تسريع تحليل البيانات لاتخاذ قرارات أفضل باستخدام التحليلات التنبؤية.

التعريف

ما هي التحليلات التنبؤية؟

التحليلات التنبؤية هي فرع من التحليلات المتقدمة التي تقوم بالتنبؤ بالنتائج المستقبلية باستخدام البيانات التاريخية جنبا إلى جنب مع النماذج الإحصائية وتقنيات استخراج البيانات والتعلم الآلي. تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لايجاد الأنماط في هذه البيانات لتحديد المخاطر والفرص.

غالبا ما ترتبط التحليلات التنبؤية بالبيانات الضخمة وعلم البيانات. تتعمق الشركات اليوم بسهولة في البيانات الموجودة في قواعد بيانات المعاملات أو ملفات سجلات المعدات أو الصور أو مقاطع الفيديو أو أجهزة الاستشعار أو مصادر البيانات الأخرى. لاكتساب رؤى من هذه البيانات، يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي لإيجاد الأنماط والتنبؤ بالأحداث المستقبلية. ويشمل هذا الانحدار الخطي وغير الخطي والشبكات العصبية وآلات متجه الدعم وتسلسلات القرار. يمكن بعد ذلك استخدام تقنيات التعلم التي تم الحصول عليها من خلال التحليلات التنبؤية في التحليلات الوصفية لدفع التصرفات بناء على الرؤى التنبؤية.

تقدم شركة IBM مجموعة من أدوات البرامج لمساعدتك على بناء نماذج تنبؤية قابلة للتطوير بسهولة وسرعة أكبر. يمكن أيضا تشغيل هذه الأدوات على IBM Cloud Pak® for Data، وهي منصة البيانات والذكاء الاصطناعي محددة الحاوية التي تمكنك من بناء وتشغيل النماذج في أي مكان — على أي بيئة سحابية ومحلية.

المزايا

منصة مرنة لبناء النماذج التنبؤية

قابلية التوسع

التشغيل الآلي لمهام علم البيانات والتعديلات الهندسية للبيانات. تدريب واختبار ونشر النماذج بسلاسة عبر تطبيقات متعددة للمؤسسات. وتوسيع إمكانيات علم البيانات الشائعة عبر بيئات التشغيل المختلطة متعددة الأوساط السحابية.

السرعة

تسخير التطبيقات المبنية مسبقا والنماذج المدربة مسبقا. مساعدة فرق علم البيانات والأعمال على التعاون وتبسيط بناء النماذج باستخدام أحدث برامج IBM والبرامج مفتوحة المصدر.

البساطة

استخدام منصة مركزية لإدارة دورة حياة علم البيانات بالكامل. وتوحيد عمليات التطوير والنشر. تكوين إطار عمل واحد لحوكمة البيانات والأمان عبر المؤسسة.

أدوات التحليلات التنبؤية من شركة IBM

منصة علم البيانات

يساعد IBM Watson® Studio في تشغيل الذكاء الاصطناعي من خلال توفير الأدوات اللازمة لإعداد البيانات وبناء النماذج في أي مكان باستخدام كود مفتوح المصدر أو النماذج المرئية.

برامج التحليل الإحصائي

تم تصميم IBM® SPSS® Statistics لحل مشاكل الأعمال والبحث باستخدام التحليل المخصص واختبار الفرضيات والتحليل الجغرافي المكاني والتحليلات التنبؤية.

أداة تكوين النماذج المرئية

يمكن أن يساعدك حل IBM SPSS Modeler في الاستفادة من أصول البيانات والتطبيقات الحديثة، مع خوارزميات ونماذج كاملة جاهزة للاستخدام الفوري.

حلول تحسين اتخاذ القرار

يقوم IBM Decision Optimization بتحسين النتائج من خلال تقديم إمكانات التحليلات الوصفية لزيادة الرؤى التنبؤية من نماذج التعلم الآلي.

أمثلة التحليلات التنبؤية

استكشاف حالات استخدام الصناعة

الخدمات المصرفية

تستخدم الخدمات المالية التعلم الآلي والأدوات الكمية للتنبؤ بمخاطر الائتمان والكشف عن الاحتيال.

الرعاية الصحية

يتم استخدام التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية لاكتشاف وإدارة رعاية المرضى المصابين بأمراض مزمنة.

الموارد البشرية ‏(HR)‏

تقوم فرق الموارد البشرية باستخدام التحليلات التنبؤية للتعرف على الموظفين وتوظيفهم وتحديد أسواق العمل والتنبؤ بمستوى أداء الموظف.

التسويق والمبيعات

يمكن استخدام التحليلات التنبؤية للحملات التسويقية طوال دورة حياة العميل وفي استراتيجيات البيع المتقاطع.

