Er wordt gezegd dat elke generatie haar taal van geletterdheid heeft; als je daar kennis van had, dan werd je beschouwd als geletterd van die tijd; de donkere eeuwen toen we een leven van oorlog leidden, mensen die er goede kennis van hadden werden generaals en koningen. Toen het industriële tijdperk aanbrak, bouwden mensen die verstand hadden van machines industrieën. Hoe nauwkeurig kan voorspellende analyse zijn?
Vandaag de dag leven we in een tijdperk waarin de taal van geletterdheid technologie is. En mensen die verstand hebben van technologie waarderen gegevens van goede kwaliteit zeer hoog, waardoor ze een van de essentiële activa zijn geworden. Nu rijst de vraag: wat doen mensen met gegevens? Wat als ik je zou vertellen dat ze er de toekomst mee zien?
Wat is voorspellende analyse?
Voorspellende analyse is een methodologie die gegevens gebruikt om toekomstige gebeurtenissen of gedragingen te voorspellen. Dit soort analyse bestudeert scenario’s en patronen uit het verleden om verbanden te leggen en meer te weten te komen over de uitkomsten. Met deze gegevens kunnen onderzoekers uitkomsten voorspellen die eerder zijn waargenomen in vergelijkbare gedragspatronen en scenario’s manipuleren om de gewenste resultaten te verkrijgen.
Predictive analytics voorspelt, zoals het woord al zegt, toekomstige onbekende gebeurtenissen. Het doel is om verder te gaan dan te weten wat er is gebeurd om een beter oordeel te kunnen vellen over wat er in de toekomst zal gebeuren. Het maakt gebruik van machine learning, statistiek, datamodellering en mijnbouwtechnieken om het verleden te analyseren en de toekomst in te schatten.
Predictive Analytics besluitvormingsarm voor vele industrieën. Het domineert de industrieën zoals reclame, marketing, financiën, e-commerce, verzekeringen, productie, detailhandel, overheidssectoren, olie & gas, onderwijs, enzovoort.
Hoe werkt voorspellende analyse?
Predictive analytics komt voort uit de statistische wetenschap en houdt in de kern in dat aan de aanwezigheid van bepaalde variabelen in een grote dataset een bepaald resultaat wordt toegekend. Dit resultaat wordt gebruikt om de kans te berekenen dat een bepaalde gebeurtenis zich in de toekomst voordoet.
Er zijn twee belangrijke statistische modelbenaderingen die gebruikt worden bij predictive analytics: Classificatiemodellen en regressieanalysemodellen.
1. Classificatiemodellen
De classificatiemethode maakt gebruik van wiskundige technieken zoals beslisbomen, lineaire programmering, neurale netwerken en statistiek. Voor. Het zal je bijvoorbeeld vertellen of een lid waarschijnlijk bij het bedrijf zal blijven of weg zal gaan binnen een bepaalde tijdlijn, gebaseerd op bepaalde criteria.
2. Regressiemodellen
Regressiemodellen voorspellen een feitelijk getal dat gebruik maakt van doorlopende gegevens in plaats van binaire gegevens. Er kan bijvoorbeeld een logistische regressie worden gebruikt om te evalueren hoe de kans dat een patiënt een hartaanval krijgt (binaire variabele) verandert met elke extra BMI-waarde (continue variabele).
Voorspellende analyse Voordelen
-
Fraude
- Predictive Analytics is een zegen voor cyberbeveiliging. Met deze technieken kunnen ze fraude, bedreigingen, enz. opsporen.
-
Optimalisatie
- Voorspellende analyses helpen bij het identificeren van voorkeuren en antipathieën van klanten en daarmee bij het herkennen van kooppatronen en het optimaliseren van de marketingstrategieën.
-
Besluitvorming
- Leningen verstrekken, verzekeringsclaims accepteren, enz. kan worden gedaan op basis van de datamodellen die worden gebruikt in predictive analytics.
-
Werkzaamheden
- E-commerce-industrieën kunnen beslissingen nemen over voorraadbeheer. Olie- en gasindustrieën kunnen onderhoudsplannen voor apparatuur voorspellen op basis van voorspellende analyses.
Voorspellende analyse Nadelen
-
Menselijke factoren
- Onderzoekers beweren dat Predictive Analytics modellen/algoritmen geen rekening houden met emoties, stemmingen, relaties etc. bij het anticiperen op patronen.
-
Tijd
- De Predictive Analytics-modellen moeten na verloop van tijd worden herzien. Mensen veranderen in de loop der tijd. Een model dat op een bepaald moment van toepassing is, is later misschien niet meer bruikbaar.
-
Kosten
- Het is kostbaar om Predictive Analytics te implementeren in termen van middelen, tools en tijd.
