كيفية عمل التحليلات التنبؤية

يمكن للتحليلات التنبؤية أن تأخذ كل من البيانات السابقة والحالية وتقدم تنبؤات لما يمكن أن يحدث في المستقبل، وهذا التحديد للمخاطر أو الفرص المحتملة يمكّن الشركات من اتخاذ تدخل عملي من أجل تحسين مبادرات التعلم المستقبلية، حيث تستخدم تطبيقات برمجيات التحليلات التنبؤية متغيرات يمكن قياسها وتحليلها للتنبؤ بالسلوك المحتمل للأفراد أو الآلات أو الكيانات الأخرى.

تعريف التحليلات التنبؤية

التحليلات التنبؤية: هي طريقة إحصائية تعتمد الخوارزميات والتعلم الآلي لتحديد الاتجاهات في البيانات والتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية.

كيف تعمل التحليلات التنبؤية

يتم دمج المتغيرات المتعددة في نموذج تنبؤي قادر على تقييم الاحتمالات المستقبلية بمستوى مقبول من الموثوقية، حيث يعتمد البرنامج بشكل كبير على الخوارزميات والمنهجيات المتقدمة، مثل: نماذج الانحدار اللوجستي وتحليل السلاسل الزمنية وأشجار القرار، وإنّ الشركات القادرة على جمع ما يكفي من البيانات ذات الصلة وتطوير النوع الصحيح من النموذج الإحصائي ومراقبة افتراضاتها بعناية ستنتج عادةً تنبؤات أكثر دقة للمستقبل.

إنّ تطوير هذه التوقعات ليس بالضرورة سهلاً أو سريعًا أو مباشرًا، وتختلف عملية التحليلات التنبؤية باختلاف الصناعة والمجال والنضج التنظيمي، ويتضمن أحد الأمثلة البسيطة على نشر التحليلات التنبؤية شراء منتج على سبيل المثال يأتي مزودًا بقدرات تحليلات تنبؤية وآلية لتقديم ملاحظات في الوقت المناسب للأشخاص المسؤولين عن الخدمة، وعلى الطرف الآخر من المجال توجد المنظمات التي تبني أطر عمل قوية لتطوير وإصدار ونشر وتكرار النماذج التنبؤية المخصصة لأعمالهم.

يتضمن إجراء التنبؤات من البيانات بناء نموذج رياضي (نموذج تنبؤي AKA)، وهذه أداة لمعرفة ما تريد معرفته بناءً على البيانات التاريخية والنتيجة المستهدفة والحقائق المعروفة حول السيناريو، كما يمكن التفكير في النموذج التنبؤي على أنّه تمثيل رياضي للواقع، مثل نموذج مصغر أو نموذج معماري فإنّه يكرر سيناريو أو فكرة في العالم الحقيقي ويصغر حجمها بحيث لا يتم تضمين سوى الأجزاء التي تهتم بها.

مجالات عمل التحليلات التنبؤية

تعمل التحليلات التنبؤية بفحص البيانات الموجودة وتعتمد الشركات التحليلات التنبؤية لاكتشاف الأنماط وتحديد كل من الفرص المحتملة وكذلك المخاطر، والهدف هو الاستفادة من البيانات التي تم جمعها في الوقت الفعلي بالإضافة إلى السجلات التاريخية الحالية لتقييم أفضل لما سيحدث في المستقبل.

لقد تجاوز برنامج التحليلات التنبؤية مجال الإحصائيين وأصبحت أكثر تكلفة ويمكن الوصول إليها في الأسواق والصناعات المختلفة بما في ذلك مجال التعلم والتطوير، حيث للتعلم عبر الإنترنت على وجه التحديد غالبًا ما يتم العثور على التحليلات التنبؤية مدمجة في نظام إدارة التعلم (LMS) ولكن يمكن أيضًا شراؤها بشكل منفصل كبرنامج متخصص.

بالنسبة للمتعلم يمكن أن يكون التحليل التنبؤي بسيطًا مثل لوحة المعلومات الموجودة على الشاشة الرئيسية بعد تسجيل الدخول للوصول إلى الدورة التدريبية، وتحليل البيانات من التقدم الماضي والحاضر ويمكن توفير مؤشرات مرئية في لوحة القيادة للإشارة إلى ما إذا كان الموظف على المسار الصحيح مع متطلبات التدريب.

على مستوى الأعمال يمكن لنظام (LMS) ذو القدرة التحليلية التنبؤية أن يساعد في تحسين عملية صنع القرار من خلال تقديم رؤية متعمقة للأسئلة والاهتمامات الاستراتيجية، بحيث يمكن أن يتراوح هذا من أي شيء إلى التسجيل في الدورة إلى معدلات إكمال الدورة إلى أداء الموظف.

ملاحظة: “LMS” هي اختصار لـ “Learning management systems”.

