作者 | Niccolo Mejia

編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師

What is Predictive Analytics? – An Informed Definition

預(yù)測分析可能是金融機(jī)構(gòu)，銀行，保險(xiǎn)公司和醫(yī)療保健公司使用的最常見的AI應(yīng)用程序之一。這種類型的軟件使這些行業(yè)的業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者可以規(guī)劃信貸，貸款和患者健康等業(yè)務(wù)領(lǐng)域中最可能的結(jié)果。預(yù)測分析軟件可以使用歷史企業(yè)數(shù)據(jù)根據(jù)典型的公司經(jīng)驗(yàn)對未來的業(yè)務(wù)事件做出預(yù)測。

在本文中，我們定義了預(yù)測分析，并展示了該領(lǐng)域?qū)＜业钠渌x。我們介紹了AI和ML如何幫助預(yù)測分析用作商業(yè)智能工具的背景。此外，我們還提供了一個示例性預(yù)測分析供應(yīng)商的示例，以及該公司的AI解決方案據(jù)稱可以如何幫助各種行業(yè)的客戶。我們對預(yù)測分析的解釋始于我們自己的定義，以及上下文說明軟件如何從機(jī)器學(xué)習(xí)]算法中受益。

什么是預(yù)測分析？

預(yù)測分析是一種工具，用于使用企業(yè)數(shù)據(jù)來預(yù)測組織所選業(yè)務(wù)領(lǐng)域中的變化。這使組織可以根據(jù)組織過去觀察到的現(xiàn)象計(jì)劃最統(tǒng)計(jì)上可能的結(jié)果。

預(yù)測分析并不總是AI

當(dāng)預(yù)測分析由機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供支持時(shí)，它就是一類AI軟件，但這在最近幾年才變得越來越普遍。在此之前，術(shù)語“預(yù)測分析”是指使用多種不同的商業(yè)智能技術(shù)來確定最可能發(fā)生的未來事件。

但是，這些技術(shù)并不復(fù)雜，無法提供表明最可能結(jié)果的置信度得分或統(tǒng)計(jì)百分比。取而代之的是，使用企業(yè)數(shù)據(jù)來創(chuàng)建預(yù)測模型，該模型僅顯示軟件如何得出結(jié)論以及為何可能發(fā)生預(yù)測結(jié)果。

機(jī)器學(xué)習(xí)如何使預(yù)測分析變得更強(qiáng)大

由機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持的預(yù)測分析應(yīng)用程序具有利用大量數(shù)據(jù)并基于該數(shù)據(jù)做出更準(zhǔn)確預(yù)測的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠處理更大的數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗枰M可能清晰地顯示組織業(yè)務(wù)歷史的圖像才能正常工作。一旦對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了與組織所選業(yè)務(wù)領(lǐng)域有關(guān)的數(shù)據(jù)的培訓(xùn)，它便可以自動化用于進(jìn)行預(yù)測的分析技術(shù)。

這些預(yù)測通常包括一個最可能的結(jié)果列表以及一個置信度分?jǐn)?shù)，該置信度分?jǐn)?shù)指示基于軟件估計(jì)的預(yù)測的準(zhǔn)確性。如果軟件做出的預(yù)測得出的置信度分?jǐn)?shù)低于某個特定數(shù)字，它將不會將該預(yù)測發(fā)送給用戶。此置信水平通常設(shè)置為很高的間隔，例如90％或92％。重要的是要注意，為預(yù)測分析應(yīng)用程序訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及試用安裝時(shí)間。這等于將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，直到能夠識別客戶組織業(yè)務(wù)中的趨勢和模式為止。

一旦模型可以識別重要的信息類型，例如索賠額或醫(yī)院再入院，組織將需要將其集成到其技術(shù)堆棧中并允許其在后臺運(yùn)行。在這段時(shí)間內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型將像使用舊數(shù)據(jù)一樣進(jìn)行訓(xùn)練，除了業(yè)務(wù)的當(dāng)前事件。業(yè)務(wù)主管可以在這段時(shí)間內(nèi)檢查軟件的預(yù)測，以觀察其不斷提高的準(zhǔn)確性。例如，用于預(yù)測客戶流失的預(yù)測分析應(yīng)用程序?qū)⑿枰诖罅繗v史數(shù)據(jù)存儲庫上進(jìn)行培訓(xùn)。然后，需要將應(yīng)用程序安裝到客戶公司的網(wǎng)絡(luò)中，并允許其運(yùn)行試用期。試用期結(jié)束后，該軟件應(yīng)能夠在真實(shí)的客戶行為與客戶流失的歷史原因之間建立關(guān)聯(lián)。這樣，它就可以預(yù)測單個客戶是否會留在客戶公司。

