Wat is voorspellende analyse? … en 5 belangrijke soorten data-analyse.

Wat is voorspellende analyse? Wat zijn de vijf soorten voorspellende analyse? Wat zijn de toepassingen van voorspellende analyse in verschillende sectoren? Waarom besluiten steeds meer bedrijven om voorspellende analyse te gebruiken? Is deze praktijk van het onderzoeken van gegevens noodzakelijk voor besluitvorming en het formuleren van strategieën? Lees het artikel en ontdek meer over de huidige manieren om toekomstige trends en gebeurtenissen te voorspellen.

Voorspellende analyse – inhoudsopgave:

1. Wat is voorspellende analyse?
2. 5 belangrijke soorten data-analyse
3. Voorbeelden van toepassingen van voorspellende analyse
4. Voordelen van voorspellende analyse

Wat is voorspellende analyse?

Voorspellende analyse staat ook bekend als geavanceerde analyse en wordt gebruikt om te voorspellen wat er als volgende zal gebeuren. Al het onderzoek in voorspellende analyse is gebaseerd op historische, reeds verzamelde datasets, hoewel het type gegevens dat wordt gebruikt kan variëren. Momenteel is het niet langer mogelijk om alle verzamelde informatie te verwerken met traditionele technieken (zoals databases). De datasets zijn immens en meestal ongestructureerd. Alle verborgen patronen waar we naar op zoek zijn, zijn niet meer toegankelijk bij een eerste blik en geavanceerde, ingewikkelde technieken moeten worden gebruikt.

Mensen produceren voortdurend gegevens, Big Data wordt steeds groter, en met deze groei worden de analysetechnieken steeds geavanceerder. Toch is de toegenomen kracht van computers cruciaal om enige zinvolle resultaten te produceren. Hier is het de moeite waard om te onthouden dat het concept van voorspellende analyse al enkele decennia bestaat en pas recentelijk zijn bruikbaarheid heeft kunnen aantonen.

Waarom niet eerder? Het is allemaal te danken aan de technologische vooruitgang van onze samenlevingen – we hebben snellere, goedkopere computers, software is gebruiksvriendelijk en uiteindelijk de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen. Waar voorspellende analyse voorheen een domein was van statistici, wiskundigen en wetenschappers, kunnen tegenwoordig bedrijfsanalisten of andere experts voorspellende analyse met succes gebruiken.

5 belangrijke soorten data-analyse

We weten al wat voorspellende analyse is, maar welke soorten analyses zijn er? Er zijn vijf soorten analyses die door uw bedrijf kunnen worden gebruikt; alle methoden zijn sterk verbonden door verschillende gedetailleerde technieken en worden over het algemeen gezien als stappen in voorspellende analyse. Vijf soorten analyses zijn:

Descriptieve Analyse – de meest voorkomende en breed gebruikte soort analyse, die de gegevens in real-time analyseert, informatie wordt gehaald uit sociale media en websites. Financiële en verkooprapporten zijn de meest bekende voorbeelden van descriptieve analyse.

Diagnostische Analyse – de op een na meest bekende soort analyse, die zich bezighoudt met redenen of factoren die verschillende gebeurtenissen in het bedrijf beïnvloeden.

Voorspellende Analyse – deze soort analyse houdt zich bezig met voorspellingen, waarbij de analist probeert te voorspellen wat er mogelijk als volgende zal gebeuren op basis van alle eerdere patronen of trends.

Prescriptieve Analyse – is een volgende stap na de andere soorten analyses, die helpt bij het creëren van voorschriften om problemen op te lossen; het gebruikt gegevens die zijn afgeleid van de resultaten van de andere soorten analyses. Een van de voorbeelden van prescriptieve analyse is de Google Maps-applicatie, die in staat is om de beste route te kiezen op basis van gegevens met betrekking tot: afstand, verkeer en snelheid.

Cognitieve Analyse – het combineert verschillende vormen van analyses zoals: semantiek, kunstmatige intelligentie, machine learning-algoritmen, deep learning-modellen, waardoor een cognitieve toepassing van de gebruikte software mogelijk is die in de loop van de tijd verbetert. Om conclusies te trekken worden grote sets gestructureerde en ongestructureerde gegevens geanalyseerd.

Voorbeelden van toepassingen van voorspellende analyse

Voorspellende analyse wordt gebruikt door de industrieën van het hoogste belang, waar de beoordeling van risico’s en de preventie van onverwachte gebeurtenissen cruciaal is. Er zijn veel industrieën die methoden van voorspellende analyse gebruiken en het is niet mogelijk om ze allemaal op te sommen, aangezien het veld zich snel ontwikkelt. Het is de moeite waard om dergelijke industrieën te noemen zoals:

Automotive – autonome voertuigen of voertuigen met rijhulpsystemen passen voorspellende analyse toe om betere rijhulpsystemen te creëren.

