استحوذ التحليل التنبؤي على مجموعة كبيرة من المؤسسات لقدرته على التَّنبؤ بالنّتائج المستقبلية بدقّة عالية. نستعرض أدناه مفهوم التحليل التنبؤي وكيفيّة الاستفادة منه في شتّى المجالات من تمويل وتسويق ورعاية صحيّة. ونوضح المراحل التَّي تمرّ بها عمليّة تطوير وتدريب نموذج تنبؤي يحقق الأهداف المرجوة. كما نتطرّق إلى أبرز الأدوات والتقنيات المستخدمة في عملية تحليل واستخراج البيانات.
مفهوم التحليل التنبؤي
التحليل التنبؤي هو أحد أنواع تحليل البيانات الأربعة يهدف لعمل تنبؤات حول النتائج المستقبلية بالاعتماد على البيانات التاريخية وبعض تقنيات التحليل المتطورة كالنمذجة الإحصائية والبيانات الضخمة واستخراج البيانات والتعلم الآلي والعمليات الرياضية المتنوعة. بحيث يمكن لأي مؤسسة استخدام البيانات السابقة والحالية للتنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات في غضون ثواني أو أيام أو سنوات بشكل موثوق. كما تستطيع إيجاد الأنماط داخل البيانات واستغلالها لاكتشاف المخاطر والفرص.
فقد تم تصميم النماذج التنبؤية لاكتشاف العلاقات بين عوامل السلوك المختلفة، إذ تسمح تلك النماذج بتقييم الوعود أو المخاطرة التي تمثلها مجموعة معينة من الشروط، وتوجيه اتخاذ القرارات المستنيرة في شتى المجالات. فما هي أبرز حالات استخدام التحليل التنبؤي؟
حالات استخدام التحليل التنبؤي
تستخدم المؤسسات في الوقت الحالي التحليل التنبؤي بعدّة طرق، فهو يساعد المتبنين في عدة مجالات. فقد تحولت عدة مؤسسات إلى تحليلات البيانات الضخمة في السنوات الأخيرة للحفاظ على قدرتها التنافسية وتحسين ممارساتها. ومن استخدامات التحليل التنبؤي:
الفضاء الجوي
يمكن التنبؤ بتأثير عمليات الصيانة المحددة على موثوقية الطائرات، واستخدام الوقود والتوافر ووقت التشغيل.
السيارات
يمكن دمج سجلات متانة المكونات وفشلها في خطط التصنيع القادمة، إذ يتمّ دراسة سلوك السائق لتطوير تقنيات مساعدة أفضل للسائق، للوصول إلى سيارات ذاتية القيادة.
الطاقة
يتم التنبؤ بنسب الأسعار والطلب، إذ يتم تحديد تأثير الأحداث الجوية وتعطل المعدات واللوائح والمتغيرات الأخرى على تكاليف الخدمة.
الخدمات المالية
يستخدم لتعزيز الرؤى كتطوير نماذج مخاطر الائتمان واكتشاف الاحتيال والتنبؤ باتجاهات السوق المالية والإيرادات وتحسين سلاسل التوريد، وتأثير السياسات والقوانين واللوائح الجديدة على الشركات والأسواق.
التصنيع
يتم التنبؤ بموقع ومعدل أعطال الماكينة، إذ يتم تحسين عمليات تسليم المواد الخام بالاعتماد على الطلبات المستقبلية المتوقعة.
البيع بالتجزئة
تتم متابعة العميل عبر الإنترنت في الوقت الحقيقي لتحديد هل يتم توفير معلومات إضافية عن المنتج أو حوافز تزيد احتمالية إتمام المعاملة.
تستخدم شركات البيع بالتجزئة التحليلات التنبؤية لفهم مدى تلبية المتجر لمتطلبات المبيعات الخاصة به، وكيفية أداء المبيعات عبر الإنترنت، وما هي الخطوات التي يجب اتخاذها لتحقيق ربح أكبر. في صناعة البيع بالتجزئة، يركز هذا النوع من التحليل على كيفية تصرف العملاء لفهم العناصر التي يفضلون شرائها أو المتاجر التي يتسوقون فيها.
كما يستخدم للتنبؤ بمتطلبات المخزون وإدارة جداول الشحن وتكوين تخطيطات المتجر لزيادة المبيعات إلى أقصى حد ممكن.