البيع بالتجزئة

يقوم تجار التجزئة باستخدام التحليلات التنبؤية لتحديد توصيات المنتجات وتوقع المبيعات وتحليل الأسواق وإدارة المخزون الموسمي.

سلسلة الامداد والتوريد

تقوم الشركات باستخدام التحليلات التنبؤية لجعل إدارة المخزون أكثر كفاءة، مما يساعد على تلبية الطلب مع تقليل المخزون إلى أدنى حد.

التعمق بشكل بشكل أكثر في التحليلات التنبؤية

أنواع النماذج والمزيد

أنواع النماذج التنبؤية

تقوم فرق علم البيانات والتحليلات بالاستفادة من ثلاثة أنواع من النماذج التنبؤية: النماذج التنبؤية والنماذج الوصفية ونماذج اتخاذ القرار.

النماذج التنبؤية
تقوم النماذج التنبؤية باستخدام الإحصائيات للتنبؤ بالنتائج. والهدف هو تقييم احتمالية أن تظهر وحدة مماثلة في عينة مختلفة أداء مماثلا. يمكن استخدام النماذج التنبؤية للتنبؤ بسلوك العميل، مثل مخاطر الائتمان الخاصة به.

النماذج الوصفية
تقوم النماذج الوصفية بوصف العلاقات داخل مجموعة بيانات معينة، ويتم استخدامها بشكل أساسي لتصنيف العملاء أو العملاء المحتملين إلى مجموعات لأغراض التجزئة. يركز هذا النوع من النماذج على تحديد العلاقات المختلفة بين العملاء والمنتجات، مثل تفضيلات المنتج ومراحل حياته.

نماذج اتخاذ القرار
يقوم نموذج اتخاذ القرار بوصف العلاقة بين العناصر في القرار، مثل البيانات والقرار والنتائج المتوقعة للتنبؤ بالنتائج. يمكن استخدام هذا النوع لتعظيم نتائج معينة مع تقليل النتائج الأخرى.

نماذج التحليلات التنبؤية الشائعة

تم تصميم نماذج التحليلات التنبؤية لتقييم البيانات التاريخية واكتشاف الأنماط ومراقبة الاتجاهات واستخدام تلك المعلومات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. تتضمن نماذج التحليلات التنبؤية الشائعة التصنيف والتجميع والتنبؤ والقيم المتطرفة والسلاسل الزمنية، والتي يتم وصفها بمزيد من التفاصيل أدناه.

نماذج التصنيف
يتم تصنيف نماذج التصنيف ضمن نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف. حيث يتم وضع البيانات في تصنيفات بناءا على استنتاجات من البيانات التاريخية. يتم استخدام هذا النموذج عادة للإجابة على الأسئلة ذات مخرجات ثنائية، مثل الإجابة بنعم أو لا أو صواب وخطأ. تشمل أنواع نماذج التصنيف الانحدار اللوجستي، وتسلسلات القرار، وخوارزمية الغابة العشوائية، والشبكات العصبية، والمصنف Naïve Bayes.

نماذج التجميع
يتم تصنيف نماذج التجميع تحت التعلم غير الخاضع للإشراف. حيث يتم فرز البيانات في مجموعات بناءا على خصائص مميزة متشابهة. على سبيل المثال، يمكن أن يقوم موقع التجارة الإلكترونية باستخدام النموذج لفصل العملاء إلى مجموعات متشابهة بناء على الخصائص المشتركة وتطوير استراتيجيات التسويق لكل مجموعة. تشمل خوارزميات التجميع المشتركة، خوارزمية k-means clustering، وmean-shift clustering، وdensity-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)‎، وexpectation-maximization (EM)‎ التي تستخدم خوارزمية ‎Gaussian Mixture Models (GMM)‎ والتجميع الهرمي.

نماذج التنبؤ
تقوم نماذج التنبؤ باستخدام التنبؤ بالقيمة المترية، وتقدير القيمة الرقمية للبيانات الجديدة بناء على الاتجاهات من البيانات التاريخية. على سبيل المثال، يمكن لمركز الاتصال استخدام النموذج للتنبؤ بعدد المكالمات التي سيتلقاها في الساعة. ستكون السلاسل الزمنية والنماذج الاقتصادية القياسية أمثلة على نماذج التنبؤ.

نماذج القيم المتطرفة
تقوم نماذج القيم المتطرفة بالتعامل مع إدخالات البيانات الشاذة في مجموعة البيانات. على سبيل المثال، يمكن لشركات التأمين استخدامها للكشف عن الاحتيال للإبلاغ عن البيانات الشاذة ضمن قائمة المعاملات.تتضمن بعض الطرق الشائعة للكشف عن القيم المتطرفة تحليل القيمة القصوى، والنماذج الاحتمالية والإحصائية، والانحدار الخطي، والنماذج القائمة على التقارب، ونماذج نظرية المعلومات.

