예측 분석이란 무엇인가요?

기업은 예측 분석을 사용하여 이 데이터에서 패턴을 찾아 위험과 기회를 식별합니다. 예측 분석은 종종 빅데이터 및 데이터 과학과 연관됩니다.

오늘날 기업들은 로그 파일부터 이미지와 동영상에 이르기까지 수많은 데이터를 보유하고 있으며, 이 모든 데이터는 조직 내 여러 데이터 리포지토리에 분산되어 있습니다. 데이터 과학자는 이러한 데이터에서 인사이트를 얻기 위해 딥 러닝과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 패턴을 찾고 향후 이벤트에 대한 예측을 합니다. 이러한 통계 기법에는 로지스틱 및 선형 회귀 모델, 신경망, 의사 결정 트리 등이 있습니다. 이러한 모델링 기술 중 일부는 초기 예측 학습을 사용하여 추가적인 예측 인사이트를 얻습니다.

예측 분석 모델은 과거 데이터를 평가하고, 패턴을 발견하고, 추세를 관찰하고, 해당 정보를 사용하여 미래 추세를 예측하도록 설계되었습니다. 널리 사용되는 예측 분석 모델에는 분류, 클러스터링 및 시계열 모델이 포함됩니다.

분류 모델은 지도 머신 러닝 모델 부문에 속합니다. 이러한 모델은 과거 데이터를 기반으로 데이터를 분류하고 지정된 데이터 세트 내의 관계를 설명합니다. 예를 들어, 이 모델은 세분화 목적을 위해 고객이나 잠재 고객을 그룹으로 분류하는 데 사용될 수 있습니다. 또는 예 또는 아니요, 참과 거짓과 같은 이진 아웃풋으로 질문에 답하는 데 사용할 수도 있으며, 사기 탐지 및 신용 위험 평가에 널리 사용되는 사용 사례입니다. 분류 모델 유형에는 로지스틱 회귀, 의사결정트리, 랜덤 포레스트, 신경망, Naïve Bayes 등이 있습니다.

클러스터링 모델은 비지도 학습에 속합니다. 이는 유사한 속성을 기반으로 데이터를 그룹화합니다. 예를 들어, 전자 상거래 사이트에서는 이 모델을 사용하여 공통 기능을 기반으로 고객을 유사한 그룹으로 구분하고 각 그룹에 대한 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 일반적인 클러스터링 알고리즘에는 K-평균 클러스터링, 평균 시프트 클러스터링, 잡음이 있는 애플리케이션의 밀도 기반 공간 클러스터링(DBSCAN), 가우스 혼합 모델(GMM)을 사용한 기대 최대화(EM) 클러스터링, 계층적 클러스터링 등이 있습니다.

시계열 모델은 일별, 주별, 월별 등과 같은 특정 시간 빈도에서 다양한 데이터 입력을 사용합니다. 계절성, 추세 및 주기적 동작에 대한 데이터를 평가하기 위해 종속 변수를 시간에 따라 플롯하는 것이 일반적이며, 이는 특정 변환 및 모델 유형이 필요함을 나타낼 수 있습니다. 자기회귀(AR), 이동 평균(MA), ARMA 및 ARIMA 모델은 모두 자주 사용되는 시계열 모델입니다. 예를 들어, 콜 센터는 시계열 모델을 사용하여 하루 중 다양한 시간에 시간당 수신되는 전화 수를 예측할 수 있습니다.

예측 분석은 다양한 비즈니스 문제에 대해 다양한 산업 전반에 걸쳐 배포될 수 있습니다. 다음은 예측 분석이 실제 상황에서 의사 결정에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 보여주는 몇 가지 업계 사용 사례입니다.

