Прогнозная аналитика и имитационное моделирование

Прогнозная аналитика и имитационное моделирование

В этой статье – о прогнозной аналитике, ее связи с машинным обучением и о том, как имитационные модели используются для прогнозирования.

Для чего нужна прогнозная аналитика?

Прогнозная (или предиктивная) аналитика – это прогнозирование на основе исторических данных. Специалисты в этой сфере анализируют прошлые события с помощью статистических алгоритмов и методов машинного обучения, чтобы делать вероятностные прогнозы по поведению систем.

В повседневной жизни мы часто связываемся с прогнозной аналитикой. Например, если вы решите взять кредит, в банке проверят ваш кредитный рейтинг: это прогнозный показатель связан с тем, с какой вероятностью вы вернете деньги. Другой пример – телефоны, работающие на Android и их адаптивная система аккумуляторов. Она прогнозирует, какими приложениями владелец пользуется чаще всего и отдает им приоритет при распределении заряда аккумулятора.

Данные, полученные с помощью прогнозной аналитики, помогают оптимизировать процессы и управлять рисками. Вот как компании из разных сфер используют методы прогнозной аналитики:

  • Производство – для оптимизации производственных процессов, улучшения планирования технического обслуживания и запасов.
  • Здравоохранение – для составления расписаний, при планировании клинических испытаний и анализа фармацевтического рынка.
  • Нефть и газ – для планирования работы месторождений, оптимизации добычи полезных ископаемых, управления складами.
  • Бизнес-процессы – для инвестиционного и факторного анализа.
  • Цепи поставок – при проектировании новых маршрутов, управлении рисками, оптимизации запасов и процессов снабжения (как эти задачи помогает решать anyLogistix).

Почему прогнозная аналитика становится доступной?

Два тренда в ИТ делают прогнозную аналитику все более доступной:

Огромные массивы данных — Из-за низкой стоимости хранения данных и перехода традиционных оффлайн-активностей людей в онлайн компании могут собирать больше данных о поведении пользователей. Управлять данными становится проще, поэтому размер и сложность массивов данных больше не являются ограничивающими факторами.

Простота использования — Новые технологии хранения и обработки данных снижают затраты на анализ информации и ускоряют его. Упрощают анализ данных и технологии автоматического машинного обучения: эту задачу доверяют таким платформам как Project Bonsai от Microsoft и H2O.ai. Наконец, для инструментов прогнозной аналитики разрабатывают удобные пользовательские интерфейсы, чтобы ими могли воспользоваться специалисты, не знакомые с этой сферой.


Имитационное моделирование и прогнозная аналитика

Что общего у ИМ и прогнозной аналитики? Их методы изучения данных работают на основе моделей. Имитационные модели представляют текущее поведение системы, в то время как методы прогнозной аналитики используют модели, чтобы узнать, как будет вести себя система в будущем.

В прогнозной аналитике простая система моделируется с помощью деревьев решений. На их основе рассчитывается вероятность совершения события. Для больших наборов данных и сложных систем используются методы регрессии или машинного обучения на основе нейронных сетей. Результатом такого подхода может быть конкретное значение показателя, например, дата техобслуживания.

Еще одно отличие между этими подходами – их требования к данным. Разработчики моделей создают деревья решений на основе ограниченных исторических данных. Машинный алгоритм требует гораздо больше данных для обучения: их источниками могут быть как исторические данные, так и синтетические, полученные в результате экспериментов с имитационной моделью.

Имитационное моделирование может помочь, когда систему сложно описать математически или когда исторические данные не подходят для обучения машинных алгоритмов. Имитационная модель – это динамическая среда, где можно детально отразить взаимосвязи компонентов системы и понять, как они работают в совокупности. Специалисты по прогнозной аналитике используют имитационные модели для:

  • Генерации синтетических данных для машинных алгоритмов из-за нехватки исторических данных или невозможности провести эксперименты в реальной жизни.
  • Имитации сложных систем, их отдельных компонентов и внутренних взаимосвязей.

Новые технологии по сбору данных и мощные компьютеры делают машинное обучение все более популярным методом прогнозирования. Подробнее о машинном обучении и ИМ – в нашем блоге.

Узнайте, как фармацевтический гигант Pfizer использует ИМ для прогнозной аналитики в клинических исследованиях >>.



Предписывающая аналитика

Задача предписывающей аналитики – не строить прогнозы, а описывать действия для достижения целей и предупреждать о возможных последствиях. В основе предписывающей аналитики также может лежать имитационная модель: детальная визуализация процессов и возможность экспериментировать с моделью помогут пользователям понять, какие шаги необходимы для достижения целей и какое влияние эти действия окажут.


AnyLogic для прогнозной аналитики

Для оптимизации процессов и управления рисками в сложных системах компании все чаще строят аналитические прогнозы на основе имитационных моделей. Они позволяют проводить стресс-тесты, анализировать, как текущие действия повлияют на развитие системы, и планировать изменения на основе результатов экспериментов.

Компании по всему миру используют AnyLogic, чтобы спрогнозировать работу систем под влиянием различных факторов. AnyLogic упрощает подключение имитационных моделей к базам данных, интеграцию с существующими бизнес-системами и создание удобных пользовательских интерфейсов. AnyLogic – это мощный и гибкий инструмент для прогнозной аналитики: со статистикой и визуализацией, а также набором экспериментов для прогнозирования результатов и тестирования идей.

Узнайте больше о возможностях AnyLogic – скачайте бесплатную версию программы и обучающие ресурсы для начинающих! А чтобы быть в курсе наших новостей, подписывайтесь на ежемесячную рассылку.

Похожие материалы