القانون
يستخدم التحليل التنبؤي لاكتشاف مختلف أنواع السلوكيات الإجرامية وإيقافها قبل حدوث أضرار جسيمة. كما يمكن دراسة سلوكيات المستخدم وإجراءاته، واكتشاف الأنشطة غير المألوفة، كالاحتيال على بطاقات الائتمان وتجسس الشركات إلى الهجمات الإلكترونية.
الرعاية الصحية
يُستخدم في إدارة سلاسل التوريد، والتنبؤ بتدهور حالة المريض ومنعه، ومنع انتحار المريض وإيذاء نفسه، تسريع تشخيص الأمراض وتحديد خيارات العلاج الأكثر فعالية.
إضافة إلى إمكانية تحديد المرضى المعرضين لخطر كبير للإصابة بحالات أو أمراض معينة بالاعتماد على بعض العوامل كأعمارهم وتاريخهم الطبي وعاداتهم ونمط حياتهم. حيث تستخدم تلك المعلومات لتوجيه جهود الرعاية الوقائية والتدخل المبكر، بالتّالي تحسين النتائج الصحية وخفض تكاليف الرعاية الصحية.
الطقس
تُستخدم النمذجة التنبؤية أيضًا في التنبؤ بالطقس، حيث يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل بيانات الطقس التاريخية للتنبؤ بأنماط الطقس المستقبلية. يمكن استخدام هذه التنبؤات لتوجيه القرارات المتعلقة بكل شيء بدءًا من زراعة المحاصيل وحتى التخطيط للاستجابة لحالات الطوارئ.
المستحضرات الصيدلانية
يمكن الاستفادة من التحليل التنبؤي في صناعة الأدوية لتحسين النتائج الصحية للمرضى. كما يمكن دمج الرؤى المتولدة من التحليل التنبؤي في الحملات التسويقية، مما يزيد من وعي المرضى بخيارات العلاج المتاحة لهم.
التأمين
يبسط تقييم مخاطر الشركة لكل عميل، كما يوفر الوقت، وتحسين عمليات إدارة المخاطر لديها، إضافة إلى تقليل نفقات التشغيل.
النفط والغاز
يستخدم التحليل التنبؤي في صناعة النفط والغاز لمنع الاضطرابات فالتنبؤ بالوقت الذي تحتاج فيه الآلات الأساسية إلى الصيانة، يمكن لشركات النفط والغاز الحفاظ على سير العمليات بسلاسة واتخاذ تدابير وقائية لتقليل المخاطر على البيئة والعمال.
الحكومة والقطاع العام
يساعد التحليل التنبؤي الوكالات على منع الخسائر المالية، والتحايل على الإجراءات الضارة ضد تكنولوجيا المعلومات، وحتى إنقاذ الأرواح.
هنا السؤال الذي سوف يطرح نفسه بقوة هو كيف يتم تطوير نموذج يمكنه فعل كلّ ذلك؟
مراحل تطوير نموذج تنبؤي
عند تطوير نموذج تنبؤي يتبع علماء البيانات عملية منظمة تتضمّن الخطوات التّالية:
جمع البيانات
يتمّ جمع البيانات من عدّة مصادر بما يتضمّن: قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وأدوات التنقيب على الويب.
تنظيف البيانات
يتم تهيئة البيانات وإعدادها للتحليل بإزالة التكرارات وتعبئة القيم المفقودة.
هندسة الميزات
تُحدَّد الأنماط أو المتغيّرات المرتبطة ببعضها لتحديد الاتجاهات وإجراء التَّنبؤات.
اختيار النَّموذج
يتمّ اختيار خوارزمية التَّعلم الآلي الأنسب لكلّ من نوع البيانات التّي يتم تحليلها ومهمة التنبؤ المطروحة.
تدريب النموذج
تستخدم البيانات التَّاريخية لتدريب خوارزمية التَّعلم الآلي.
تقييم النموذج
حيث يتمّ اختبار دقة النّموذج وموثوقيته باستخدام مجموعة من البيانات منفصلة عن البيانات التي تم تدريب النموذج عليها.
نشر النموذج
تنفيذ النموذج في بيئة الإنتاج، بحيث يستخدم لإجراء تنبؤات مباشرةً.
