Pemodelan Prediktif:Jenis,

Pemodelan prediktif adalah metode memprediksi hasil masa depan dengan menggunakan pemodelan data. Ini adalah salah satu cara utama bisnis dapat melihat jalannya ke depan dan membuat rencana yang sesuai. Meskipun tidak sangat mudah, metode ini cenderung memiliki tingkat akurasi yang tinggi, itulah mengapa ini sangat umum digunakan.

Apa itu Pemodelan Prediktif?

Pendeknya, pemodelan prediktif adalah teknik statistik yang menggunakan pembelajaran mesin dan penambangan data untuk memprediksi dan memperkirakan kemungkinan hasil di masa depan dengan bantuan data historis dan yang ada. Ini bekerja dengan menganalisis data saat ini dan historis dan memproyeksikan apa yang dipelajarinya pada model yang dihasilkan untuk memperkirakan kemungkinan hasil. Pemodelan prediktif dapat digunakan untuk memprediksi apa saja, dari peringkat TV dan pembelian pelanggan berikutnya hingga risiko kredit dan pendapatan perusahaan.

Model prediktif tidak tetap; itu divalidasi atau direvisi secara teratur untuk memasukkan perubahan dalam data yang mendasarinya. Dengan kata lain, itu bukan prediksi satu-dan-selesai. Model prediktif membuat asumsi berdasarkan apa yang telah terjadi di masa lalu dan apa yang terjadi sekarang. Jika masuk, data baru menunjukkan perubahan dalam apa yang terjadi sekarang, dampak pada kemungkinan hasil di masa depan harus dihitung ulang, juga. Sebagai contoh, sebuah perusahaan perangkat lunak dapat memodelkan data penjualan historis terhadap pengeluaran pemasaran di berbagai wilayah untuk membuat model pendapatan masa depan berdasarkan dampak pengeluaran pemasaran.

Sebagian besar model prediktif bekerja dengan cepat dan seringkali menyelesaikan perhitungannya secara real time. Itu sebabnya bank dan pengecer dapat, Misalnya, hitung risiko aplikasi hipotek atau kartu kredit online dan terima atau tolak permintaan hampir seketika berdasarkan prediksi itu.

Beberapa model prediksi lebih kompleks, seperti yang digunakan dalam biologi komputasi dan komputasi kuantum; keluaran yang dihasilkan membutuhkan waktu lebih lama untuk dihitung daripada aplikasi kartu kredit tetapi dilakukan jauh lebih cepat daripada yang dimungkinkan di masa lalu berkat kemajuan kemampuan teknologi, termasuk daya komputasi.

5 Jenis Model Prediktif Teratas

Untung, model prediktif tidak harus dibuat dari awal untuk setiap aplikasi. Alat analitik prediktif menggunakan berbagai model dan algoritme teruji yang dapat diterapkan ke berbagai kasus penggunaan.

Teknik pemodelan prediktif telah disempurnakan dari waktu ke waktu. Saat kami menambahkan lebih banyak data, komputasi yang lebih berotot, AI dan pembelajaran mesin dan lihat kemajuan keseluruhan dalam analitik, kami dapat berbuat lebih banyak dengan model ini.

Lima model analitik prediktif teratas adalah:

1. Model klasifikasi: Dianggap model paling sederhana, itu mengkategorikan data untuk respons kueri yang sederhana dan langsung. Contoh kasus penggunaan adalah untuk menjawab pertanyaan "Apakah ini transaksi penipuan?"
2. Model pengelompokan: Model ini menyatukan data dengan atribut umum. Ini bekerja dengan mengelompokkan hal-hal atau orang-orang dengan karakteristik atau perilaku yang sama dan merencanakan strategi untuk setiap kelompok pada skala yang lebih besar. Contohnya adalah dalam menentukan risiko kredit untuk pemohon pinjaman berdasarkan apa yang dilakukan orang lain dalam situasi yang sama atau serupa di masa lalu.
3. Model perkiraan: Ini adalah model yang sangat populer, dan bekerja pada apa pun dengan nilai numerik berdasarkan pembelajaran dari data historis. Sebagai contoh, dalam menjawab berapa banyak selada yang harus dipesan restoran minggu depan atau berapa banyak panggilan yang harus dapat ditangani oleh agen dukungan pelanggan per hari atau minggu, sistem melihat kembali ke data historis.
4. Model outlier: Model ini bekerja dengan menganalisis titik-titik data abnormal atau outlying. Sebagai contoh, bank mungkin menggunakan model outlier untuk mengidentifikasi penipuan dengan menanyakan apakah suatu transaksi berada di luar kebiasaan pembelian normal pelanggan atau apakah pengeluaran dalam kategori tertentu adalah normal atau tidak. Sebagai contoh, $1, 000 biaya kartu kredit untuk mesin cuci dan pengering di toko kotak besar pilihan pemegang kartu tidak akan mengkhawatirkan, tapi $1, 000 yang dihabiskan untuk pakaian desainer di lokasi di mana pelanggan tidak pernah menagih barang lain mungkin merupakan indikasi akun yang dilanggar.
5. Model deret waktu: Model ini mengevaluasi urutan titik data berdasarkan waktu. Sebagai contoh, jumlah pasien stroke yang dirawat di rumah sakit dalam empat bulan terakhir digunakan untuk memprediksi berapa banyak pasien yang akan diterima rumah sakit minggu depan, bulan depan atau sisa tahun ini. Metrik tunggal yang diukur dan dibandingkan dari waktu ke waktu lebih bermakna daripada rata-rata sederhana.