-
Privacy en veiligheid
- Predictive Analytics gaat over gegevens. Het opslaan van zo’n grote hoeveelheid gegevens is een enorme uitdaging. De gegevens kunnen ook persoonlijke informatie van de gebruikers bevatten, enz. die beschermd moet worden.
Een diepere kijk op voorspellende analyse
Heb je er ooit bij stilgestaan dat je telefoon meeluistert met al je gesprekken? Je hebt waarschijnlijk minstens één vriend die in die samenzwering gelooft omdat hij of zij ergens over sprak of er zelfs maar over nadacht. Toen kregen ze uiteindelijk een advertentie voor het exacte product of in ieder geval iets wat ermee te maken had.
Veel andere industrieën maken grotendeels gebruik van voorspellende analyse. Het helpt artsen bij het stellen van nauwkeurige diagnoses of het bepalen van de uitkomst van behandelingen voor mensen met specifieke aandoeningen. Dit heeft ook geholpen om de wachttijden op de spoedeisende hulp met 15 procent te verminderen.
Het heeft de detailhandel geholpen door correct te voorspellen welke voorraad meer verkocht zou worden en welke dus meer opgeslagen zou moeten worden. Voorspellende analyse heeft zelfs grote sprongen gemaakt in andere domeinen zoals bankieren, productie, openbaar vervoer en cyberbeveiliging, om er maar een paar te noemen.
Dit betekent niet dat alles zonneschijn en regenbogen is en dat het de honger in de wereld zal oplossen. Er zijn de laatste tijd veel zaken geweest over hoe ver het verzamelen van gegevens zich richt op mensen zoals jij en ik. Bedrijven zijn ons persoonlijke leven binnengedrongen, wat heeft geleid tot rechtszaken tegen bedrijven als Facebook en Cambridge Analytica. Data-analyse en data-analyse zijn nauw verwante processen waarbij inzichten uit gegevens worden gehaald om weloverwogen beslissingen te nemen.
Je zou kunnen denken: wat is het ergste dat deze mensen kunnen doen? Nou, denk hier eens over na: als je een heel goede vriend hebt die je al heel lang kent en met wie je regelmatig omgaat, dan is het heel gemakkelijk voor je om te voorspellen wat hij in bepaalde situaties zou doen.
Om hier een idee van te hebben, zou je veel tijd met elkaar hebben doorgebracht en ook een heleboel ervaringen hebben gedeeld, dus hoe kan een voorspellende analyse hetzelfde doen zonder zelfs maar te weten wie je bent?
Nou, bedrijven zoals Cambridge Analytica hebben 5000 datapunten om te bepalen wie je bent, wat je waarschijnlijk gaat doen en wat je waarschijnlijk gaat kopen. De gegevens die ze daarop uploaden worden gekocht van bedrijven als Facebook en Google, die onder de dekmantel geld verdienen met advertenties. In werkelijkheid zijn wij, de consumenten van deze technologieën, het product.
Er is altijd iets vluchtigs dat de mensheid creëert waarbij mensen volledig verdeeld zijn of dit goed voor ons is of de dood van ons allemaal zal betekenen. Ik weet dat dit klinkt alsof je een heel slecht beeld schetst van een eenvoudig hulpmiddel dat is ontworpen om partners van klanten te voorspellen om hen beter van dienst te kunnen zijn, maar de grootste zorg hier ligt bij het feit hoe de gegevens worden verzameld om dat hulpmiddel echt te laten functioneren.
Zou jij je op je gemak voelen als je wist dat een derde partij al je bewegingen en keuzes kent? Dat je wordt veranderd in een marionet voor wie het volgende bedrijf zijn volgende glanzende product probeert te verkopen? Dus waar komt dit allemaal op neer?
Een simpel feit is dat dit net als vuur is: we kunnen leren het te beheersen en als beschaving vooruitkomen en leren gekookt voedsel te eten en te socialiseren, of we kunnen het gebruiken om een geavanceerde beschaving te worden die geboorte geeft aan een zelflerende AI die uiteindelijk de wereld regeert en de mensheid tot slaaf maakt. Wat gaat het worden?
LEER OVER: Prijsanalyse
Voorspellende analyses & QuestionPro
QuestionPro biedt analyses als onderdeel van het product Enquêtes, waarmee inzicht in het verleden kan worden verkregen en beslissingen voor de toekomst kunnen worden genomen. Er zijn verschillende functies zoals rapporten, statistiekpakketten, gegevens filteren, kruistabellen, trendanalyse, tekstanalyse, enz. die klanten kunnen helpen bij voorspellende besluitvorming!
Auteurs: Shubhada en Jackson / Fahad Ahmed Shaikh
