模型由于其易于解释、较低的计算成本和准确性而在预测分析和预测中占据主导地位。 然而，近年来，基于机器学习/人工智能的模型在准确性方面已开始超越更传统的预测方法。 它们还具有更容易推广到不同预测的优势，并且需要较少由训练有素的统计学家进行微调。

时间序列模型

时间序列模型用于分析时间数据和预测未来值。 当数据显示顺序模式或季节性（例如股票价格、天气模式或销售数据）时，它们特别有用。

时间序列模型非常适合具有季节性变化和基于时间依赖性的数据，这使得它们对于预测非常有用。 时间序列模型的一些缺点是，如果数据不是以规则的时间间隔出现，它们可能会遇到困难，并且会假设过去的趋势将在未来继续，这可能会使它们在预测剧烈变化时不够准确。

ARIMA 和指数平滑是时间序列模型的示例。 开始测试这些类型的预测分析模型的简单方法是使用像 Python Statsmodels 这样的库。

回归模型

回归模型根据一个或多个预测变量预测连续结果变量。 它们广泛用于预测分析，从预测房价到估计股票收益。

回归模型对于提供易于解释的结果以及当您需要识别变量之间的清晰关系时非常有用。 回归模型的一些缺点是它们确实需要一定的统计知识，并且可能难以处理非线性关系和具有大量变量的数据集。

线性和逻辑回归是回归模型的示例。 您可以使用 Python scikit-learn 库开始使用回归模型。

决策树模型

决策树模型通过从数据中学习简单的决策规则来进行预测。 它们可以用于回归和分类问题。 与机器学习模型相比，决策树模型具有提供易于理解的结果的优势。 一个挑战是它们很容易过度拟合或欠拟合，并且可能受到数据微小变化的影响。

梯度提升模型

梯度提升涉及创建预测模型集成，通用决策树模型。 这些模型可能非常准确，并且近年来已被用于赢得许多机器学习竞赛。 梯度提升擅长为变量之间存在非线性关系的数据和具有高维度的数据集提供准确的预测。 一个缺点是，当它们未正确调整时可能会过度拟合，并且与传统的统计模型相比，它们更像是一个黑匣子。 XGBoost 和 LightGBM 是可用于创建梯度提升模型的库。

随机森林模型

随机森林与梯度提升类似，因为它们是使用决策树进行预测的集成模型。 主要区别在于，梯度提升模型通常使用更多的决策树，并且它们也是按顺序训练的，以便可以纠正先前树的错误。 相比之下，随机森林决策树独立地进行预测，然后通过聚合这些预测来创建最终预测。 这使得结果更易于解释，因为可以分析每个决策树的预测。 您可以使用像 scikit-learn 这样的库在您的数据上测试随机森林模型。

聚类模型

像 k-means 聚类这样的聚类模型可用于将数据点分组在一起。 虽然这通常用于数据分析，但这些聚类也可以用作预测模型的输入特征，例如上面提到的那些。 聚类建模可以帮助识别数据中的隐藏模式或关系，但要使其工作，它们确实需要一种方法来衡量数据点的相似程度，并且聚类的数量通常必须预先选择。

预测分析的未来趋势

随着技术的进步并影响所有行业，预测分析领域正在迅速变化。 以下是未来需要关注的几个趋势

• 对实时数据的需求增加 - 为了获得尽可能准确的结果，模型需要尽可能频繁地更新，以便它们不会与现实脱节。 这意味着实时数据和支持它的系统将变得越来越重要。

• 规范分析 - 超越预测分析的下一步被称为规范分析，它实际上涉及根据预测的结果在事件发生之前采取行动，以尝试影响结果本身。 这意味着从预测会发生什么转变为我们如何使结果发生。

• 合成数据 - 数据是做出准确预测的关键，但问题是许多企业尚未收集他们所需的数据。已经创建了许多工具来创建“合成”数据，这些数据可以用于帮助预测分析系统启动，数据是人为创建的，旨在模仿用例。

• 机器学习和人工智能的进一步采用 - 虽然大多数企业仍然依赖传统方法进行预测，但前沿从业者正在使用机器学习/人工智能来赢得竞赛，因为它们的准确性很高。未来，这些类型的前沿方法最终将普及到企业，以解决现实世界的问题。

• 更易于使用的预测分析工具 - 目前，实施和使用预测分析需要专门的技能。但是，领域知识对于做出准确的预测非常重要。未来的工具将侧重于可用性，并允许非技术用户根据他们的数据进行预测。这将使实施成本更低、更实惠，同时也能带来更多的商业价值。

常见问题解答

预测分析 vs 预测性维护

预测分析是一个广泛的领域，它使用统计算法、机器学习和数据来预测许多领域的未来事件。它识别历史和当前数据中的模式，以预测未来的趋势、行为和活动。预测分析被广泛应用于金融、医疗保健、市场营销等众多行业，以制定明智的决策和积极的策略。

另一方面，预测性维护是预测分析在维护和资产管理领域的具体应用。它使用预测分析技术来预测设备何时可能发生故障或需要维护。通过分析来自传感器、日志和历史维护记录的数据，预测性维护模型可以在设备发生故障之前预测它们。目标是及时进行维护以防止故障，从而提高效率并减少停机时间。

简而言之，预测性维护是更广泛的预测分析生态系统的一个子集。

传统统计模型 vs 用于预测分析的机器学习和人工智能模型

更传统的技术，如回归模型和决策树，已被用于预测分析数十年。这是因为它们的简单性、较低的计算要求以及显示特定变量之间关系的能力，并能看到更改这些变量如何影响业务结果。

近年来，人工智能/机器学习技术，如神经网络和梯度提升，在预测分析用例中越来越受欢迎。主要原因是机器学习技术可以更好地处理更高维度的数据，在这种数据中，众多变量之间的关系更难定义。这些人工智能/机器学习模型可以从数据中学习，而无需显式调整，并且可以找到变量之间不明显的关联，从而提高准确性。

人工智能/机器学习用于预测分析的一些缺点是，它们往往需要大量的硬件进行计算，并且在如何输出结果方面也更难解释，在某些方面充当黑匣子。