نماذج السلاسل الزمنية
تستخدم نماذج السلاسل الزمنية تسلسل من نقاط البيانات باستخدام الوقت كمعامل إدخال. حيث يمكن أن تأخذ السنة الأخيرة من البيانات، وتقوم بحساب مقياس رقمي، واستخدام هذا المقياس للتنبؤ بثلاثة إلى ستة أسابيع من البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام النموذج من قبل مستشفى للتنبؤ بسعة غرفة الطوارئ بناء على عدد المرضى الذين حضروا في الأسابيع الستة الماضية.

عملية التحليلات التنبؤية

تبدأ التحليلات التنبؤية بهدف العمل، مثل تقليل الهدر أو توفير الوقت أو خفض التكاليف. تستخدم العملية نماذج لتسخير مجموعات البيانات الضخمة لتحقيق النتائج التي تدعم هذا الهدف.

على سبيل المثال، تقوم عملية التحليلات التنبؤية للتنبؤ بإيرادات المبيعات باتباع هذه الخطوات الأساسية.

  1. استقبال البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر. تشمل مصادر البيانات هذه مبيعات المنتجات وميزانيات التسويق والناتج المحلي الإجمالي الوطني.
  2. اعادة تنظيم البيانات من خلال إزالة القيم المتطرفة (أي طفرات البيانات، البيانات المفقودة) والتجميع. يمكن استخدام جدول واحد لتجميع أنواع مختلفة من البيانات، مثل مبيعات المنتجات وميزانيات التسويق والناتج المحلي الإجمالي الوطني.
  3. تطوير نموذج تنبؤي قائم على ضمان الملاءمة المناسبة. على سبيل المثال، يمكن استخدام الشبكات العصبية لبناء وتدريب نموذج تنبؤي للتنبؤ بالإيرادات.
  4. نشر النموذج في بيئة إنتاج، حيث يمكن الوصول إليه من خلال تطبيقات أخرى.

تنفيذ برنامج التحليلات التنبؤية

يعد استخدام التحليلات التنبؤية حدث رئيسي في رحلتك التحليلية — نقطة التقاء يلتقي فيها التحليل الاحصائي الكلاسيكي بعالم الذكاء الاصطناعي الجديد. ان التقارب غير المسبوق بين الأدوات البديهية والتقنيات التنبؤية الجديدة ونماذج النشر السحابية المختلطة تجعل التحليلات التنبؤية وتكوين النماذج أكثر سهولة من أي وقت مضى. وللمرة الأولى، يمكن للمؤسسات من جميع الأحجام أن يكون لديها الأدوات اللازمة لتضمين التحليلات التنبؤية في عمليات الأعمال الخاصة بها وتسخير الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

يمكن أن يحقق التطور في أحد برامج علوم بيانات المؤسسة مزايا تنافسية كبيرة. الخطوات النموذجية في هذا التطور هي:

المرحلة 1: الاعداد للبدء

عندما تبدأ شركة ما في بناء إمكانياتها في مجال علم البيانات، فإنها تبدأ عادة بمشاريع مخصصة، مثل تطوير النماذج للإجابة على أسئلة محددة أو دعم المشاريع البحثية. مع حلول مثل IBM Watson Studio Desktop، يمكن لعلماء البيانات العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع على أجهزة الحاسب أو الحاسب المحمول الخاصة بها والمزامنة مع فريق أكبر عند الحاجة.

المرحلة 2: نمو الاعتماد

نظرا لأنه يتم اعتماد علم البيانات على نطاق أوسع عبر الأعمال، تحتاج الأقسام المختلفة إلى نشر نماذجها وربطها بمصادر البيانات ودمجها في تطبيقات الإنتاج. يعمل كل من IBM Watson Studio وIBM Watson Machine Learning على تسهيل تعاون فرق تكنولوجيا المعلومات وعلم البيانات في الأقسام عبر دورة الحياة هذه.

المرحلة 3: الاعتماد على نطاق المؤسسة

بمجرد دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال الهامة، تحتاج المؤسسات إلى بناء منصة مركزية لإدارة وحوكمة النماذج والبيانات. يمكن أن يوفر IBM Cloud Pak for Data البنية الأساسية والأدوات المطلوبة لمنصة شاملة متعددة الأوساط السحابية تعمل كنقطة تحكم واحدة.

استمتع بتجربة عملية

أنماط الكود والبرامج التعليمية

تكوين ونشر نموذج تقييم للتنبؤ بحالات الفشل

توقع فشل الآلات باستخدام بيانات وحدة استشعار انترنت الأشياء (IoT)

تحليل فئات البيانات الطبية المفتوحة للحصول على رؤى متعمقة

صياغة وتنقيح البيانات الأولية لأغراض التحليل التنبؤي

الاعداد للبدء

ابدأ رحلة التحليلات التنبؤية الخاصة بك