Pengertian Analisis Prediktif?
Istilah analitik prediktif mengacu pada penggunaan statistik dan teknik pemodelan untuk membuat prediksi tentang hasil dan kinerja di masa mendatang. Analitik prediktif melihat pola data saat ini dan historis untuk menentukan apakah pola tersebut kemungkinan akan muncul lagi.
Hal ini memungkinkan bisnis dan investor untuk menyesuaikan di mana mereka menggunakan sumber daya mereka untuk memanfaatkan kemungkinan peristiwa di masa depan. Analisis prediktif juga dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko.
Ringkasan:
- Analitik prediktif menggunakan statistik dan teknik pemodelan untuk menentukan kinerja di masa mendatang.
- Industri dan disiplin ilmu, seperti asuransi dan pemasaran, menggunakan teknik prediktif untuk membuat keputusan penting.
- Model prediktif membantu membuat prakiraan cuaca, mengembangkan video game, menerjemahkan pesan suara ke teks, keputusan layanan pelanggan, dan mengembangkan portofolio investasi.
- Orang sering mengacaukan analitik prediktif dengan pembelajaran mesin meskipun keduanya berbeda disiplin ilmu.
- Jenis model prediksi termasuk pohon keputusan, regresi, dan jaringan saraf.
Memahami Predictive Analytics
Analitik prediktif adalah bentuk teknologi yang membuat prediksi tentang hal-hal tertentu yang tidak diketahui di masa depan. Itu mengacu pada serangkaian teknik untuk membuat penentuan ini, termasuk kecerdasan buatan (AI), penambangan data, pembelajaran mesin, pemodelan, dan statistik.
Misalnya, penambangan data melibatkan analisis kumpulan data besar untuk mendeteksi pola darinya. Analisis teks melakukan hal yang sama, kecuali untuk blok teks yang besar.
Model prediktif digunakan untuk semua jenis aplikasi, termasuk prakiraan cuaca, membuat video game, menerjemahkan suara ke teks, layanan pelanggan, dan strategi portofolio investasi. Semua aplikasi ini menggunakan model statistik deskriptif dari data yang ada untuk membuat prediksi tentang data yang akan datang.
Analitik prediktif juga berguna bagi bisnis untuk membantu mereka mengelola inventaris, mengembangkan strategi pemasaran, dan memperkirakan penjualan. Ini juga membantu bisnis bertahan, terutama di industri yang sangat kompetitif seperti perawatan kesehatan dan ritel.
Investor dan profesional keuangan dapat memanfaatkan teknologi ini untuk membantu menyusun portofolio investasi dan mengurangi potensi risiko. Model ini menentukan hubungan, pola, dan struktur dalam data yang dapat digunakan untuk menarik kesimpulan tentang bagaimana perubahan dalam proses dasar yang menghasilkan data akan mengubah hasilnya.
Model prediktif dibangun di atas model deskriptif ini dan melihat data masa lalu untuk menentukan kemungkinan hasil masa depan tertentu, mengingat kondisi saat ini atau serangkaian kondisi masa depan yang diharapkan.
Penggunaan Analitik Prediktif
Analitik prediktif adalah alat pengambilan keputusan di berbagai industri.
Peramalan
Peramalan sangat penting dalam manufaktur karena memastikan pemanfaatan sumber daya yang optimal dalam rantai pasokan. Jari-jari kritis dari roda rantai pasokan, apakah itu manajemen inventaris atau lantai toko, memerlukan prakiraan yang akurat untuk berfungsi.
Pemodelan prediktif sering digunakan untuk membersihkan dan mengoptimalkan kualitas data yang digunakan untuk perkiraan tersebut. Pemodelan memastikan bahwa lebih banyak data dapat diserap oleh sistem, termasuk dari operasi yang dihadapi pelanggan, untuk memastikan perkiraan yang lebih akurat.
Kredit
Penilaian kredit memanfaatkan analitik prediktif secara ekstensif. Ketika konsumen atau bisnis mengajukan kredit, data tentang riwayat kredit pemohon dan catatan kredit peminjam dengan karakteristik serupa digunakan untuk memprediksi risiko bahwa pemohon mungkin gagal melakukan kredit apa pun yang diberikan.
