النمذجة التنبؤية مقابل التحليلات التنبؤية

هناك فرق بين النمذجة التنبؤية والتحليلات التنبؤية، والنمذجة التنبؤية هي عملية استخدام الخوارزميات (algorithms) لعمل توقعات بناءً على البيانات التاريخية، أمّا التحليلات التنبؤية هي عملية استخدام النماذج التنبؤية لحل مشاكل العمل وتم تصميم النماذج التنبؤية بناءً على نتائج تحليل البيانات السابقة، لذلك تتضمن التحليلات التنبؤية تحليل البيانات بالإضافة إلى تطوير النماذج ونشرها.

ماذا يعني النموذج التنبؤي

النمذجة التنبؤية: هي عملية تعتمد في تحليلات الأعمال للتنبؤ باحتمال وقوع حدث من خلال تحليل البيانات القادمة، وقد يساعدك هذا في فهم النتائج القادمة المحتملة لشيء، مثل شراء العميل أو تعيين مرشح أو تحقيق فريق مبيعات لهدف ما وغالبًا ما تستخدم النمذجة التنبؤية للمساعدة في بناء قرارات عمل أفضل.

توجد أنواع متعددة من النمذجة التنبؤية وكل نموذج مفيد في مواقف معينة، وعند اختيار النموذج المراد استخدامه من المهم التفكير في ما سيفعله النموذج ونوع البيانات التي لديك والأسئلة التي تريد أن يجيب عليها، وهذا يضمن لك اختيار نموذج يمكن أن يمنحك أفضل النتائج، والنمذجة التنبؤية هي نوع من التنقيب في البيانات يتم استخدامه في مجموعة متنوعة من المواقف والصناعات وتتضمن هذه العملية إنشاء نماذج إحصائية يمكنها عمل تنبؤات حول الأحداث القادمة بناءً على البيانات التاريخية.

خصائص النمذجة التنبؤية

تستخدم النمذجة التنبؤية نموذج الانحدار والإحصاءات للتنبؤ باحتمالية نتيجة ما ويمكن تطبيقها على أي حدث غير معروف غالبًا ما تعتمد النمذجة التنبؤية في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)، ويتم اختيار النموذج باستخدام نظرية الكشف لتخمين احتمالية نتيجة بالنظر إلى كمية محددة من بيانات الإدخال.

يوجد أساسًا فئتان من النموذج التنبؤي وهي النموذج البارامتري والنموذج غير البارامتري، وتقوم التحليلات التنبؤية باستخراج المعلومات من البيانات؛ لتوقع الاتجاهات وأنماط السلوك هي تحليلات تنبؤية تستعمل بشكل أساسي البيانات المتوفرة أو القديمة (البيانات التاريخية) لتوقع النتائج القادمة لاتخاذ قرارات أفضل، حيث حظيت التحليلات التنبؤية بمزيد من الاهتمام بسبب ظهور تقنيات البيانات الضخمة والتعلم الآلي.

تركز النمذجة التنبؤية على إنشاء نماذج إحصائية تتنبأ بالأحداث المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية ويمكن تطبيق النمذجة التنبؤية في العديد من الصناعات واستخدامها في تطبيقات مختلفة، ويمكن لمتخصصي البيانات أيضًا استخدام النمذجة التنبؤية لاستكشاف البيانات الخاصة بالاتجاهات والأنماط والرؤى الجديدة، وتستخدم النمذجة التنبؤية في العديد من المجالات بما في ذلك التسويق والرعاية الصحية والتمويل والرياضة.

يمكن تجميع النمذجة التنبؤية في فئتين رئيسيتين خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف، وتبدأ النمذجة التنبؤية الخاضعة للإشراف عادةً بمجموعة بيانات التدريب، والمعروفة أيضًا باسم مجموعة التدريب أو مجموعة التدريب والتي يتم تصنيفها أو تمييزها بالإجابات الصحيحة، والنمذجة التنبؤية غير الخاضعة للرقابة لا تحتوي على هذه البيانات المسمى وبدلاً من ذلك يتضمن تحليل خصائص مجموعة البيانات لاكتشاف الأنماط المخفية دون أي إجابات صحيحة.

ما هي التحليلات التنبؤية

تُستعمل التحليلات التنبؤية للتوقع بنتائج الأحداث المستقبلية غير المعروفة باستعمال تقنيات من استخراج البيانات والإحصاءات ونمذجة البيانات والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المتوفرة والتنبؤ بالمشاكل المستقبلية، فهو يجمع بين الإدارة والمعلومات ونمذجة الأعمال المستخدمة لتحديد المخاطر والفرص في المستقبل القريب.