مراحل اكتشاف الأنماط وتحديد الاتجاهات
لاكتشاف الأنماط وتحديد الاتجاهات المستقبلية تُستخدَم التّصور والتّحليل الإحصائي والتَّعلم الآلي واستخراج البيانات كما يلي:
مرحلة تنظيف البيانات
أول مرحلة في مراحل تحديد الأنماط والاتجاهات هي تنظيف البيانات ومعالجتها وتحويلها إلى تنسيق جاهز للتَّحليل.
حيث تتضمّن مرحلة التَّنظيف: إيجاد القيم المفقودة، وإزالة القيم غير المرغوبة، تحديد الأخطاء وإزالتها.
مرحلة التّصوير
أي إنشاء تمثيلات مرئيّة للبيانات كالرسوم البيانية الخطية والمخططات، وهي أسهل طريقة لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات. حيث تساعد تلك التَّصورات في التَّحديد السريع للأنماط والاتجاهات التي قد لا تكون واضحة بشكل مباشرةً عند عرض البيانات الأولية.
من أبرز أدوات التَّصوير PowerBI وTableau وMatplotlib.
مرحلة التَّعلم الآلي
تستخدم خوارزميات التعلم الآلي كأشجار القرار والتجميع والشبكات العصبية لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات. كما يمكن تدريبها لتحديد الأنماط والاتجاهات غير الواضحة للعين البشرية مباشرةً.
فبعد معالجة البيانات، يؤخذ مجموعة منها ويتم تقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار، بحيث يتمّ تدريب النَّموذج باستخدام تلك المجموعة، ثُمَّ يُقيَّم النموذج على أدائه باستخدام مجموعة بيانات الاختبار. فلو لم تحصل على النتيجة المرجوة، تستطيع إعادة تدريب النموذج وتعديل معلمات البيانات حتى تحصل على أفضل أداء ممكن.
استخراج الأنماط
تعتبر كلّ من تقنيتي التَّنقيب عن قواعد الارتباط والأنماط التسلسلية أساسيتين لاستخراج واكتشاف الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. إذ تساعد في تحديد الارتباطات بين المتغيّرات في البيانات، وكذلك الأنماط والاتجاهات التي قد لا تكون واضحة للعين البشرية بشكل مباشر.
من أبرز الأدوات التي تُستخدَم لإجراء تحليل التنقيب عن البيانات هي WEKA أو RapidMiner أو KNIME أو Orange.
التحليل الإحصائي وكشف الاتجاه
يمكن تحديد أنماط البيانات واتجاهاتها باستخدام تقنيات واستراتيجيات مخصّصة بما يتضمّن: تحليل الانحدار، وتحليل السَّلاسل الزَّمنية، واختبار الفرضيّات، والتَّجانس الأسي.
فهي تساعد في تحديد الارتباطات بين المتغيّرات المميّزة في البيانات وفيما بعد الاتجاهات المستقبلية.
من أبرز الأدوات المستخدمة في التّحليل الإحصائي: R وPython وSAS.
مراحل عملية استخراج بيانات تدريب النَّموذج
تتألّف عمليّة استخراج بيانات تدريب النَّموذج من ست مراحل هي: فهم الأعمال، وفهم البيانات، وإعداد البيانات، والنَّمذجة، والتّقييم، والنَّشر.
فهم الأعمال
تدور حول فهم أهداف ومتطلبات ونطاق المشروع، وتتكون من أربع مهام: تحديد أهداف العمل من خلال فهم متطلبات أصحاب المصلحة، تقييم الوضع لتحديد مدى توفر الموارد ومتطلبات المشروع والمخاطر والطوارئ، تحديد كيف يبدو النجاح من منظور تقني، تحديد الخطط التفصيلية لأدوات المشروع واختيار التقنيات والأدوات.
فهم البيانات
تتضمن تحديد وجمع وتحليل مجموعات البيانات اللازمة لتحقيق أهداف المشروع، تتكوّن من أربع مهام: جمع البيانات الأولية، ووصفها واستكشافها، والتَّحقق من جودتها.
إعداد البيانات
تشكّل الجزء الأكبر من المشروع، وتتألف من خمس مهام: اختيار مجموعات البيانات وتوثيق سبب الإدراج أو الاستبعاد، تنظيف البيانات، تكوين البيانات عبر استخلاص سمات جديدة من البيانات الموجودة، ودمج البيانات من عدّة مصادر، وتنسيقها.
