予測分析とは何ですか？
予測分析では、統計およびモデリングを使用して、現在および過去のデータに基づいて将来のパフォーマンスを決定します。 予測分析は、データのパターンを調べて、それらのパターンが再び出現する可能性があるかどうかを判断します。これにより、企業や投資家は、リソースを使用する場所を調整して、将来のイベントを活用できます。
重要なポイント
- 予測分析とは、統計やモデリング手法を使用して将来のパフォーマンスを判断することであり、保険やマーケティングなどのさまざまな業界や分野で意思決定ツールとして使用されます。予測分析と機械学習はしばしば混同されますが、それらは異なる分野です。
予測分析について
利用可能な予測分析方法にはいくつかのタイプがあります。 たとえば、データマイニングでは、大量のデータを分析してパターンを検出します。 テキスト分析は、テキストの大きなブロックを除いて同じことを行います。
予測モデルは過去のデータを調べて特定の将来の結果の可能性を判断し、記述モデルは過去のデータを見てグループが変数セットにどのように反応するかを判断します。
予測分析は、さまざまな業界の意思決定ツールです。 たとえば、保険会社は保険加入者を調べて、同様の保険契約者の現在のリスクプールと、支払いにつながった過去の出来事に基づいて、将来の保険金を支払わなければならない可能性を判断します。 マーケティング担当者は、新しいキャンペーンを計画する際に消費者が経済全体にどのように反応したかを見て、人口統計の変化を使用して、現在の製品の組み合わせが消費者に購入を促すかどうかを判断できます。
アクティブなトレーダーは、証券を売買するかどうかを決定する際に、過去のイベントに基づいてさまざまな指標を検討します。 移動平均、バンド、ブレークポイントは履歴データに基づいており、将来の価格変動を予測するために使用されます。
予測分析の一般的な誤解
よくある誤解は、予測分析と機械学習は同じものだということです。 中核となる予測分析には、一連の統計手法（機械学習、予測モデリング、データマイニングを含む）が含まれ、統計（過去と現在の両方）を使用して将来の結果を推定または予測します。 予測分析は、過去を分析することにより、起こりうる将来の出来事を理解するのに役立ちます。 一方、機械学習はコンピューターサイエンスのサブフィールドであり、1959年のアーサーサミュエルの定義によると、コンピューターゲームと人工知能の分野におけるアメリカの先駆者であり、「コンピューターは明示的にプログラムされずに学習する能力」
最も一般的な予測モデルには、ディシジョンツリー、回帰（線形およびロジスティック）、およびニューラルネットワークが含まれます。これは、ディープラーニングの方法とテクノロジの新しい分野です。
予測分析の例
予測は、サプライチェーン内のリソースの最適な利用を保証するため、製造における重要なタスクです。 在庫管理であろうと製造現場であろうと、サプライチェーンホイールの重要なスポークには、機能するための正確な予測が必要です。 予測モデリングは、そのような予測に使用されるデータの品質をきれいにし、最適化するためによく使用されます。 モデリングにより、より正確な予測を保証するために、顧客対応のオペレーションを含め、システムにより多くのデータを取り込むことができます。
