أهم نماذج التحليلات التنبؤية ومجالات تطبيقها

تجمع التحليلات التنبؤية بين التقنيات الإحصائية القوية والذكاء الاصطناعي لمساعدتك على توقع النتائج المستقبلية، والسعي لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية هو سمة متأصلة في دماغ الإنسان، حيث يتم تقييم سرعة مدى تشابهها مع الوضع الحالي واستخدام هذه المعلومات لعمل تخمين مستنير حول ما يمكن أن يحدث بعد ذلك.

تعريف نماذج التحليلات التنبؤية

النماذج التنبؤية: هي ما نستخدمه في التحليلات التنبؤية لأنّها أفضل بكثير من التنبؤات البشرية، حيث أنّها موضوعية وقابلة للتكرار وتستند إلى معلومات حقيقية وتستخدم الإحصائيات لتحديد وتنظيم الأمور الأكثر أهمية لجعل التنبؤ دقيقًا.

سيشهد المستقبل أن تلعب نماذج التحليلات التنبؤية دورًا أساسيًا في العمليات التجارية بسبب القيمة الاقتصادية الهائلة التي تولدها، وعلى الرغم من أنّها ليست مثالية إلّا أنّ القيمة التي تقدمها للمؤسسات العامة والخاصة هائل ومن خلال التحليلات التنبؤية تتمتع المؤسسات بفرصة اتخاذ إجراءات استباقية في مجموعة متنوعة من الوظائف، وإنّ منع الاحتيال في البنوك والوقاية من الكوارث للحكومات وحملات التسويق المتميزة ليست سوى بعض الاحتمالات الملموسة مع نماذج التحليلات التنبؤية، وهذا هو السبب في أنّها ستكون أصلًا غير ملموسة في المستقبل.

النماذج الأساسية التحليلية التنبؤية

نظراً لأنّ التحليلات التنبؤية تتجاوز تصنيف البيانات ووصفها فإنّها تعتمد بشكل كبير على النماذج المعقدة المصممة لتقديم استنتاجات حول البيانات التي تواجهها، حيث تُستخدم هذه النماذج الخوارزميات والتعلم الآلي لتحليل البيانات السابقة والحالية من أجل توفير الاتجاهات المستقبلية، ويختلف كل نموذج حسب الاحتياجات المحددة لأولئك الذين يستخدمون التحليلات التنبؤية وتتضمن بعض النماذج الأساسية الشائعة المستخدمة على مستوى واسع ما يلي:

• تستخدم أشجار القرار التفرع لإظهار الاحتمالات الناشئة عن كل نتيجة أو اختيار.

• تساعد تقنيات الانحدار في فهم العلاقات بين المتغيرات.

• تستخدم الشبكات العصبونية التلافيفية الخوارزميات لمعرفة العلاقات الممكنة داخل مجموعات البيانات.

أنواع نماذج التحليلات التنبؤية

1- نماذج التنبؤ

يُعد نموذج التنبؤ أحد أكثر نماذج التحليلات التنبؤية شيوعًا ويعتمد على تنبؤ القيمة المترية من خلال اعتماد عينات البيانات الجديدة بالنسبة لما تم جمعه من البيانات التاريخية، حيث غالبًا ما يتم استخدامه لإنشاء قيم عددية في البيانات التاريخية عندما لا يوجد أي منها وتتمثل إحدى أعظم نقاط القوة في التحليلات التنبؤية في قدرتها على إدخال معلمات متعددة، ولهذا السبب فهي واحدة من أكثر نماذج التحليلات التنبؤية المستخدمة على نطاق واسع.

يتم استخدامها في صناعات وأغراض تجارية مختلفة وعلى سبيل المثال يمكن لمركز الاتصال التنبؤ بعدد مكالمات الدعم التي سيحصلون عليها في يوم واحد أو يمكن لمتجر حساب المخزون، الذي يحتاجونه لفترة المبيعات القادمة باعتماد تحليلات التنبؤ ونماذج التنبؤ شائعة لأنّها متعددة الاستخدامات بشكل كبير.

2- نماذج التصنيف

تُعبير نماذج التصنيف من أعلى نماذج التحليلات التنبؤية انتشاراً، حيث تعتمد هذه النماذج من خلال تصنيف المعلومات بناءً على البيانات التاريخية، وتُستخدم نماذج التصنيف في صناعات مختلفة لأنّه يمكن إعادة تدريبها بسهولة باستخدام بيانات جديدة ويمكن أن توفر تحليلًا واسعًا للإجابة على الأسئلة، كما يمكن استخدام نماذج التصنيف في صناعات مختلفة مثل: التمويل والتجزئة وهو ما يفسر سبب كونها شائعة جدًا مقارنة بالنماذج الأخرى.