النَّمذجة
تتضمّن أربع مهام: اختيار تقنيات النمذجة، إنشاء تصميمات الاختبار، بناء النماذج، تقييم النماذج.
التَّقييم
تدور حول تحديد النموذج الذّي يلّبي احتياجات العمل، ويتكوّن من: تقييم النتائج، مراجعة العملية، تحديد الخطوات التّالية.
النَّشر
تهدف إلى تفعيل النّموذج، وتتكوّن من أربع مهام: تطوير خطة لنشر النموذج، ووضع خطة للمراقبة والصّيانة، وإصدار تقرير نهائي، ومراجعة المشروع.
أدوات تحليل البيانات واستخراجها
يستخدم في عملية استخراج البيانات مجموعة من الأدوات والتقنيات أبرزها:
- أداوت تنظيف البيانات وإعدادها: قبل البدء بتحليل البيانات ومعالجتها، يجب تحديد الأخطاء وإزالتها، وتحديد البيانات المفقودة. في معظم الأحيان، تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي في المهام المرتبطة بالتَّخطيط والتَّعلم والتَّفكير وحلّ المشكلات.
- أدوات تعلم القواعد الرابطة: كما تُعرف باسم تحليل سلة السوق، وتُستخدم للبحث عن العلاقات بين المتغيرات في مجموعة البيانات. من الممكن أن يستخدمها بائع التجزئة لتحديد المنتجات التي يتم شراؤها عادةً مع بعضها.
- أدوات تجميع البيانات: تستخدم لتقسيم مجموعة البيانات إلى فئات فرعية ذات معنى لفهم بنية البيانات.
- أدوات تحليل البيانات: لاستخلاص المعرفة من البيانات.
- مستودعات البيانات: وهو مجموعة من بيانات الأعمال، أساسية في عمليات التنقيب عن البيانات.
- التعلم الآلي: يساعد في أتمتة عملية البحث عن الأنماط في بياناتك، تُستخدم مع مجموعة معينة من البيانات للتنبؤ بقيم كالمبيعات أو درجات الحرارة أو أسعار الأسهم.
أبرز تقنيات التّعلم الآلي
يستخدم في التحليل التنبؤي ثلاث تقنيّات: أشجار القرار Decision trees، والشَّبكات العصبيّة Neural Networks، وتحليل الانحدار Regression Analysis.
أشجار القرار
تساعد أشجار القرار عندما تريد أن تفهم الأسباب التي تؤدي إلى قرارات شخص ما، فهو يضع البيانات في مختلف الأقسام بالاعتماد على متغيرات محددة كالسعر أو القيمة السوقية.
تبدو كشجرة تحتوي عدة فروع وأوراق فردية، حيث تشير الفروع إلى الاختيارات المتاحة في حين تشير الإجازات الفردية إلى قرارًا معينًا.
تحليل الانحدار
يستخدم عندما تريد تحديد الأنماط في مجموعات كبيرة من البيانات وعند وجود علاقة خطية بين المدخلات. إذ يعمل من خلال معرفة صيغة تمثل العلاقة بين المدخلات الموجودة في مجموعة البيانات كافة.
الشبكات العصبية
تطورت الشبكات العصبية كأحد أشكال التحليلات التنبؤية عبر تقليد الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري. إذ يمكنه التعامل مع علاقات البيانات المعقدة باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط.
نمذجة السلاسل الزمنية
في بعض الأحيان، ترتبط البيانات بالوقت، فيعتمد التحليل التنبؤي المحدد على العلاقة بين توقيت الأشياء التي تحدث. إذ تقوم هذه الأنواع بتقييم المدخلات بترددات محددة كالتكرارات اليومية أو الأسبوعية أو الشهرية. ثمّ تبحث النماذج التحليلية عن الموسمية أو الاتجاهات أو الأنماط السلوكية بناءً على التوقيت. يفيد هذا النوع للتنبؤ بالوقت الذي تكون فيه الحاجة إلى فترات الذروة لخدمة العملاء أو الوقت الذي سيتم فيه إجراء مبيعات محددة.
مزايا التحليل التنبؤي
يوجد عدة فوائد لاستخدام التحليل التنبؤي في الصناعات منها:
تحسين عملية اتخاذ القرار
ترتبط عملية صنع القرار في المؤسسة ارتباطًا مباشرًا بكمية البيانات التي يمكن للمؤسسة الوصول إليها.
