Predictive Analytics:予測分析

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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見つけ出し、将来の結果や傾向を予測する高度な分析手法です。

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多くの技術をデータセットに使用して、特定の事象が発生する可能性を数値化し、what-if シナリオやリスク評価などを含む予測モデルを作成します。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、処理できます。

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、投資判断のための、信頼性の高いリアルタイムレコメンデーションの提供に役立ちます。予測分析の段階

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