予測分析：機械学習、データマイニング

投稿日: 2018年9月13日 作成者: climb
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知識は力であると私たちは皆知っています。しかし、このデータ駆動型経済では、過去の知識は十分でないかもしれません。それは、単なる後ろ向きの鏡のようなもので、私たちが完璧なビジョンだと思えるような、歴史的な情報を明らかにすることができます。利用可能なデータの量と技術が進歩するにつれて、予測的な洞察を得るためにデータを利用できる企業や組織は、先を見越して競争力を発揮します。

ここで、予測分析の出番です。予測分析は、機械学習、人工知能、統計およびデータマイニングアルゴリズムを使用して膨大な履歴データを処理および分析してパターンを見つけ、将来の結果の可能性を予測できるモデルを構築する高度なデータ分析手法です。

予測分析と機械学習のアプリケーションは、一般的に無限であり、実際にはほとんど毎日私たちの生活に触れています。 ATMマシンやスマートフォンに小切手を入金すると、特定の機械学習アルゴリズムがOCRを介して小切手上の手書きをテキストに変換しようとしています。顔認識、音声からテキスト、迷惑メールの検出、クレジットカード不正行為の検出、オンラインショッピング製品の検索、Netflixムービーの推奨、ローン申請の承認/却下など、すべて予測分析が関わっています。成功例は、ビジネスインテリジェンスアプリケーション、科学的発見、医学、医療、スポーツ、サイバーセキュリティ、マシンメンテナンス、天気予報、地震予知、鉱業、石油・ガス探査、法執行などで豊富です。予測分析で出来ないことはありません。

インベントリ管理、需要予測、リスクアセスメント、ターゲットマーケティング、チャーンの検出/防止、セグメンテーション、製品推奨、財務モデル、人材管理などの分野で、予測分析を取り入れる、強いインセンティブがある企業の利益は明らかです。彼らは、無駄を削減し、効率を改善し、コストを削減し、顧客を維持し、利益を増やすためのよりよい意思決定を行うことができます。

昔は、コストがかかりすぎてデータサイエンスのリソースが不足していたため、中小企業の機械学習技術の運用は夢で終わっていました。しかし、近年の成熟したクラウドベースのツールの普及は、基本的に予測分析の採用を取り入れています。

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