創(chuàng)建了預(yù)測分析應(yīng)用程序的供應(yīng)商通常會說明需要進(jìn)行多長時(shí)間的試用，并且如果客戶希望繼續(xù)使用該軟件，它將已經(jīng)部分安裝。

專家定義

“預(yù)測分析是一種從經(jīng)驗(yàn)（數(shù)據(jù)）中學(xué)習(xí)以預(yù)測個人未來行為以做出更好決策的技術(shù)。” – 預(yù)測分析的作者：埃里克·西格爾（Eric Siegel）：預(yù)測誰會點(diǎn)擊，購買，說謊或死亡的力量 預(yù)測分析是…不同技術(shù)和領(lǐng)域的結(jié)合?；旧希康氖歉鶕?jù)過去的歷史事件來預(yù)測將來的事件。…如果我們將其與Google Analytics（分析）進(jìn)行比較，那只是在研究數(shù)據(jù)。預(yù)測分析，有一個自動預(yù)測因素“[為其解決問題。 - 德國桑奇斯-Trilles，CEO和聯(lián)合創(chuàng)始人Sciling信息技術(shù)和服務(wù)。 預(yù)測分析將高級統(tǒng)計(jì)功能結(jié)合在一起，包括臨時(shí)統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測建模，數(shù)據(jù)挖掘，文本分析，優(yōu)化，實(shí)時(shí)評分和機(jī)器學(xué)習(xí)。這些工具可幫助組織發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式，而不僅僅是知道發(fā)生了什么，還可以預(yù)測接下來可能發(fā)生的事情。-–- IBM

供應(yīng)商聚焦：Dataiku

Dataiku是一家成立于2013年的紐約創(chuàng)業(yè)公司。他們聲稱已創(chuàng)建了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該技術(shù)可以分析原始數(shù)據(jù)以構(gòu)建多種格式的預(yù)測模型。該原始數(shù)據(jù)可以采取來自客戶交互的單個產(chǎn)品或銷售記錄的歷史交易的形式。Dataiku聲稱他們的AI軟件可以幫助企業(yè)識別某些數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系，從而可以提高效率和降低公司支出。富國銀行等主要銀行每天都會生成大量原始客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能來自客戶對話，社交媒體帖子，網(wǎng)站活動，營銷活動和交易信息。處理這么多種不同的數(shù)據(jù)類型的能力可能為銀行客戶帶來以下好處：

• 市場部門或欺詐檢測團(tuán)隊(duì)可以通過儀表板訪問新的見解，該儀表板會提示員工有關(guān)新數(shù)據(jù)中任何異常的注釋。
• 收集，清理和分析原始客戶數(shù)據(jù)的能力。這將使客戶公司能夠深入了解社交媒體帖子與市場營銷活動銷售之間的關(guān)系。公司可能會借此了解趨勢并預(yù)測尚未開發(fā)的市場。
• 此外，國際交易和客戶互動中的模式可以幫助客戶識別欺詐行為并開發(fā)更嚴(yán)格的預(yù)防技術(shù)。

當(dāng)Dataiku用戶登錄系統(tǒng)時(shí)，他們可以上載要由軟件組織的數(shù)據(jù)。Dataiku聲稱數(shù)據(jù)以電子表格的形式顯示并自動組織。該軟件會將每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與它在新集成的數(shù)據(jù)中檢測到的某些共同特征相關(guān)聯(lián)。因此，當(dāng)公司表示可以檢測到特定數(shù)據(jù)是與男性還是女性客戶相關(guān)聯(lián)時(shí)，它們意味著該軟件已經(jīng)為某些客戶行為建立了性別關(guān)聯(lián)。此外，每列頂部都有一個比例刻度，以便傳達(dá)與該類型數(shù)據(jù)相關(guān)的缺失值的數(shù)量。

然后，用戶可以單擊每列的標(biāo)題以可視化數(shù)據(jù)，這可以使他們以圖表或圖形的形式查看此數(shù)據(jù)。據(jù)稱，它們還可以生成交叉引用不同列的圖形。如果用戶認(rèn)為數(shù)據(jù)中可能存在異常值，則軟件可以提示用戶如何更正它們并進(jìn)一步培訓(xùn)軟件。以下4分鐘的視頻是Dataiku的演示。這顯示了企業(yè)如何使用此預(yù)測分析應(yīng)用程序來編輯，監(jiān)視和查看從原始數(shù)據(jù)中收集的見解。