فهو يسمح للشركات بتحديد أنماط سلوك الشراء للعملاء، وتحديد الممارسات التي تساعد أو تعيق الربح، وتقرر الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحسين الأعمال.
زيادة الكفاءة
تعتمد عدة صناعات على الصيانة التنبؤية للحفاظ على عمل المعدات وتقليل الاضطرابات في سلسلة التوريد الخاصة بالشركة. بالتّالي تقليل الأرباح، كما قد يسبب انقطاع سلسلة توريد النفط والغاز إلى ارتفاع أسعار الوقود حول العالم.
الصيانة الوقائية
فهو يساعد في تحديد طرق جديدة لتبسيط المعاملات التجارية، وتقليل الهدر غير الضروري، والسماح للشركات بالتكيف مع الاتجاهات بشكل أسرع.
تحسين إدارة المخاطر
يساعد التحليل التنبؤي في دراسة كميات كبيرة من البيانات لتوقع الاحتيال ومنعه، واكتشاف نقاط الضعف، ومنع الخسائر المالية الكبيرة. إضافة إلى التعلم من أخطاء الماضي للارتقاء نحو مستقبل أكثر نجاحًا.
تعزيز المبيعات
من خلال تتبع العملاء الأفراد وإنشاء استراتيجيات تسويقية تناسب اهتمامات الشخص.
تحليلات التسويق
يسمح بتمييز الحملات التسويقية الناجحة عن غير الناجحة بالتالي تهيئة الظروف اللازمة لرغبة العميل في الحصول على منتج.
تحسين إدارة سلسلة التوريد
يبسط التحليل التنبؤي إدارة سلسلة التوريد عبر تتبع كيفية استخدام الموارد والتنبؤ بموعد تجديدها.
عيوب التحليلات التنبؤية
تفيد أدوات التحليل التنبؤي بشكل كبير في عدة مجالات لكن لا يخلو الأمر من بعض العيوب التي يجب على معرفتها:
عدم إمكانية التنبؤ بكل السلوك البشري
يستطيع التحليل التنبؤي التنبؤ بالسلوك البشري بدقة وموثوقية، لكن ليس كل السلوك البشري.
ضرورة تحديث البيانات باستمرار
يقوم التحليل التنبؤي الناجح على معلومات محدثة باستمرار، فقد تكون البيانات الواردة من العام السابق قديمة جدًا لا تستطيع التنبؤ بالاتجاهات والأنماط في السوق العالمية اليوم، مما يسبب خسائر مالية كبيرة للمؤسسة.
ضرورة وجود أهداف واضحة
يجب وجود أهداف واضحة لتحقيقها أو مشاكل يجب حلها عند استخدام التحليل التنبؤي، كي لا يتم إنفاق الوقت والمال الثمين في التنقيب عن البيانات غير المرتبطة لفهمها.
فالقيمة الحقيقية للتحليل التنبؤي تأتي من الأسئلة المدروسة حول المشكلات المعروفة.
بيانات غير مكتملة
إذ ينتج عنها تحريف الرؤى، بالتالي تزيد مخاطر الشركة.
عدم دقة بعض البيانات
لا يقدم كل العملاء معلومات صادقة أو دقيقة نتيجة التحفظات الشخصية أو عدم صدق العميل مما يسبب رؤى منحرفة.
باختصار، يعدّ التحليل التنبؤي أداة قيّمة وقويّة تُستخدَم للتنبؤ بالاتجاهات والأنماط المستقبلية في مختلف المجالات. فمن خلال تحليل البيانات التّاريخية وتحديد الميزات المتعلقة، يمكن لخوارزميات التَّعلم الآلي تطوير نماذج تستطيع توجيه عملية صنع القرار وتحسين النَّتائج في كل من التَّمويل والتَّسويق والرعاية الصحيّة والتَّنبؤ بالطقس. لكنّه ليس علمًا مثاليًا، إذ لا يخلو من القيود حيث تستطيع خوارزميّات التَّعلم الآلي تحديد الأنماط والعلاقات في البيانات، لكنّها غير قادرة على التَّنبؤ بدقّة بالأحداث المستقبلية دائماً. كما قد تكون النَّماذج التَّنبؤية متحيّزة في حال استخدام بيانات لا تمثّل السكان قيد الدراسة عند تدريبها.
المراجع