Algoritma Prediktif Umum

Algoritme prediktif menggunakan salah satu dari dua hal:pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam. Keduanya adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI). Pembelajaran mesin (ML) melibatkan data terstruktur, seperti spreadsheet atau data mesin. Deep learning (DL) berkaitan dengan data tidak terstruktur seperti video, audio, teks, postingan dan gambar media sosial—pada dasarnya hal-hal yang berkomunikasi dengan manusia bukanlah angka atau pembacaan metrik.

Beberapa algoritma prediktif yang lebih umum adalah:

1. Hutan Acak: Algoritma ini diturunkan dari kombinasi pohon keputusan, tidak ada yang berhubungan, dan dapat menggunakan klasifikasi dan regresi untuk mengklasifikasikan sejumlah besar data.
2. Generalized Linear Model (GLM) untuk Dua Nilai: Algoritma ini mempersempit daftar variabel untuk menemukan "paling cocok." Ini dapat menentukan titik kritis dan mengubah pengambilan data dan pengaruh lainnya, seperti prediktor kategoris, untuk menentukan hasil yang “paling sesuai”, dengan demikian mengatasi kelemahan dalam model lain, seperti regresi linier biasa.
3. Model Peningkatan Gradien: Algoritma ini juga menggunakan beberapa pohon keputusan gabungan, tapi tidak seperti Hutan Acak, pohon-pohon itu berhubungan. Itu membangun satu pohon pada satu waktu, sehingga memungkinkan pohon berikutnya untuk memperbaiki kekurangan di pohon sebelumnya. Ini sering digunakan dalam peringkat, seperti pada output mesin pencari.
4. K-Berarti: Algoritma yang populer dan cepat, K-Means mengelompokkan titik data berdasarkan kesamaan dan sering digunakan untuk model pengelompokan. Itu dapat dengan cepat membuat hal-hal seperti penawaran ritel yang dipersonalisasi kepada individu dalam kelompok besar, seperti satu juta atau lebih pelanggan dengan kesukaan serupa akan mantel wol merah berjajar.
5. Nabi: Algoritma ini digunakan dalam deret waktu atau model perkiraan untuk perencanaan kapasitas, seperti untuk kebutuhan persediaan, kuota penjualan dan alokasi sumber daya. Ini sangat fleksibel dan dapat dengan mudah mengakomodasi heuristik dan serangkaian asumsi yang berguna.

Pemodelan Prediktif dan Analisis Data

Pemodelan prediktif juga dikenal sebagai analitik prediktif. Umumnya, istilah "pemodelan prediktif" disukai dalam pengaturan akademik, sementara "analitik prediktif" adalah istilah yang lebih disukai untuk aplikasi komersial pemodelan prediktif.

Keberhasilan penggunaan analitik prediktif sangat bergantung pada akses tak terkekang ke volume yang cukup akurat, data yang bersih dan relevan. Sementara model prediktif bisa sangat kompleks, seperti yang menggunakan pohon keputusan dan k-means clustering, bagian yang paling kompleks selalu jaringan saraf; itu adalah, model dimana komputer dilatih untuk memprediksi hasil. Pembelajaran mesin menggunakan jaringan saraf untuk menemukan korelasi dalam kumpulan data yang sangat besar dan “untuk belajar” serta mengidentifikasi pola dalam data.

Manfaat Pemodelan Prediktif

Pendeknya, analitik prediktif mengurangi waktu, usaha dan biaya dalam meramalkan hasil bisnis. Variabel seperti faktor lingkungan, intelijen kompetitif, perubahan peraturan dan kondisi pasar dapat diperhitungkan dalam perhitungan matematis untuk menghasilkan tampilan yang lebih lengkap dengan biaya yang relatif rendah.

Contoh jenis peramalan tertentu yang dapat menguntungkan bisnis termasuk peramalan permintaan, perencanaan jumlah karyawan, analisis churn, faktor eksternal, analisis kompetitif, armada dan pemeliharaan perangkat keras TI dan risiko keuangan.

Tantangan Pemodelan Prediktif

Sangat penting untuk menjaga analitik prediktif tetap fokus pada menghasilkan wawasan bisnis yang bermanfaat karena tidak semua yang digali oleh teknologi ini berguna. Beberapa informasi yang ditambang hanya bernilai dalam memuaskan pikiran yang ingin tahu dan memiliki sedikit atau tidak ada implikasi bisnis. Menjadi terlacak adalah gangguan yang hanya bisa dilakukan oleh beberapa bisnis.

