Analisis Prediktif

Analisis prediktif, sering disebut sebagai analisis prediktif, adalah praktik penggunaan data, algoritme statistik, teknik pembelajaran mesin, dan pemodelan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa depan. Analisis prediktif merupakan alat yang berharga bagi bisnis dan organisasi untuk mendapatkan wawasan, membuat keputusan yang tepat, dan meningkatkan operasi mereka.

Apa yang dimaksud dengan analisis prediktif?

Analisis prediktif adalah tentang penggunaan statistik dan metode pemodelan untuk membuat perkiraan yang mendidik tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Hal ini melibatkan pemeriksaan data rekam jejak dan data masa lalu untuk menentukan apakah kejadian atau pola yang sama akan terjadi lagi. Hal ini sangat membantu para pengusaha dan investor karena memungkinkan mereka untuk mengalokasikan sumber daya mereka untuk mengantisipasi kejadian di masa depan.

Analisis prediksi tidak hanya tentang membuat prediksi tetapi juga tentang menemukan cara untuk bekerja lebih efisien dan menurunkan peluang pengurangan risiko.

Apa saja jenis model analisis prediktif?

Jenis-jenis model analisis prediktif meliputi

• Pohon keputusan
• Jaringan saraf
• Model perkiraan
• Model deret waktu
• Model pengelompokan

1. Pohon keputusan: Ketika Anda ingin mendapatkan wawasan tentang apa yang mendorong pilihan seseorang, pohon keputusan dapat menjadi alat yang berguna. Alat ini mengelompokkan data ke dalam berbagai bagian berdasarkan faktor spesifik seperti harga atau kapitalisasi pasar.
   
   Seperti namanya, ini adalah sebuah pohon dengan cabang dan daun. Cabang melambangkan opsi yang tersedia, sementara setiap daun mewakili keputusan tertentu.
   
   Pohon keputusan adalah model yang paling sederhana karena mereka langsung dan mudah untuk diurai. Mereka sangat membantu ketika Anda harus membuat keputusan yang cepat.
2. Jaringan saraf: Jaringan syaraf dibuat sebagai jenis analisis prediktif dengan meniru fungsi otak manusia. Modеl ini menggunakan kecerdasan buatan dan pengenalan pola untuk menangani koneksi data yang rumit.
   
   Ini adalah pilihan yang tepat ketika Anda menghadapi berbagai tantangan, seperti berurusan dengan data yang sangat besar, tidak memiliki rumus yang diperlukan untuk membuat hubungan antara input dan output dalam data Anda, atau ketika tujuan Anda adalah membuat prediksi lebih cepat daripada membuat penjelasan.
3. Model prakiraan: Salah satu jenis yang paling umum dari model analitik prediktif adalah model perkiraan. Model ini cocok untuk memprediksi nilai numerik dengan menggunakan wawasan dari data masa lalu untuk memperkirakan nilai untuk data baru. Ini sering digunakan untuk mengisi nilai numerik yang hilang dalam data historis.
   
   Analisis prediktif sangat kuat karena dapat mempertimbangkan banyak faktor, itulah sebabnya mengapa model prediksi adalah yang paling banyak digunakan di bidang ini. Model ini dapat digunakan dalam berbagai skenario industri dan bisnis.
   
   Sebagai contoh, call center dapat menggunakannya untuk mengantisipasi volume panggilan dukungan yang akan mereka terima dalam sehari, dan toko sepatu dapat menggunakan analisis forеcast untuk menentukan inventaris yang akan mereka butuhkan untuk periode penjualan yang akan datang. Fleksibilitas dari model ramalan inilah yang membuatnya sangat populer.
4. Model der et waktu: Model deret waktu dibuat berdasarkan data di mana waktu memainkan peran penting. Model ini bekerja dengan mengumpulkan berbagai titik data, biasanya diambil dari data tahun sebelumnya, untuk membuat sebuah mеtode numerik yang memprediksi tren dalam jangka waktu tertentu.
   
   Ketika organisasi ingin melacak bagaimana suatu variabel tertentu berubah dari waktu ke waktu, mereka menggunakan model analisis prediktif Timе Sеriеs. Sebagai contoh, jika pemilik bisnis kecil bertujuan untuk menilai kinerja penjualan selama empat kuartal terakhir, modеl Timе Sеriеs adalah alat yang terbaik. ‍
5. Model pengelompokan: Model pengelompokan adalah tentang mengambil data dan mengaturnya ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda yang memiliki karakteristik yang sama. Kemampuan untuk mengelompokkan data berdasarkan atribut tertentu ini sangat berharga dalam berbagai aplikasi, seperti pemetaan.
   
   Sebagai contoh, pemasar dapat menggunakan pendekatan ini untuk menyortir basis pelanggan potensial berdasarkan ciri-ciri yang sama. Pada hard clustering, setiap titik data dikategorikan apakah termasuk ke dalam cluster tertentu atau tidak. Di sisi lain, soft clustering memberikan probabilitas pada titik data ketika titik data tersebut diasosiasikan dengan sebuah cluster, sehingga memberikan gambaran yang lebih bernuansa.