行業(yè)用例

醫(yī)藥品

預(yù)測分析在制藥行業(yè)中最突出的用途之一是臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。這樣的應(yīng)用程序可以分析患者的病史，以確定哪些患者對被測藥物的反應(yīng)最佳。這有助于公司找到最好的患者來嘗試招募參加臨床試驗(yàn)。這種類型的軟件解決方案還可以幫助制藥公司以多種其他方式設(shè)計(jì)和組織臨床試驗(yàn)。這些研究包括該藥物可能產(chǎn)生的副作用以及哪些患者最有可能經(jīng)歷這些副作用的研究。另外，一些應(yīng)用可以允許遺傳聚類，或根據(jù)患者對藥物反應(yīng)良好的可能性進(jìn)行細(xì)分。

以下是供應(yīng)商Dataiku的演示視頻，展示了他們稱為DSS的軟件平臺。該演示將引導(dǎo)觀眾完成用戶使用數(shù)據(jù)集來預(yù)測醫(yī)生使用不同藥物處方的過程。盡管視頻長13分鐘，但最重要的部分也列在下面：

• 演示者在0:00時(shí)首先找到他們要進(jìn)行的預(yù)測所需的數(shù)據(jù)集
• 演示者在2:30解釋了數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)，并結(jié)合了先前獲取的數(shù)據(jù)集以檢查是否有矛盾。
• 6:30顯示了演示者加入數(shù)據(jù)集并“清理”數(shù)據(jù)集之間的任何不一致之處。對于此特定實(shí)驗(yàn)，演示者需要確保準(zhǔn)確顯示所有醫(yī)生的ID號碼，或找出丟失某些ID的原因。
• 8:25是演示者將所有相關(guān)信息填充到單個表中的時(shí)間。在這里，他們可以找到某些行，可以將這些行合并為細(xì)度稍低的類別。
• 最后，9：58演示了演示者如何獲取所有經(jīng)過整理和整理的數(shù)據(jù)，并使用它為每個醫(yī)生的處方創(chuàng)建和預(yù)測模型。

衛(wèi)生保健

醫(yī)療保健公司可以使用預(yù)測分析應(yīng)用程序來幫助防止患者再次入院，預(yù)測患者健康狀況下降以及預(yù)測患者錯過約會的可能性。AI供應(yīng)商Health Catalyst提供了一種解決方案，他們聲稱可以使用患者的病歷作為數(shù)據(jù)來完成所有這些任務(wù)。

集成后，醫(yī)院可以登錄Health Catalyst儀表板并顯示患者資料。該個人資料將以百分比的形式顯示患者患上重病，錯過約會或以后被重新接納的可能性。這可以使醫(yī)療保健提供者密切關(guān)注由于忽視健康而處于較高風(fēng)險(xiǎn)中的患者。

金融服務(wù)

預(yù)測分析可以幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測與貸款或發(fā)行信用卡相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)水平，包括客戶違約的可能性。這對于嘗試通過增加活躍貸款的數(shù)量以及每筆貸款的數(shù)量來進(jìn)行增長的機(jī)構(gòu)特別有用。當(dāng)這些貸款以信用卡的形式出現(xiàn)時(shí)，機(jī)構(gòu)可能需要一種策略來預(yù)測與每個申請相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。

預(yù)測性分析應(yīng)用程序可以使用申請人的信用評分，信用歷史記錄和整體財(cái)務(wù)歷史記錄（如果有）來計(jì)算此結(jié)果。此外，這種信用風(fēng)險(xiǎn)評分可以幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)識別不正確的付款金額。這可能會增強(qiáng)機(jī)構(gòu)在完全處理欺詐性付款之前的能力。

保險(xiǎn)

在保險(xiǎn)業(yè)中，支持機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型可以幫助企業(yè)防止客戶流失，從而使客戶保持更長的時(shí)間。某些應(yīng)用程序可以根據(jù)客戶為保險(xiǎn)公司提供的終生價(jià)值來對其評分。這種類型的應(yīng)用程序?qū)τ趯ふ蚁蜻@些客戶進(jìn)行營銷并吸引他們提高保險(xiǎn)計(jì)劃的新方法可能很有用。

保險(xiǎn)公司可以不使用客戶的個人金融行業(yè)，而可以簡單地利用與客戶的歷史和交易數(shù)據(jù)來估算他們將來將繼續(xù)提供多少價(jià)值?？梢哉J(rèn)為是客戶流失的證據(jù)的數(shù)據(jù)可能是客戶使用保險(xiǎn)或與客戶服務(wù)進(jìn)行溝通以更改或改善其計(jì)劃的頻率。