Penjaminan
Data dan analitik prediktif memainkan peran penting dalam penjaminan emisi. Perusahaan asuransi memeriksa pemohon polis untuk menentukan kemungkinan harus membayar klaim masa depan berdasarkan kumpulan risiko saat ini dari pemegang polis serupa, serta peristiwa masa lalu yang menghasilkan pembayaran.
Model prediktif yang mempertimbangkan karakteristik dibandingkan dengan data tentang pemegang polis dan klaim masa lalu secara rutin digunakan oleh aktuaris.
Pemasaran
Individu yang bekerja di bidang ini melihat bagaimana konsumen bereaksi terhadap ekonomi secara keseluruhan saat merencanakan kampanye baru. Mereka dapat menggunakan pergeseran demografis ini untuk menentukan apakah campuran produk saat ini akan memikat konsumen untuk melakukan pembelian.
Pedagang aktif, sementara itu, melihat berbagai metrik berdasarkan peristiwa masa lalu saat memutuskan apakah akan membeli atau menjual sekuritas. Moving averages, bands, dan breakpoints didasarkan pada data historis dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga di masa mendatang.
Deteksi Penipuan
Layanan keuangan dapat menggunakan analitik prediktif untuk memeriksa transaksi, tren, dan pola. Jika salah satu dari aktivitas ini tampak tidak wajar, institusi dapat menyelidikinya untuk aktivitas penipuan.
Ini dapat dilakukan dengan menganalisis aktivitas antar rekening bank atau menganalisis kapan transaksi tertentu terjadi.
Rantai pasokan
Analitik rantai pasokan digunakan untuk memprediksi dan mengelola tingkat inventaris dan strategi penetapan harga. Analitik prediktif rantai pasokan menggunakan data historis dan model statistik untuk memperkirakan kinerja, permintaan, dan potensi gangguan rantai pasokan di masa mendatang.
Ini membantu bisnis secara proaktif mengidentifikasi dan menangani risiko, mengoptimalkan sumber daya dan proses, serta meningkatkan pengambilan keputusan. Langkah-langkah ini memungkinkan perusahaan memperkirakan bahan apa yang akan tersedia pada saat tertentu dan apakah akan ada kekurangan.
Sumber daya manusia
Sumber daya manusia menggunakan analitik prediktif untuk meningkatkan berbagai proses, seperti memperkirakan kebutuhan tenaga kerja dan persyaratan keterampilan di masa depan, atau menganalisis data karyawan untuk mengidentifikasi faktor yang berkontribusi terhadap tingkat perputaran yang tinggi. Analitik prediktif juga dapat menganalisis kinerja, keterampilan, dan preferensi karyawan untuk memprediksi perkembangan karier mereka dan membantu perencanaan pengembangan karier selain memperkirakan inisiatif keberagaman atau inklusi.
Analisis Prediktif vs.
Pembelajaran Mesin
Kesalahpahaman yang umum adalah bahwa analitik prediktif dan pembelajaran mesin adalah hal yang sama. Analitik prediktif membantu kami memahami kemungkinan kejadian di masa mendatang dengan menganalisis masa lalu.
Pada intinya, analitik prediktif mencakup serangkaian teknik statistik (termasuk pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, dan penambangan data) dan menggunakan statistik (baik historis maupun saat ini) untuk memperkirakan, atau memprediksi, hasil di masa mendatang. Pembelajaran mesin, di sisi lain, adalah subbidang ilmu komputer yang, sesuai dengan definisi tahun 1959 oleh Arthur Samuel (pionir Amerika di bidang permainan komputer dan kecerdasan buatan) berarti “pemrograman komputer digital untuk berperilaku dalam cara yang, jika dilakukan oleh manusia atau hewan, akan digambarkan sebagai melibatkan proses belajar.”
Model prediktif yang paling umum termasuk pohon keputusan, regresi (linier dan logistik), dan jaringan saraf, yang merupakan bidang baru dari metode dan teknologi pembelajaran mendalam.