استراتيجيات عمل التحليلات التنبؤية

• البيانات: حيث أنّ العائق الأكثر شيوعًا الذي تواجهه المؤسسات التي تحاول تنفيذ التحليلات التنبؤية هو نقص البيانات الموثوقة.

• الإحصائيات: أي تحليل الانحدار الذي يقدر العلاقات بين المتغيرات المختلفة هو الأداة الأساسية التي تستخدمها المؤسسات للتحليلات التنبؤية.

• الافتراضات: حيث لكل نموذج تنبؤي افتراض وراءه ومن المهم معرفة ماهية هذا الافتراض ومراقبة ما إذا كان لا يزال صحيحًا والافتراض العام في التحليلات التنبؤية هو أنّ المستقبل سيستمر في محاكاة الماضي.

خطوات عمل التحليلات التنبؤية

يستخدم علماء البيانات نماذج تنبؤية لتحديد الارتباطات بين العناصر المختلفة في كميات البيانات المناسبة، وبمجرد اكتمال جمع البيانات يتم صياغة نموذج إحصائي وتدريبه وتعديله لإنشاء تنبؤات، ويتبع سير العمل لبناء أطر عمل التحليلات التنبؤية خمس خطوات أساسية:

1- تحديد المشكلة

يبدأ التنبؤ بأطروحة جيدة ومجموعة من المتطلبات، حيث ستساعد المشكلة المتميزة التي يجب حلها في تحديد طريقة التحليلات التنبؤية التي يجب استخدامها، وسواء كان الأمر يتعلق بضغوط العملاء أو الاتجاهات المستقبلية فهناك حاجة إلى اختيار النتيجة التي ترغب في أن يراقبها برنامج التحليلات التنبؤية.

2- الحصول على البيانات وتنظيمها

قد يكون لدى المؤسسة عقود من البيانات للاستفادة منها أو تدفق كبير ومستمر من البيانات من تفاعلات العملاء، وقبل تطوير نماذج التحليلات التنبؤية يجب تحديد تدفقات البيانات، ومن ثم يمكن تنظيم مجموعات البيانات في مستودع مثل مستودع البيانات مثل (BigQuery)، وكما هو الحال مع أي نوع من أنواع تحليل البيانات فكلما زاد استخراج البيانات الذي يمكنك القيام به زادت دقة النمذجة التنبؤية.

3- بيانات ما قبل المعالجة

البيانات الأولية مفيدة اسمياً فقط في حد ذاتها، ولإعداد البيانات لنماذج التحليلات التنبؤية يجب تنظيفها لإزالة الانحرافات أو نقاط البيانات المفقودة أو القيم المتطرفة والتي قد يكون أي منها نتيجة لأخطاء الإدخال أو القياس.

4- تطوير النماذج التنبؤية

لدى علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات لتطوير نماذج تنبؤية اعتمادًا على المشكلة التي سيتم حلها وطبيعة مجموعة البيانات، ويعد التعلم الآلي ونماذج الانحدار وأشجار القرار من أكثر أنواع النماذج التنبؤية شيوعًا، وضع نموذجك على المحك واستخدم النتائج لتدريبه ليكون أكثر دقة في المستقبل على أساس مستمر، كما يجب أن تكون تطبيقات التحليلات التنبؤية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قادرة على التحسين الذاتي بمرور الوقت.

5- التحقق من صحة النتائج ونشرها

تحقق من دقة النموذج واضبطه وفقًا لذلك، حيث بمجرد تحقيق النتائج المقبولة يتم إتاحتها لأصحاب المصلحة عبر تطبيق أو موقع ويب أو لوحة معلومات.

نماذج عمل التحليلات التنبؤية

تبدو التحليلات التنبؤية معقدة لكنها تنبع من العلوم الإحصائية، وتتضمن النمذجة التنبؤية في جوهرها إعطاء وجود متغيرات معينة في مجموعة بيانات كبيرة وزناً أو درجة معينة ثم يتم استخدام هذه الدرجة لحساب احتمال وقوع حدث معين في المستقبل، كما أنّه بوجد هناك طريقتان أساسيتان للنمذجة الإحصائية مستخدمة في التحليلات التنبؤية: نماذج التصنيف ونماذج الانحدار.

1- نماذج التصنيف

عادةً ما تكون نماذج التصنيف ثنائية، حيث سيخبرك نموذج التصنيف ما إذا كان من المحتمل أن يبقى العضو مع الشركة أو يلغي التسجيل في إطار زمني معين بناءً على معايير معينة.

2- نماذج الانحدار

نماذج الانحدار صنفين فعلية أو افتراضية، بدلاً من (0 أو 1) وستتنبأ نماذج الانحدار بعدد فعلي.

مع استمرار تزايد الطلب على البيانات الضخمة من المهم للمهنيين خاصةً أولئك الذين ليس لديهم فهم لعلوم البيانات أو تحليل الأعمال أن يتعلموا أساسيات تكنولوجيا التحليلات التنبؤية وكيف تعمل.