تسمح التحليلات التنبؤية للبيانات الضخمة للمستخدم بالكشف عن الأنماط والعلاقات في البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وتسمح للمؤسسة بأن تصبح استباقية، والتقنيات التحليلية لإجراء التحليلات التنبؤية هي في الأساس تقنيات الانحدار وتقنيات التعلم الآلي.

العلاقة بين التحليلات التنبؤية والنمذجة التنبؤية

عادةً ما يتم تكليف علماء بيانات المنظمة وخبراء تكنولوجيا المعلومات بتطوير اختيار النماذج التنبؤية الصحيحة أو بناء نماذج خاصة بهم لتلبية احتياجات المنظمة، ومع ذلك لم تعد التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي مجرد مجال للرياضيين والإحصائيين وعلماء البيانات، ولكن أيضًا مجال محللي الأعمال والاستشاريين ويستخدمه المزيد والمزيد من موظفي الشركة لتطوير الرؤى وتحسين العمليات التجارية، ولكن تظهر المشاكل عندما لا يعرف الموظفون النموذج الذي يجب استخدامه أو كيفية نشره أو يحتاجون إلى المعلومات على الفور.

يتم تطوير برامج متطورة لدعم المؤسسات في إدارة البيانات والتحليلات الخاصة بهم، حيث تساعد حلول إدارة البيانات الخاصة بنا المؤسسات على الحفاظ على بيانات عالية الجودة، فضلاً عن مواءمة العمليات عبر الأعمال وتحديد مشاكل البيانات داخل نفس البيئة، وتساعد حلول التحليلات التنبؤية الخاصة بنا المؤسسات على تحويل بياناتها إلى رؤى في الوقت المناسب لاتخاذ قرارات أفضل وأسرع، كما يتم تصميم حلول التحليلات التنبؤية هذه لتلبية احتياجات جميع أنواع المستخدمين وتمكينهم من نشر النماذج التنبؤية بسرعة.

التحليلات التنبؤية مدفوعة بالنمذجة التنبؤية، حيث إنّه نهج أكثر منه عملية وتسير التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي جنبًا إلى جنب حيث تشتمل النماذج التنبؤية عادةً على خوارزمية التعلم الآلي، كما يمكن تدريب هذه النماذج بمرور الوقت للاستجابة للبيانات أو القيم الجديدة وتقديم النتائج التي يحتاجها العمل. تتداخل النمذجة التنبؤية إلى حد كبير مع مجال التعلم الآلي.

هناك نوعان من النماذج التنبؤية وإنّها نماذج التصنيف التي تتنبأ بعضوية الفئة ونماذج الانحدار التي تتنبأ برقم، ثم تتكون هذه النماذج من خوارزميات، بحيث تقوم الخوارزميات باستخراج البيانات والتحليل الإحصائي وتحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات وستكون حلول برمجيات التحليلات التنبؤية قد بنيت في خوارزميات يمكن استخدامها لصنع نماذج تنبؤية، ويتم تعريف الخوارزميات على أنّها “مصنفات” وتحدد مجموعة بيانات الفئات التي تنتمي إليها.

الفرق بين النمذجة التنبؤية والتحليلات التنبؤية

النمذجة التنبؤية مقابل التحليلات التنبؤية

غالبًا ما يتم استخدام النمذجة التنبؤية والتحليلات التنبؤية بالتبادل ولكنها عمليات مختلفة تستخدم لأغراض تجارية مميزة، حيث تستخدم النمذجة التنبؤية نموذجًا إحصائيًا لتوقع حدث أو نتيجة مستقبلية بناءً على البيانات المعروفة، وعلى سبيل المثال يمكنك استخدام النمذجة التنبؤية في حملة تسويقية من خلال استهداف العملاء الذين اشتروا منتجًا معينًا في الماضي، وإرسال إعلان لهم عن نفس المنتج وتحتوي النمذجة التنبؤية دائمًا على عنصر مرئي لمساعدة المستخدمين على فهم بياناتهم بشكل أفضل.

التحليلات التنبؤية هي تحليل البيانات للبحث عن الوسائل المخفية والرؤى وإمكانيات القيام بمزيد من العمل ويشير إلى مجموعة أوسع من التقنيات بما في ذلك الأساليب والتقنيات الإحصائية من مجالات أخرى، مثل التعلم الآلي والتعديل النصي وتحليل الشبكات الاجتماعية والمعلوماتية الحيوية وتشير التحليلات التنبؤية عادةً إلى تحليل البيانات التاريخية حول الأحداث لعمل تنبؤات حول المستقبل.