Mengenal Predictive Analytics: Cara Kerja, Model, Manfaat

Predictive Analytics adalah menganalisis fakta kontemporer dan historis untuk membuat prediksi masa depan menggunakan metode statistik yang berbeda seperti penambangan data, pembelajaran mesin, AI, dan pemodelan prediktif. Ini adalah proses di mana data dan statistik yang dikumpulkan dianalisis untuk memprediksi hasil di masa depan.

Teknologi modern memungkinkan Anda menghasilkan wawasan masa depan yang akurat. Ilmu predictive analytics adalah tentang melihat pola masa lalu untuk menilai kapan peristiwa penting tertentu kemungkinan akan terjadi lagi.

Mencermati data lama yang dikumpulkan juga membantu dalam mengidentifikasi tren pasar di masa depan.

Bagaimana cara kerja Predictive Analytics?

Banyak teknik yang dapat digunakan untuk melakukan predictive analytics.

Teknik-teknik ini digunakan untuk membuat model data prediktif, yang dengannya ahli statistik atau ilmuwan data dapat memprediksi tren masa depan. Tetapi pertama-tama, organisasi yang ingin melakukan predictive analytics perlu membuat database.

Teknik yang berbeda digunakan oleh ilmuwan data untuk mengatur data ini dengan cara yang masuk akal.

Data terorganisir ini kemudian dianalisis lebih lanjut untuk membuat model prediksi.

Model prediktif secara virtual mencoba untuk meramalkan masa depan dengan mencari tahu pola dalam data yang terorganisir ini.

Contoh Industri Berbeda di mana Predictive Analytics Digunakan

11 Contoh Predictive Analytics Industri Berbeda di mana Analisis Prediktif Digunakan

Berbagai industri menggunakan analitik prediktif untuk keuntungan mereka. Beberapa contohnya adalah:

1. Perusahaan Asuransi

Perusahaan asuransi menggunakan analitik prediktif untuk menentukan kemungkinan klaim yang berhasil di masa depan. Informasi ini membantu mereka menjaga keuangan mereka tetap terkendali untuk segala kemungkinan di masa depan.

2. Penegakan hukum

Lembaga penegak hukum menggunakan alat ini untuk melihat tren kejahatan. Hal ini memungkinkan lembaga penegak hukum untuk memprediksi peningkatan kejahatan di masa depan di lokasi tertentu. Mereka dapat menggunakan informasi ini untuk meningkatkan petugas penegak hukum di daerah tersebut sebelumnya, sehingga mengurangi kemungkinan kegiatan kriminal.

3. Pemasaran

Pemasar dapat menggunakan alat ini untuk mempelajari pola perilaku pelanggan mereka. Dengan menggunakan informasi ini, mereka dapat menilai periode di mana konsumen paling mungkin menghabiskan uang mereka. Ini, pada gilirannya, memungkinkan pemasar untuk mengatur kampanye yang sukses.

4. Lembaga Keuangan

Bank dan lembaga keuangan lainnya dapat mempelajari pola perilaku nasabahnya. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengurangi aktivitas penipuan dengan menganalisis perilaku yang mencurigakan.

5. Mobil

Alat ini dapat digunakan oleh produsen mobil untuk mempelajari perilaku konsumennya. Informasi ini memungkinkan produsen mobil untuk mengembangkan teknologi yang memberikan kemudahan penggunaan bagi pelanggan mereka.

6. Perdagangan

Trader dapat melihat aktivitas pasar di masa lalu untuk memutuskan apakah mereka perlu menjual atau membeli saham perusahaan. Mereka juga dapat memprediksi naik turunnya saham perusahaan dengan menggunakan predictive analytics.

7. Dirgantara

Maskapai penerbangan dapat menggunakan predictive analytics untuk mengetahui keandalan pesawat terbang. Mereka juga dapat menggunakan data ini untuk tujuan pemeliharaan termasuk, pengisian bahan bakar dan ketersediaan pesawat.

8. Ritel

Alat predictive analytics untuk ritel dapat meningkatkan posisi penjualannya dan menjalin hubungan yang lebih baik dengan audiens target.

Rekomendasi Amazon adalah salah satu contoh utama penggunaan analitik prediktif di ritel. Misalnya, ketika Anda membeli suatu barang, Anda pasti pernah melihat daftar barang serupa yang dibeli pembeli lain.

9. Kesehatan

Alat predictive analytics untuk perawatan kesehatan juga cukup umum, dan Google Pantau Flu Dunia (GFT) adalah salah satu contohnya. Ini membantu dalam memprediksi pola flu dengan melacak dan membandingkan perilaku kesehatan dan data historis.

Hal ini cukup berguna dalam memprediksi masalah kesehatan masyarakat dan epidemi.

10. Olahraga

Bing Memprediksi salah satu contoh umum analitik prediktif, yang merupakan sistem prediksi Bing Search Engine oleh Microsoft. Statistik dan sentimen media sosial yang berbeda digunakan untuk membuat penilaian.

Contoh lain yang disarankan oleh ‘apa itu Panduan Predictive Analytics’ adalah “Moneyball,” yang didasarkan pada sebuah buku tentang bagaimana tim bisbol Oakland Athletics menggunakan data dan analisis berbasis bukti yang berbeda untuk membentuk tim yang kompetitif.

11. Cuaca

Memahami ‘apa itu analitik prediktif’ telah cukup berguna dalam meramalkan cuaca telah cukup revolusioner.

