Прогностическая аналитика прогнозирует будущие результаты, используя исторические данные. Она отвечает на вопрос: что, скорее всего, произойдет? Розничный продавец прогнозирует спрос на товар в следующем квартале. Банк прогнозирует, какие клиенты, вероятно, не смогут погасить кредит. Больница прогнозирует, какие пациенты подвержены риску повторной госпитализации. Прогнозы носят вероятностный характер. Они сопровождаются уровнями достоверности, а не гарантиями. Модель, которая прогнозирует отток клиентов с точностью 80 процентов, будет ошибаться в 20 процентах случаев. Ценность заключается в действиях, основанных на вероятностях, а не в ожидании определенности.

Используемые методы варьируются от простой регрессии до сложного машинного обучения. Регрессионные модели выявляют взаимосвязи между переменными и прогнозируют числовой результат. Классификационные модели предсказывают категории, например, отток клиентов или его отсутствие. Модели временных рядов прогнозируют значения во времени, учитывая сезонность и тенденции. Нейронные сети обрабатывают сложные закономерности в больших наборах данных. Качество прогноза зависит от качества данных и релевантности признаков. Модель, обученная на устаревших данных, прогнозирует прошлое, а не будущее. Модель с предвзятыми обучающими данными дает предвзятые прогнозы. Выбор признаков так же важен, как и выбор алгоритма. Даже самая сложная модель не может компенсировать отсутствующие или нерелевантные входные данные. Прогностическая аналитика — мощный инструмент. Однако ее легко неправильно использовать. Прогноз — это не решение. Это входные данные для принятия решения.

Прогностические методы

• Регрессия — прогнозирование числовых значений
• Классификация — прогнозирование категорий
• Временные ряды — прогнозирование тенденций и сезонности
• Нейронные сети — распознавание сложных образов
• Ансамблевые методы — объединение нескольких моделей

Прогностическая аналитика ориентирована на будущее. Перспектива всегда неопределенна. Ценность заключается в подготовке к тому, что вероятно, а не в знании того, что несомненно.