預測分析

預測分析是一種 AI 技術，使用機器學習來建立高度準確的預測輸出。它賦予背後的資料科學家真正的力量，以產生未來可能發生的預測和推估。

什麼是預測分析？

預測分析定義：預測分析是 AI 的分支，結合資料科學和分析，根據現有資料進行預測和推估。

預測分析是一種進階分析實務，統計 AI 模型處理資料以產生預測輸出。與其他種類的 AI 不同，AI 可能試圖瞭解和解讀資料，以將其分類或產生額外資料。

雖然預測分析是一項獨立的技術，但它也仰賴其他 AI 技術，例如機器學習、資料探勘和統計建模。憑藉高度準確的預測分析模型，各行各業的企業現在都使用預測分析來準確瞭解其消費者、業務市場，以及其業務如何為未來活動做好準備。

預測分析如何運作？

預測分析使用機器學習和資料探勘的核心原則來產生預測結果。預測模型可辨識資料集內個別資訊片段之間的模式、相關性和關係。有了這些資訊，就能非常準確地預測接下來會發生什麼，以及資料將如何影響未來的模型。

預測模型透過幾個步驟來達成預測結果。與所有機器學習演算法一樣，預測分析模型必須在處理和預測開始前接受輸入資料的訓練。第一步是定義您想要的預測。此理解會啟動編譯相關資料集的探索階段。

一旦您有了資料集，就會有一個預處理階段，資料科學家會在此階段準備資料。這涉及清潔異常和不準確的內容，然後確保所有資料的格式正確。

預測模型旨在根據現有資料產生預測結果並使用各種分析技術的演算法。

預測分析的歷史為何？

預測分析已經使用幾個世紀，但最近的技術進步已經將其提升到新的水準。

• 17 世紀末至 18 世紀初，航運領域的早期應用：Lloyd’s of London 透過使用過去海航的資料集評估風險和責任，率先成為預測分析的最早例子之一。這種使用歷史資料來預測未來成果的基礎做法隨著電腦的出現而大幅演進。
• 1930 至 1940 年代，早期電腦預測：在電腦技術快速發展的時期，電腦科學家採取了預測分析的第一步，以電腦模擬預測未來事件的可能結果。
• 1950 至 1990 年代，預測運算的興起：在整個 20 世紀中期到晚期，開發、利用和改進了預測分析模型。將預測計算切實整合至工業領域，使其作為實用技術得以發展，進而為進一步的創新和改進創造了條件。
• 2000 至 2010 年代，增加了創建資料：21 世紀初，由於網際網路、社交媒體和行動裝置，資料的產生激增。這個時代引入了大數據，特色即為量大、傳播速度快、種類繁多。資料儲存和分析變得不可或缺，因此使用進階機器學習演算法和雲端平台如 AWS、Azure 和 Google Cloud 建立預測分析模型。
• 2020 年代，AI 整合和即時分析：在目前的十年中，預測分析已經在 AI 和物聯網（IoT）方面取得進展，實現即時資料處理和決策。應用包括自駕車和智慧城市。重點已經轉向符合倫理的 AI、資料隱私權和邊緣運算。預測分析現在推動了從醫療保健到金融等各種產業的創新和效率。

預測分析的關鍵類型是什麼？

預測分析有三種主要類型。

• 迴歸分析使用基於統計分析技術的預測模型，建立和分類資料之間的關係。透過瞭解資料集內個別資料之間的關係，迴歸分析找出能夠進行準確預測的模式。
• 決策樹是監督式學習演算法，透過二元分類處理資料以做出決策和預測。其可用於預測分析，以確定最可能的結果。
• 神經網路由多層互連節點構成，資料透過各層進行處理，以分析、識別和解釋資料。這些網路透過分析和分類資訊做出預測，從而解釋最可能發生的情況。

如何使用預測分析？

預測分析技術可以識別與未來行為相關的潛在機會和風險。這使其成為提高生產力和盈利能力，同時降低風險的強大計算工具。

在銀行和金融服務等金融產業中，預測性分析廣泛用於識別風險。例如，透過分析信用分數和過去的財務表現，銀行可以確定某人是否為貸款的強有力候選人。

有了大量的客戶或使用者資料，企業也可以使用預測分析，根據客戶過去的行為和購物習慣，將客戶分為群組、人物角色或類別。利用這些資訊，預測分析工具可以做出有關這些不同客戶群未來可能表現的決策和預測。這有助於企業更精確地定位客戶，並做出更明智的預測。

預測性分析對於避免錯誤決策很有價值。其做出有用的預測，幫助組織做出正確的業務決策。預測工具利用資料集識別風險、詐欺和危險的可能性，然後強調未來應該避免、緩解和消除哪些事項。