• 뱅킹: 금융 서비스에서는 머신러닝과 정량적 도구를 사용하여 잠재 고객과 고객에 대한 예측을 수행합니다. 이 정보를 통해 은행은 누가 대출을 불이행할 가능성이 높은지, 어떤 고객이 위험이 높거나 낮은지, 어떤 고객이 리소스 및 마케팅 지출을 타기팅하기에 가장 유리한지, 어떤 지출이 사기성 지출인지 등의 질문에 답할 수 있습니다.
• 의료: 의료 분야의 예측 분석은 패혈증과 같은 특정 감염을 추적할 뿐만 아니라 만성 질환 환자의 치료를 감지하고 관리하는 데 사용됩니다. Geisinger Health는 예측 분석을 통해 의료 기록을 마이닝하여 패혈증 진단 및 치료 방법에 대해 자세히 알아냈습니다. Geisinger는 과거 패혈증 진단을 받은 10,000명 이상의 환자에 대한 건강 기록을 기반으로 예측 모델을 만들었습니다. 이 모델은 생존율이 높은 환자를 정확하게 예측하는 등 인상적인 결과를 도출했습니다.
• 인사(HR): HR 팀은 예측 분석과 직원 설문조사 메트릭을 사용하여 잠재적 입사 지원자를 매칭하고, 직원 이직률을 낮추며, 직원 참여도를 높입니다. 이러한 정량적 데이터와 정성적 데이터의 조합을 통해 기업은 채용 비용을 절감하고 직원 만족도를 높일 수 있으며, 이는 노동 시장의 변동성이 클 때 특히 유용합니다.
• 마케팅 및 영업: 마케팅 및 영업 팀은 비즈니스 인텔리전스 보고서를 사용하여 과거 영업 성과를 이해하는 데 매우 익숙하지만, 예측 분석을 통해 기업은 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 고객과 소통하는 방식을 보다 능동적으로 취할 수 있습니다. 예를 들어, 이탈 예측을 통해 영업 팀은 불만족한 고객을 더 빨리 식별하여 유지를 촉진하기 위한 대화를 시작할 수 있습니다. 마케팅 팀은 교차 판매 전략을 위해 예측 데이터 분석을 활용할 수 있으며, 이는 일반적으로 브랜드 웹사이트의 추천 엔진을 통해 나타납니다.
• 공급망: 기업은 일반적으로 예측 분석을 사용하여 제품 재고를 관리하고 가격 책정 전략을 수립합니다. 이러한 유형의 예측 분석을 통해 기업은 창고에 과잉 재고를 확보하지 않고도 고객 수요를 충족할 수 있습니다. 또한 기업은 시간 경과에 따른 제품 비용 및 수익률을 평가할 수 있습니다. 특정 제품의 한 부품을 수입하는 데 비용이 더 많이 드는 경우, 기업은 고객에게 추가 비용을 전가하거나 전가하지 않을 경우 수익에 미치는 장기적인 영향을 예측할 수 있습니다. 사례 연구를 더 자세히 살펴보려면 FleetPride가 이러한 유형의 데이터 분석을 사용하여 굴삭기 및 트랙터 트레일러용 부품 재고에 대한 의사 결정을 내린 방법에 대해 자세히 읽어보세요. FleetPride는 과거 배송 주문을 통해 수요에 따라 적절한 공급 임계값을 설정하도록 더 정확하게 계획을 세울 수 있었습니다.

과거 패턴을 기반으로 예상되는 사항을 파악하는 조직은 재고, 인력, 마케팅 캠페인 및 기타 대부분의 운영 측면을 관리할 때 비즈니스 이점을 누릴 수 있습니다.

• 보안: 모든 현대 조직은 데이터 보안을 유지하는 데 관심을 가져야 합니다. 자동화와 예측 분석의 조합은 보안을 향상시킵니다. 의심스럽고 특이한 최종 사용자 행동과 관련된 특정 패턴은 특정 보안 절차를 트리거할 수 있습니다.
• 위험 감소: 대부분의 기업은 데이터를 안전하게 보호하는 것 외에도 위험 프로필을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, 신용을 연장하는 회사는 데이터 분석을 통해 고객이 평균보다 높은 채무 불이행 위험을 가지고 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 다른 회사에서는 예측 분석을 사용하여 보험 적용 범위가 적절한지 더 잘 이해할 수 있습니다.
• 운영 효율성: 워크플로의 효율성이 향상되면 수익 마진이 향상됩니다. 예를 들어, 배송에 사용되는 차량이 도로변에서 고장나기 전에 정비가 필요한 시점을 파악하면 차량을 견인하고 배송을 완료하기 위해 다른 직원을 데려오는 데 드는 추가 비용 없이 정시에 배송이 이루어집니다.
• 향상된 의사 결정: 모든 비즈니스를 운영하려면 계산된 결정을 내려야 합니다. 제품 라인을 확장하거나 추가하거나 다른 형태의 성장을 하려면 내재된 위험과 잠재적인 결과의 균형을 맞춰야 합니다. 예측 분석은 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하고 경쟁 우위를 제공하는 인사이트를 제공할 수 있습니다.