予測分析とは何ですか?
統計アルゴリズム、ML 技術、履歴データ パターンを使用して、データに基づく意思決定のための将来の結果、傾向、行動を予測します。
によって Databricks Staff による投稿
- 回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク、時系列モデルを用いて履歴データのパターンを分析し、顧客離れ、機器の故障、売上動向、財務リスクを予測します。
- 事前に結果を予測することで、プロアクティブな意思決定を可能にし、在庫の最適化、マーケティングのパーソナライズ、コストのかかる問題の予防を実現します。
- 記述的分析（何が起こったか）や診断的分析（なぜ起こったか）とは異なり、何が起こるかに焦点を当て、推奨されるアクションのための処方的分析をサポートします。
予測分析とは
予測分析とは、新しいデータと過去のデータを活用してパターンを抽出し、将来の 結果や傾向を予測する高度なアナリティクス手法です。
予測分析の仕組み
予測分析では、統計分析技術、分析クエリ、データマイニング、予測モデリング、自動機械学習アルゴリズムなどの幅広いアナリティクス技術をデータセットに適用し、特定の事象が発生する確率を数値化し、what-if シナリオやリスク評価を含む予測モデルを構築します。予測分析により、組織はデータに含まれるパターンを見つけて利用することで、リスクと機会を検出することができます。予測分析には通常、ビッグデータが利用されます。ビッグデータの一例としては、センサーや機器、コネクテッドシステムから発せられるデータやログなど、高頻度で蓄積されるデータがあります。一方、企業のビジネスシステムデータには、取引データ、販売実績、顧客の苦情、マーケティング情報などが含まれます。ビッグデータから価値を引き出すために、企業は Hadoop や Spark のようなツールを使用して、大規模なデータセットにアルゴリズムを適用します。これらは、ビジネスを計測するコネクテッドデバイスやセンサーなど、さまざまなソースから膨大な量の構造化・非構造化データを取り込み、保存、処理し、アナリティクス活用の基盤を支えます。
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予測分析のライフサイクル
予測分析には、独自のライフサイクルがあります。最初のライフサイクルは、問題提起に始まり、別のモデルに置き換わるまで続きます。以下の図は予測分析のライフサイクルです。予測分析は、コスト削減や安全性の向上、投資判断に資する信頼性の高いリアルタイムレコメンデーションを実現し、データ駆動型アナリティクスによる意思決定を強化します。 
予測分析は、コスト削減や安全性向上、投資判断に役立つ高精度なリアルタイム推奨を可能にします。
FAQ
1. 予測分析とアナリティクスの違いは何ですか？
予測分析は未来の結果を推定するための特定のアナリティクス手法であり、アナリティクスはデータ全般を分析する包括的な概念です。
2. 予測分析においてアナリティクスはどのように役立ちますか？
アナリティクスはデータパターンを発見し、モデルを構築するために統計・機械学習技術を組み合わせて利用されます。
3. アナリティクスを強化するために重要な要素は何ですか？
高品質なデータ、信頼できるデータ基盤、適切 なアルゴリズム、そして業務目標に沿ったモデル設計が不可欠です。
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