3- النماذج المتطرفة

بينما تعمل نماذج التصنيف والتنبؤ مع البيانات التاريخية يعمل نموذج القيم المتطرفة مع إدخالات البيانات المتطرفة داخل مجموعة البيانات، وكما يوحي الاسم تشير البيانات المتطرفة إلى البيانات التي تنحرف عن القاعدة وإنّه يعمل من خلال تحديد البيانات غير العادية إمّا بشكل منفصل أو فيما يتعلق بفئات وأرقام مختلفة.

تعد النماذج الخارجية مفيدة في الصناعات، وأحد أسباب فعالية نماذج التحليلات التنبؤية في اكتشاف الاحتيال هو أنه يمكن استخدام النماذج الخارجية للعثور على الحالات المتطرفة، ونظرًا لأنّ حدوث الاحتيال هو انحراف عن القاعدة فمن المرجح أن يتنبأ النموذج الخارجي به قبل حدوثه، وعلى سبيل المثال عند تحديد معاملة احتيالية يمكن للنموذج الاستثنائي تقييم مقدار الأموال المفقودة والموقع وسجل الشراء والوقت وطبيعة الشراء، ويتم تقييم النماذج الخارجية بشكل لا يصدق بسبب ارتباطها الوثيق ببيانات المتطرفة.

4- نموذج السلاسل الزمنية

بينما تركز نماذج التصنيف والتنبؤ على البيانات التاريخية تركز القيم صارمة على بيانات غير اعتيادية، ويركز نموذج السلاسل الزمنية على البيانات، حيث يكون الوقت هو معامل الإدخال ويعمل نموذج السلاسل الزمنية باعتماد نقاط بيانات مختلفة مأخوذة من بيانات العام السابق لتطوير مقياس رقمي يتنبأ بالاتجاهات خلال فترة زمنية محددة.

إذا أرادت المؤسسات أن ترى كيف يتغير متغير معين بمرور الوقت فإنّها تحتاج إلى نموذج التحليلات التنبؤية للسلسلة الزمنية وعلى سبيل المثال إذا أراد صاحب شركة صغيرة قياس المبيعات على مدار الأرباع الأربعة الماضية، فعندئذٍ يلزم وجود نموذج سلسلة زمنية ويتفوق نموذج السلاسل الزمنية على الطرق التقليدية لحساب تقدم المتغير لأنّه يمكن التنبؤ بمناطق أو مشاريع متعددة في وقت واحد أو التركيز على منطقة أو مشروع واحد، اعتمادًا على احتياجات المنظمة وعلاوةً على ذلك يمكن أن تأخذ في الاعتبار العوامل الخارجية التي يمكن أن تؤثر على المتغيرات.

5- نموذج التجميع

يأخذ نموذج التجميع البيانات ويصنفها في مجموعات مختلفة بناءً على السمات المشتركة، حيث تُعد القدرة على تقسيم البيانات إلى مجموعات بيانات مختلفة بناءً على سمات محددة مفيدة بشكل خاص في تطبيقات معينة، وإنّه يعمل باستخدام نوعين من المجموعات وهي المجموعات الصلبة والناعمة، ويصنف التجميع الصلب كل نقطة بيانات على أنّها تنتمي إلى مجموعة بيانات أم لا وبينما يقوم التجميع الناعم بتعيين احتمالية البيانات عند الانضمام إلى نظام مجموعة.

كيف تعمل نماذج التحليلات التنبؤية

نماذج التحليلات التنبؤية لها نقاط قوتها وضعفها ويتم استخدامها بشكل أفضل في استخدامات محددة، وواحدة من أكبر الفوائد التي تنطبق على جميع النماذج هي أنّها قابلة لإعادة الاستخدام ويمكن تعديلها لتكون لها قواعد عمل مشتركة، ويمكن إعادة استخدام النموذج وتدريبه باستخدام الخوارزميات.

تقوم النماذج التحليلية بتشغيل خوارزميات واحدة أو أكثر على مجموعة البيانات التي سيتم تنفيذ التنبؤ عليها، وإنّها عملية متكررة لأنّها تتضمن تدريب النموذج، وفي بعض الأحيان يتم استخدام نماذج متعددة على نفس مجموعة البيانات قبل العثور على نموذج يناسب أهداف العمل، ومن المهم ملاحظة أن نماذج التحليلات التنبؤية تعمل من خلال عملية تكرارية.