Jenis Model Analitik Prediktif
Ada tiga teknik umum yang digunakan dalam analitik prediktif: Pohon keputusan, jaringan saraf, dan regresi. Baca lebih lanjut tentang masing-masing di bawah ini.
Pohon Keputusan
Jika Anda ingin memahami apa yang mengarah pada keputusan seseorang, maka pohon keputusan mungkin berguna bagi Anda. Jenis model ini menempatkan data ke dalam bagian yang berbeda berdasarkan variabel tertentu, seperti harga atau kapitalisasi pasar.
Seperti namanya, itu terlihat seperti pohon dengan cabang dan daun individu. Cabang menunjukkan pilihan yang tersedia sementara daun individu mewakili keputusan tertentu.
Pohon keputusan adalah model paling sederhana karena mudah dipahami dan dibedah. Mereka juga sangat berguna ketika Anda perlu membuat keputusan dalam waktu singkat.
Regresi
Ini adalah model yang paling banyak digunakan dalam analisis statistik. Gunakan saat Anda ingin menentukan pola dalam kumpulan data besar dan saat ada hubungan linear antara input.
Metode ini bekerja dengan mencari formula yang mewakili hubungan antara semua input yang ditemukan dalam dataset. Misalnya, Anda dapat menggunakan regresi untuk mengetahui bagaimana harga dan faktor kunci lainnya dapat membentuk kinerja sekuritas.
Jaringan Neural
Jaringan saraf dikembangkan sebagai bentuk analitik prediktif dengan meniru cara kerja otak manusia. Model ini dapat menangani hubungan data yang kompleks menggunakan kecerdasan buatan dan pengenalan pola.
Gunakan jika Anda memiliki beberapa rintangan yang perlu Anda atasi seperti saat Anda memiliki terlalu banyak data, saat Anda tidak memiliki rumus yang Anda perlukan untuk membantu Anda menemukan hubungan antara masukan dan keluaran dalam kumpulan data Anda, atau saat Anda perlu membuat prediksi daripada menghasilkan penjelasan. Jika Anda telah menggunakan pohon keputusan dan regresi sebagai model, Anda dapat mengonfirmasi temuan Anda dengan jaringan saraf.
Model Klaster
Clustering menjelaskan metode agregasi data yang memiliki atribut serupa. Pertimbangkan pengecer online besar seperti Amazon.
Amazon dapat mengelompokkan penjualan berdasarkan jumlah yang dibeli atau dapat mengelompokkan penjualan berdasarkan usia akun rata-rata konsumennya. Dengan memisahkan data ke dalam kelompok serupa berdasarkan fitur bersama, analis mungkin dapat mengidentifikasi karakteristik lain yang menentukan aktivitas masa depan.
Pemodelan Deret Waktu
Terkadang, data berhubungan dengan waktu, dan analitik prediktif spesifik bergantung pada hubungan antara apa yang terjadi dan kapan. Jenis model ini menilai input pada frekuensi tertentu seperti iterasi harian, mingguan, atau bulanan.
Kemudian, model analitik mencari musim, tren, atau pola perilaku berdasarkan waktu. Jenis model prediktif ini dapat berguna untuk memprediksi kapan periode layanan pelanggan puncak dibutuhkan atau kapan penjualan tertentu akan dilakukan.
Bagaimana Bisnis Dapat Menggunakan Analisis Prediktif
Seperti disebutkan di atas, analisis prediktif dapat digunakan dalam sejumlah aplikasi yang berbeda. Bisnis dapat memanfaatkan model untuk membantu memajukan minat mereka dan meningkatkan operasi mereka.
Model prediktif sering digunakan oleh bisnis untuk membantu meningkatkan layanan dan jangkauan pelanggan mereka. Eksekutif dan pemilik bisnis dapat memanfaatkan analisis statistik semacam ini untuk menentukan perilaku pelanggan.
Misalnya, pemilik bisnis dapat menggunakan teknik prediktif untuk mengidentifikasi dan menargetkan pelanggan tetap yang dapat membelot dan beralih ke pesaing. Analitik prediktif memainkan peran kunci dalam periklanan dan pemasaran.