Karena alat predictive analytics saat ini, prediksi badai 96 jam lebih akurat daripada 24 jam. ramalan 40 tahun yang lalu. Data dari pemantauan satelit tanah dan atmosfer dimasukkan dalam model data untuk membuat prediksi peristiwa masa depan yang lebih baik.

Selain 11 contoh analitik prediktif ini, banyak sektor lain seperti energi, media sosial, periklanan, dll. menggunakannya untuk meramalkan hasil di masa mendatang. Banyak industri lain menggunakan predictive analytics untuk menilai opsi masa depan mereka dan mendapatkan keuntungan penggerak pertama.

Manfaat dan Keuntungan Menggunakan Predictive Analytics

Predictive analytics adalah alat terbaru di pasar saat ini.

Sifat barunya bukanlah satu-satunya poin plus dari alat dinamis ini. Ini juga merupakan alat yang paling akurat dan andal dibandingkan dengan rekan-rekannya.

Aspek yang paling bermanfaat dari alat ini adalah mengurangi risiko dengan memungkinkan organisasi untuk memahami pasar secara rinci. Pemahaman menyeluruh ini memungkinkan organisasi untuk membuat rencana darurat untuk masa depan.

Analitik prediktif memungkinkan penggunanya mengakses wawasan waktu nyata yang terperinci ke dalam bisnis apa pun. predictive analytics dapat membantu pengguna untuk memastikan berbagai bentuk pola, memungkinkan mereka untuk memindahkan waktu dan upaya mereka ke hal-hal yang lebih mendesak.

Perusahaan menggunakan bantuan pengembang eksternal untuk merancang alat predictive analytics yang dibuat khusus untuk digunakan.

Model Predictive Analytics

Vendor seperti Acxiom, IBM, SAS Institute, dan banyak lagi menawarkan alat predictive analytics. Mereka membuat model kustom di bawah kebutuhan organisasi. Beberapa model prediksi tercantum di bawah ini:

1. Customer Lifetime Value Model

Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi pelanggan yang akan lebih tertarik untuk mendapatkan lebih banyak layanan dari organisasi.

2. Customer Segmentation Model

Model ini memungkinkan organisasi untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan preferensi dan pilihan mereka.

3. Predictive Maintenance Model

Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengawasi pemeliharaan peralatan dan aset mahal yang akan datang. Ini menurunkan kemungkinan peralatan mogok.

4. Quality Assurance Model

Hal ini memungkinkan organisasi untuk mendeteksi produk yang cacat. Hal ini memungkinkan organisasi untuk menyediakan pelanggan dengan produk berkualitas tinggi.

Algoritma Prediktif Umum

Klasifikasi algoritma analitik prediktif yang disarankan oleh ‘apa itu panduan analitik prediktif’ dapat dilakukan dalam dua kelompok-

1. Machine Learning

Ini terkait dengan data struktural yang biasanya kita perhatikan dalam sebuah tabel. Ini terdiri dari varietas linier dan nonlinier.

2. Deep Learning

Grup ini dipahami sebagai bagian dari pembelajaran mesin, yang secara efektif menangani video, audio, gambar, dan teks.

Beberapa algoritma umum dari Predictive Analytics adalah:

• Random Forest
• Generalized Linear Model (GLM)
• Gradient Boosted Model (GBM)
• K-Means
• Prophet

Teknik Pemodelan Prediktif

Model prediktif yang paling standar termasuk pohon keputusan, teknik regresi, dan jaringan saraf. Mari kita lihat lebih dekat untuk memahami cara kerjanya:

1. Decision trees

Pohon keputusan adalah diagram atau bagan yang digunakan orang untuk menentukan tindakan atau menunjukkan probabilitas statistik. Ini membentuk garis besar tanaman kayu senama, biasanya tegak tetapi kadang-kadang berbaring miring.

Setiap cabang dari pohon keputusan mewakili kemungkinan keputusan, hasil, atau reaksi. Cabang terjauh di pohon mewakili hasil.

2. Regression analysis

Dalam pemodelan statistik, analisis regresi adalah serangkaian proses statistik untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen.

3. Neural network

Neural network adalah serangkaian algoritma yang berupaya mengenali hubungan mendasar dalam sekumpulan data melalui proses yang meniru cara kerja otak manusia. Dalam pengertian ini, jaringan saraf mengacu pada sistem neuron, baik organik atau buatan.

Jaringan saraf dapat beradaptasi dengan perubahan input. Jadi, jaringan menghasilkan hasil terbaik tanpa perlu mendesain ulang kriteria keluaran.

Keterangan yg salah

Orang sering cenderung menyamakan predictive analytics dengan pembelajaran mesin, tetapi keduanya tidak sama. Pembelajaran mesin adalah roda penggerak kecil dalam mesin besar yang disebut analitik prediktif.

Pembelajaran mesin memungkinkan pengguna untuk menyaring dan memahami data baru. Predictive Analytics menggunakan data terstruktur ini untuk memprediksi hasil di masa mendatang.

Singkatnya, pembelajaran mesin adalah bagian dari predictive analytics, bukan proses serupa.

Akhirnya, mari kita lihat beberapa alat predictive analytics umum di sini dan sekarang-

Tools Predictive Analytics

• EverString
• Infer
• Radius
• Halo
• Board
• Statistica Decisioning Platform
• SAS Advanced Analytics
• RapidMiner Studio
• IBM SPSS
• SAP HANA
• TIBCO Statistica
• Oracle DataScience, dll.