يبدأ بالمعالجة المسبقة ثم يتم استخراج البيانات لفهم أهداف العمل متبوعًا بإعداد البيانات، وبمجرد اكتمال الإعداد يتم نمذجة البيانات وتقييمها ونشرها في النهاية وبمجرد اكتمال العملية يتم تكرارها مرة أخرى، وتلعب خوارزميات البيانات دورًا كبيرًا في هذا التحليل لأنها تُستخدم في التنقيب عن البيانات والتحليل الإحصائي للمساعدة في تحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات، وهناك عدة أنواع من الخوارزميات المضمنة في نموذج التحليلات المدمجة لأداء وظائف محددة.

تتضمن أمثلة هذه الخوارزميات خوارزميات السلاسل الزمنية وخوارزميات الارتباط وخوارزميات الانحدار وخوارزميات التجميع وأشجار القرار وخوارزميات الكشف الخارجة وخوارزميات الشبكة العصبونية التلافيفية، وكل خوارزمية تؤدي وظيفة محددة وعلى سبيل المثال تكتشف خوارزميات الكشف عن الحالات المتطرفة في مجموعة البيانات، بينما تتنبأ خوارزميات الانحدار بالمتغيرات المستمرة بناءً على المتغيرات الأخرى الموجودة في مجموعة البيانات.

كيفية إنشاء نماذج الخوارزمية التنبؤية

• تحديد النطاق، حيث تحدد العملية التي ستستخدم نماذج التحليلات التنبؤية وما ستكون عليه نتائج الأعمال المرجوة.

• بيانات الملف الشخصي، إنّ التحليلات التنبؤية كثيفة البيانات لذا فإن الخطوة التالية هي استكشاف البيانات اللازمة للتحليل، حيث يتعين على المنظمات أن تقرر مكان تخزينها وحالتها الحالية ومدى سهولة الوصول إليها.

• جمع البيانات وتنظيفها ودمجها، وذلك بمجرد العثور على البيانات يجب تنظيفها وجمعها وإنّها خطوة مهمة لأنّ نماذج التحليلات التنبؤية تحتاج إلى أساس قوي للعمل بفعالية.

• دمج التحليلات في عملية الأعمال، حيث لا يمكن استخدام النموذج إلا لدمجه في عملية الأعمال للحصول على أفضل النتائج.

• مراقبة النماذج وقياس نتائج الأعمال، حيث يحتاج النموذج إلى القياس لمعرفة ما إذا كان يقدم مساهمات حقيقية في عمليات الأعمال الشاملة.

حدود نماذج التحليلات التنبؤية

1- الحاجة إلى مجموعات بيانات تدريبية ضخمة

لكي تنجح نماذج التحليلات التنبؤية في التنبؤ بالنتائج يجب أن يكون هناك حجم عينة ضخم يمثل السكان، ومن الناحية المثالية يجب أن يتراوح حجم العينة بين الآلاف إلى بضعة ملايين، وإذا كانت مجموعات البيانات أصغر من نماذج التحليلات التنبؤية فسوف تتأثر بشكل غير ملائم بالتطرف في البيانات، ممّا سيؤدي إلى تشويه النتائج، كما تؤدي الحاجة إلى مجموعات بيانات ضخمة إلى إغلاق الكثير من المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي قد لا تمتلك هذا القدر الكبير من البيانات للعمل معها.

2- تصنيف البيانات بشكل صحيح

تعتمد نماذج التحليلات التنبؤية على خوارزميات التعلم الآلي ويمكن لهذه الخوارزميات تقييم البيانات بشكل صحيح إذا تم تصنيفها بشكل صحيح، ويُعد تصنيف البيانات عملية متطلبة ودقيقة بشكل خاص لأنها تحتاج إلى أن تكون دقيقة ويتسبب التصنيف والتوسيم غير الصحيحين في العديد من المشكلات مثل الأداء الضعيف والدقة في النتائج.

3- تطبيق ما تعلمته على حالات مختلفة

نماذج البيانات لديها مشكلة في التعميم وهي القدرة على نقل النتائج من حالة إلى أخرى، وفي حين أنّ النماذج التنبؤية فعالة في نتائجها لحالة واحدة فإنّها غالبًا ما تكافح لنقل نتائجها إلى موقف مختلف، ومن ثم هناك بعض مشكلات قابلية التطبيق عندما يتعلق الأمر بالنتائج المستمدة من نموذج التحليلات التنبؤية، ومع ذلك هناك حل في بعض الأساليب مثل نقل التعلم يمكن أن يساعد في التخفيف من بعض أوجه القصور هذه.

اليوم هناك مجموعة متنوعة من نماذج البيانات التنبؤية التي تم تطويرها لتلبية متطلبات وتطبيقات محددة، حيث يكون لكل النماذج الرئيسية التي يتم استخدامها رؤى مفيدة، ويمكن أن يساعد تحليل البيانات التنبؤية في تحديد الاتجاهات والأنماط التي ستسمح بتحسين أداء العمل.