Perusahaan dapat menggunakan model untuk menentukan pelanggan mana yang cenderung merespons kampanye pemasaran dan penjualan secara positif. Pemilik bisnis dapat menghemat uang dengan menargetkan pelanggan yang akan merespons secara positif daripada melakukan kampanye menyeluruh.
Manfaat Analitik Prediktif
Ada banyak manfaat menggunakan analisis prediktif. Seperti disebutkan di atas, penggunaan jenis analisis ini dapat membantu entitas saat Anda perlu membuat prediksi tentang hasil saat tidak ada jawaban lain (dan jelas) yang tersedia.
Investor, profesional keuangan, dan pemimpin bisnis dapat menggunakan model untuk membantu mengurangi risiko. Misalnya, seorang investor dan penasihatnya dapat menggunakan model tertentu untuk membantu menyusun portofolio investasi dengan risiko minimal bagi investor dengan mempertimbangkan faktor-faktor tertentu, seperti usia, modal, dan tujuan.
Ada dampak yang signifikan terhadap pengurangan biaya ketika model digunakan. Bisnis dapat menentukan kemungkinan keberhasilan atau kegagalan suatu produk sebelum diluncurkan.
Atau mereka dapat menyisihkan modal untuk peningkatan produksi dengan menggunakan teknik prediktif sebelum proses produksi dimulai.
Kritik terhadap Predictive Analytics
Penggunaan analitik prediktif telah dikritik dan, dalam beberapa kasus, dibatasi secara hukum karena anggapan ketidaksetaraan dalam hasilnya. Paling umum, ini melibatkan model prediktif yang menghasilkan diskriminasi statistik terhadap kelompok ras atau etnis di berbagai bidang seperti penilaian kredit, pinjaman rumah, pekerjaan, atau risiko perilaku kriminal.
Contoh terkenal dari hal ini adalah praktik redlining (sekarang ilegal) dalam pinjaman rumah oleh bank. Terlepas dari apakah prediksi yang diambil dari penggunaan analitik semacam itu akurat, penggunaannya umumnya tidak disukai, dan data yang secara eksplisit menyertakan informasi seperti ras seseorang kini sering dikecualikan dari analitik prediktif.
Bagaimana Netflix Menggunakan Analitik Prediktif?
Pengumpulan data sangat penting bagi perusahaan seperti Netflix. Itu mengumpulkan data dari pelanggannya berdasarkan perilaku mereka dan pola tampilan sebelumnya.
Menggunakan informasi itu untuk membuat rekomendasi berdasarkan preferensi mereka. Ini adalah dasar di balik daftar “Karena Anda menonton…” yang akan Anda temukan di langganan Anda.
Apa 3 Pilar Analisis Data?
Ada tiga pilar untuk analitik data. Mereka adalah kebutuhan entitas yang menggunakan model, data dan teknologi yang digunakan untuk mempelajarinya, serta tindakan dan wawasan yang dihasilkan dari penggunaan analisis semacam ini.
Apa Manfaat Analisis Prediktif?
Analitik prediktif bagus untuk peramalan, manajemen risiko, analitik perilaku pelanggan, deteksi penipuan, dan pengoptimalan operasional. Analitik prediktif dapat membantu organisasi meningkatkan pengambilan keputusan, mengoptimalkan proses, serta meningkatkan efisiensi dan profitabilitas.
Cabang analitik ini digunakan untuk memanfaatkan data untuk meramalkan apa yang mungkin terjadi di masa depan.
Apa Model Terbaik untuk Analitik Prediktif?
Model terbaik untuk analitik prediktif bergantung pada beberapa faktor, seperti jenis data, tujuan analisis, kompleksitas masalah, dan akurasi hasil yang diinginkan. Model terbaik untuk dipilih dapat berkisar dari regresi linier, jaringan saraf, pengelompokan, atau pohon keputusan.
Garis bawah
Tujuan analitik prediktif adalah untuk membuat prediksi tentang kejadian di masa depan, kemudian menggunakan prediksi tersebut untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Analitik prediktif digunakan di berbagai industri termasuk keuangan, perawatan kesehatan, pemasaran, dan ritel.
Metode yang berbeda digunakan dalam analitik prediktif seperti analisis regresi, pohon keputusan, atau jaringan saraf.