Juga, dapat menggunakan lebih banyak data dalam pemodelan prediktif adalah keuntungan hanya pada satu titik. Terlalu banyak data dapat mendistorsi perhitungan dan menyebabkan hasil yang tidak berarti atau salah. Sebagai contoh, lebih banyak mantel dijual karena suhu luar turun. Tapi hanya untuk satu titik. Orang tidak membeli lebih banyak mantel saat suhu di luar -20 derajat Fahrenheit daripada saat suhu -5 derajat di bawah titik beku. Pada titik tertentu, dingin cukup dingin untuk memacu pembelian mantel dan suhu yang lebih dingin tidak lagi cukup mengubah pola itu.

Dan dengan volume besar data yang terlibat dalam pemodelan prediktif, menjaga keamanan dan privasi juga akan menjadi tantangan. Tantangan lebih lanjut terletak pada keterbatasan pembelajaran mesin.

Keterbatasan Pemodelan Prediktif

Menurut laporan McKinsey, batasan umum dan "perbaikan terbaik" mereka meliputi:

1. Kesalahan dalam pelabelan data: Ini dapat diatasi dengan pembelajaran penguatan atau jaringan permusuhan generatif (GAN).
2. Kekurangan kumpulan data besar yang diperlukan untuk melatih pembelajaran mesin: Perbaikan yang mungkin adalah “pembelajaran sekali pakai, ” di mana mesin belajar dari sejumlah kecil demonstrasi daripada pada kumpulan data yang besar.
3. Ketidakmampuan mesin untuk menjelaskan apa dan mengapa ia melakukan apa yang dilakukannya: Mesin tidak "berpikir" atau "belajar" seperti manusia. Juga, perhitungan mereka bisa sangat kompleks sehingga manusia kesulitan menemukan, apalagi mengikuti logika. Semua ini mempersulit mesin untuk menjelaskan pekerjaannya, atau bagi manusia untuk melakukannya. Namun transparansi model diperlukan karena sejumlah alasan, dengan kepala keselamatan manusia di antara mereka. Perbaikan potensial yang menjanjikan:penjelasan lokal-interpretable-model-agnostic (LIME) dan teknik perhatian.
4. Generalisasi pembelajaran , atau lebih tepatnya kekurangannya: Berbeda dengan manusia, mesin mengalami kesulitan membawa apa yang telah mereka pelajari ke depan. Dengan kata lain, mereka mengalami kesulitan menerapkan apa yang telah mereka pelajari ke situasi baru. Apa pun yang telah dipelajarinya hanya berlaku untuk satu kasus penggunaan. Ini sebagian besar mengapa kita tidak perlu khawatir tentang munculnya penguasa AI dalam waktu dekat. Agar pemodelan prediktif menggunakan pembelajaran mesin dapat digunakan kembali—yaitu, berguna di lebih dari satu kasus penggunaan—perbaikan yang mungkin dilakukan adalah transfer learning.
5. Bias dalam data dan algoritma: Non-representasi dapat mengubah hasil dan mengarah pada perlakuan buruk terhadap sekelompok besar manusia. Lebih jauh, bias yang dipanggang sulit ditemukan dan dibersihkan nanti. Dengan kata lain, bias cenderung mengabadikan diri. Ini adalah target bergerak, dan belum ada perbaikan yang jelas.

Masa Depan Pemodelan Prediktif

Pemodelan prediktif, juga dikenal sebagai analitik prediktif, dan pembelajaran mesin masih muda dan teknologi berkembang, berarti masih banyak lagi yang akan datang. Sebagai teknik, metode, alat dan teknologi meningkat, begitu juga manfaatnya bagi bisnis dan masyarakat.

Namun, ini bukan teknologi yang nantinya dapat diadopsi oleh bisnis, setelah teknologi mencapai kedewasaan dan semua kekusutan diselesaikan. Keuntungan jangka pendek terlalu kuat untuk diatasi oleh pengguna yang terlambat dan tetap kompetitif.

Saran kami:Pahami dan terapkan teknologi sekarang dan kemudian kembangkan manfaat bisnis di samping kemajuan teknologi selanjutnya.

Pemodelan Prediktif di Platform

Untuk semua kecuali perusahaan terbesar, menuai manfaat analitik prediktif paling mudah dicapai dengan menggunakan sistem ERP yang memiliki teknologi bawaan dan berisi pembelajaran mesin yang telah dilatih sebelumnya. Sebagai contoh, perencanaan, fitur peramalan dan penganggaran dapat menyediakan mesin model statistik untuk secara cepat memodelkan beberapa skenario yang berhubungan dengan perubahan kondisi pasar.

Sebagai contoh lain, perencanaan pasokan atau fungsi kapasitas pasokan juga dapat memprediksi pengiriman yang berpotensi terlambat, pesanan pembelian atau penjualan dan risiko atau dampak lainnya. Pemasok alternatif juga dapat ditampilkan di dasbor untuk memungkinkan perusahaan melakukan pivot untuk memenuhi persyaratan manufaktur atau distribusi.

Pemodelan keuangan dan perencanaan dan penganggaran adalah bidang utama untuk menuai banyak manfaat menggunakan teknologi canggih ini tanpa membebani tim Anda.