Financiële diensten – alle soorten analyses worden gebruikt om risico’s met betrekking tot krediet of toekomstige kasstromen te voorspellen. Alle soorten financiële factoren kunnen worden voorspeld, zoals: verkoop, inkomsten of uitgaven. Historische gegevens van alle financiële overzichten kunnen worden gebruikt voor projecties. Hier worden kwantitatieve tools en machine learning-technieken gebruikt.

Energie-industrie – energieproductie vereist een hoog niveau van monitoring van verschillende soorten gegevens zoals: de weersomstandigheden, seizoensgebonden veranderingen, beschikbaarheid van installaties, vraag en energieverbruik, allemaal om de elektriciteitsprijs en het verbruik te voorspellen.

Productie – in industrieën zoals de luchtvaart of machineproductie worden voorspellingen gedaan over storingen die kunnen optreden in de onderdelen van machines of vliegtuigmotoren. Analyses zijn gericht op het voorspellen van de gezondheid van machine-elementen, wat helpt om de kosten en tijd van onderhoud en reparatie te verlagen. Storingen moeten ook worden voorkomen om schadelijke, risicovolle, gevaarlijke situaties te vermijden. Schade veroorzaakt door defecte apparaten kan miljoenen kosten vanwege dure reparaties en juridische kosten in geval van rechtszaken en schadeclaims.

Geneeskunde en gezondheidszorg – zeer technische medische apparaten gebruiken alle soorten algoritmen in verschillende fasen van diagnostische procedures. De zorgsector investeert miljoenen in draagbare slimme apparaten die door patiënten kunnen worden gebruikt om medische gegevens te verzamelen – alle apparaten gebruiken een soort voorspellende analyse-algoritmen om lichamelijke reacties, hun sterkte en de mogelijke behoefte aan injectie van medicijnen of medicatie te detecteren en te voorspellen.

Horeca – grote horecabedrijven die hotelketens of restaurantketens bezitten, kunnen niet vertrouwen op eenvoudige prognoses; hoe groter het bedrijf, hoe groter de behoefte aan gedetailleerde, nauwkeurige voorspellingen. Horeca-exploitanten moeten de personeelsbehoeften en de klantenstroom bepalen om kostbare overbezetting of nadelige onderbezetting te voorkomen.

Marketing – aangezien er veel gegevens zijn met betrekking tot het gedrag van consumenten, is het gebruik van voorspellende analyse de voor de hand liggende stap. Betere advertenties met zorgvuldig afgestemde inhoud, evenals geweldige strategieën, kunnen het resultaat zijn van voorspellende analyse, wat de kans op aankoopbeslissingen kan vergroten. Bovendien kan de voorspellende analyse worden gebruikt in situaties zoals: identificatie van klanten die waarschijnlijk zullen stoppen met het gebruik van een dienst of voor verbetering van de klantenservice.

Voordelen van voorspellende analyse

Er zijn verschillende voordelen aan het gebruik van voorspellende analyse, maar de belangrijkste is het vermogen om voorspellingen te doen in moeilijke situaties waarin geen directe, duidelijke gegevens beschikbaar zijn. De voorspelling kan worden gebaseerd op informatie uit veel bronnen en zelfs feiten die schijnbaar niet direct met ons probleem zijn verbonden, kunnen waardevol zijn.

Bedrijfsleiders, onderzoekers, wetenschappers en investeerders kunnen voorspellende analyse gebruiken om het risico van allerlei operaties te verminderen. Elke keer dat het risico wordt geïdentificeerd en verminderd, wordt de controle over kapitaal en inkomsten beschermd. Zelfs kleine voorvallen kunnen de business beïnvloeden en onvoorziene bedreigingen met zich meebrengen, die op de lange termijn catastrofale gevolgen kunnen hebben.

Samenvatting

Ongeacht de industrie kan voorspellende analyse worden gebruikt om diepere inzichten te verkrijgen in elk ingewikkeld proces, zolang de gerelateerde gegevens beschikbaar zijn. Voorspellende analyse stelt leiders in staat om weloverwogen beslissingen te nemen die niet alleen de verkoopcijfers kunnen verhogen, marketingstrategieën kunnen veranderen, kostbare storingen kunnen voorkomen of de personeelsbehoeften kunnen beoordelen, maar ook levens kunnen redden, rampen kunnen voorkomen en kunnen helpen om onnodige tragische gebeurtenissen te vermijden. Zonder te weten wat voorspellende analyse is, zou het hedendaagse bedrijfsleven niet hetzelfde zijn.

Lees ook: Wat is een CEO?

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube.