شارك
الرئيسيةما هو التحليل التنبؤي؟
التحليل التنبؤي (Predictive Analytics): أحد مجالات التحليل المتقدم، والتي تستخدم تقنيات مثل التنقيب عن البيانات، والإحصاءات، والنمذجة، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، لتحليل البيانات الحالية والتاريخية بهدف تحديد توقعات مسار أداء الأعمال المستقبلي.
آلية التحليل التنبؤي
تحدد نماذج العمل الوصفية العلاقات، والأنماط، والهياكل في البيانات، والتي تُستخدم لاستخلاص استنتاجات حول كيف ستؤدي التغييرات في العمليات الأساسية التي تولد البيانات إلى تغيير النتائج.
إذ يبني التحليل التنبؤي معرفته، بالاعتماد على هذه النماذج الوصفية بالإضافة للبيانات، لتحديد احتمالية حدوث نتائج مستقبلية معينة. وتعتمد دقة النتائج على مستوى تحليل البيانات وجودة الافتراضات.
- يمكنك الاطلاع على: ثلاثة أخطاء شائعة يمكن أن تنحرف بجهود التحليلات التنبؤية لفريقك.
أهمية التحليل التنبؤي
يبحث التحليل التنبؤي في أنماط البيانات، لتحديد مدى احتمالية تكرار الأنماط مرة أخرى، والفرص والمخاطر المرتبطة بالأداء في المستقبل، كما يتم استخدامه كأداة لصنع القرار في مجموعة متنوعة من الصناعات والتخصصات، مثل التأمين، والتسويق.
أنواع التحليل التنبؤي
ثمة أنواع عديدة من نماذج التحليل التنبؤي، ونذكر من أبرزها:
- أشجار القرار: يضع هذا النوع من النماذج البيانات في أقسام مختلفة بناءً على متغيرات معينة، مثل السعر أو القيمة السوقية، وتبدو فيه البيانات كشجرة ذات أغصان وأوراق منفردة، نمثل الأغصان الخيارات المتاحة، بينما تمثل الأوراق المنفردة قراراً معيناً. وتساعد عند الحاجة إلى اتخاذ قرارات خلال فترة زمنية قصيرة.
- الشبكات العصبية: تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري، ويمكن لها التعامل مع علاقات البيانات المعقدة باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط، ويُستخدم عند وجود عقبات مثل ضخامة حجم البيانات المتوفرة، أو عدم وجود صيغة تساعد في العثور على علاقة بين المدخلات والمخرجات في مجموعة البيانات.
- الانحدار: تعمل هذه الطريقة من خلال اكتشاف صيغة تمثل العلاقة بين جميع المدخلات الموجودة في مجموعة البيانات، فمثلاً يمكن استخدام الانحدار لمعرفة كيف يمكن للسعر والعوامل الرئيسية الأخرى تشكيل أداء الورقة المالية.
أدوات التحليل التنبؤي
- إتش تو أو (H2O): تعمل هذه الأداة على تبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية لكل من الخبراء وعلماء بيانات المواطنين من خلال برمجيات مفتوحة المصدر ومخصصة، وتمتلك العديد من القدرات المؤتمتة والمعززة لهندسة الميزات واختيار النموذج والتحليل الدلالي، وتبسيط تطوير قابلية التفسير في نماذج التحليلات التنبؤية باستخدام الرسوم البيانية السببية.
- أزور ماشين ليرنينغ (Azure Machine Learning): وهي أداة تقدمها شركة مايكروسوفت، وتمتلك إمكانيات لإدارة دورة حياة التحليلات التنبؤية الكاملة. وتعدم جميع أنواع المستخدمين، كما توفر تكاملاً قوياً مع تطوير التطبيقات المتنوعة ما يسهل نشر إمكانات التحليلات التنبؤية مباشرةً في التطبيقات وسير عمل الأعمال.
- رابيد ماينر ستوديو (RapidMiner Studio): عملت شركة رابيد ماينر على بناء مجموعة شاملة من أدوات التحليلات التنبؤية حول استخراج البيانات الأساسية ونقاط القوة في التنقيب عن النصوص، والتي تعمل على تبسيط استخراج البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر وتنظيفها ودمجها في تدفقات عمل النمذجة التنبؤية المتنوعة.
- تحليلات ساب التنبؤية (SAP Predictive Analytics): تدعم الأداة المستخدمين المتقدمين والتجاريين من خلال ميزات متنوعة تبسط تجميع البيانات والنمذجة التنبؤية وتحليل النماذج عبر واجهات مستخدم منفصلة. وتساعد في إعداد البيانات والنمذجة وتحليل الرسم البياني الاجتماعي والتوصية والتنبؤات.
قد يهمك: كيف تحظى أدوات التحليل التنبؤي في مجال الرعاية الصحية بتقبل وتأييد المستخدمين؟.
أمثلة على التحليل التنبؤي
يُستخدم التحليل التنبؤي في كثير من المجالات، منها التنبؤات الجوية، وترجمة الصوت إلى نص في مراسلات الهاتف المحمول، وفي مجال التسويق عند استهداف شريحة مستهلكين جديدة، لتحديد ما إذا كان النوع الحالي من المنتجات سيغري المستهلكين لإجراء عملية شراء.
اقرأ أيضاً: