آشنایی با تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

در بسیاری از شرکت‌ها، دیگر تصمیم‌گیری‌ها فقط بر اساس تجربه یا حدس گرفته نمی‌شوند. مدیران می‌خواهند قبل از وقوع یک اتفاق، از آن آگاه باشند؛ مثلاً بدانند چه زمانی فروش بالا می‌رود، کدام مشتری سایت را ترک می‌کند، یا چه محصولی ممکن است به‌زودی پرفروش‌ شود. امروزه این نوع پیش‌بینی‌ها در کسب‌وکارها، بیمارستان‌ها، فروشگاه‌های آنلاین و حتی صنعت حمل‌ونقل انجام می‌شود. دنیایی که در آن داده‌ها به ما کمک می‌کنند آینده را بهتر حدس بزنیم و تصمیم‌های کم‌ریسک‌تری بگیریم.

در ادامه این مقاله با مفهوم تحلیل پیش‌بینی‌کننده، کاربردهای واقعی آن و نقش پایتون در این حوزه آشنا می‌شویم.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده یعنی چه؟

تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) یعنی استفاده از الگوهای موجود در داده‌های گذشته برای پیش‌بینی اتفاق‌های آینده. به زبان ساده، داده‌هایی که قبلاً جمع شده‌اند بررسی می‌شوند تا بفهمیم چه رفتاری در آینده تکرار می‌شود یا چه چیزی احتمال دارد رخ دهد.

برای مثال می‌توان با تحلیل پیش‌بینی‌کننده به این سؤال‌ها پاسخ داد:

• آیا فروش ماه آینده افزایش می‌یاید یا کاهش؟
• چه زمانی بیشترین تقاضا برای سفر یا خرید آنلاین وجود دارد؟
• کدام مشتری احتمال دارد دیگر به سایت بازنگردد؟
• آیا قیمت یک محصول یا ارز در روزهای آینده تغییر چشمگیری دارد؟

در واقع هدف این روش ارائه‌ی تصویر دقیق‌تر از آینده است تا تصمیم‌ها فقط وابسته به حس و تجربه نباشند، بلکه حساب‌شده و بر اساس داده گرفته شوند.

چرا Predictive Analytics اهمیت دارد؟

ما در دورانی زندگی می‌کنیم که حجم داده‌ها هر روز بیشتر می‌شود، اما داشتن داده به‌تنهایی کافی نیست. مهم این است که بتوانیم از دل این داده‌ها آینده را بفهمیم و تصمیم بگیریم که چه کاری باید انجام دهیم. همینجاست که تحلیل پیش‌بینی‌کننده ارزش خود را نشان می‌دهد.

این روش کمک می‌کند:

• قبل از وقوع مشکل، آن را شناسایی کنیم.
• منابع را هوشمندانه‌تر مدیریت کنیم.
• تصمیم‌های مهم را بر اساس داده بگیریم.
• رفتار مشتریان را بهتر درک کنیم.
• برای آینده برنامه‌ریزی قابل اعتماد‌تری داشته باشیم.

در واقع، تحلیل پیش‌بینی‌کننده باعث می‌شود تصمیم‌ها تصادفی نباشند. شرکت‌ها، بیمارستان‌ها، فروشگاه‌ها و حتی استارتاپ‌های کوچک می‌توانند با استفاده از این نوع تحلیل، دقیق‌تر بفهمند چه چیزی در راه است و چطور باید برای آن آماده شوند.

کاربردهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده در زندگی روزمره

تحلیل پیش‌بینی‌کننده در زندگی روزمره و کسب‌وکارها حضور جدی دارد. بسیاری از تصمیم‌هایی که در سایت‌های خرید، اپلیکیشن‌های پزشکی یا حتی فروشگاه‌های آنلاین مشاهده می‌کنیم، نتیجه استفاده از Predictive Analytics هستند:

• فروشگاه‌های آنلاین: وقتی دیجی‌کالا، آمازون یا نتفلیکس محصول یا فیلمی را به شما پیشنهاد می‌کنند، درواقع در حال پیش‌بینی سلیقه و رفتار شما هستند.

• بازاریابی و فروش: شرکت‌ها از داده‌های مشتریان استفاده می‌کنند تا حدس بزنند چه کسی احتمال خرید بیشتری دارد و چه زمانی زمان مناسب برای ارائه یک پیشنهاد ویژه است.
• پیش‌بینی ریزش مشتری: با تحلیل رفتار کاربران می‌توان فهمید چه کسی احتمال دارد دیگر به سایت بازنگردد و چگونه می‌توان او را نگه داشت.
• حمل‌ونقل و سفر: در حوزه‌هایی مثل بلیط هواپیما یا تاکسی اینترنتی، تقاضای سفر در روزها و ساعات مختلف پیش‌بینی می‌شود تا قیمت‌گذاری و برنامه‌ریزی دقیق‌تر انجام شود.
• پزشکی: سیستم‌های هوشمند می‌توانند بر اساس نشانه‌های اولیه، احتمال بیماری را قبل از ظاهر شدن علائم هشدار دهند.
• مالی و بانکی: تشخیص تراکنش مشکوک یا پیش‌بینی خطر تقلب، نمونه‌ای از تحلیل پیش‌بینی‌کننده در امنیت مالی است.
• نگهداری تجهیزات: در کارخانه‌ها و صنایع بزرگ، قبل از خراب شدن دستگاه‌ها می‌توان زمان تعمیر را پیش‌بینی کرد تا از خسارت‌های جدی جلوگیری شود.

در تمام این مثال‌ها هدف یک چیز است: تصمیم‌گیری دقیق‌تر، پیش از آنکه دیر شود.

نقش زبان برنامه‌نویسی پایتون در Predictive Analytics

اگر بخواهیم وارد دنیای تحلیل داده و پیش‌بینی آینده شویم، اولین سوال این است: از کجا باید شروع کرد؟ پاسخ بیشتر متخصصان یکی است: پایتون.

پایتون تبدیل به زبان اصلی تحلیل داده در جهان شده و تقریباً تمام دانشگاه‌ها، شرکت‌ها و استارتاپ‌های هوش مصنوعی از آن استفاده می‌کنند. دلیلش این است که:

• یادگیری آن نسبت به زبان‌های دیگر بسیار ساده‌تر است.
• برای شروع، نیازی نیست حرفه‌ایِ برنامه‌نویسی باشید.
• ابزارها و کتابخانه‌های آماده دارد که کار را راحت‌تر می‌کنند.
• هزاران منبع آموزشی و انجمن فعال در اینترنت وجود دارد.
• فقط با چند خط کد می‌شود داده را بررسی و تحلیل کرد.

یکی از نکات جالب این حوزه این است که بسیاری از تحلیل‌گران داده برنامه‌نویس حرفه‌ای نیستند؛ فقط پایتون را بلدند و می‌توانند با داده‌ها فکر کنند. به همین دلیل، پایتون بهترین زبان برای شروع این مسیر است؛ مسیری که می‌تواند به فرصت‌های شغلی جذاب و پروژه‌های واقعی منتهی شود.

بیشتر بخوانید: “معرفی جامع کتابخانه‌های پایتون بر اساس کاربرد+ مقایسه آن‌ها“

آیا برای یادگیری Predictive Analytics باید متخصص باشیم؟

خیلی‌ها فکر می‌کنند تحلیل پیش‌بینی‌کننده فقط مخصوص افراد حرفه‌ای، دانشمندان داده یا کسانی است که سال‌ها تجربه برنامه‌نویسی دارند؛ اما واقعیت کاملاً برعکس است. برای شروع این مسیر لازم نیست متخصص باشید یا فرمول‌های پیچیده‌ی آماری بلد باشید — کافیست مقدمات پایتون را یاد بگیرید و بتوانید با داده‌ها ارتباط برقرار کنید. اگر بتوانید کارهای زیر را انجام دهید، یعنی آماده ورود به این حوزه هستید:

• داده را وارد برنامه کنید؛
• کمی آن را مرتب کنید؛
• یک نمای کلی از آن ببینید و تحلیل اولیه انجام دهید.

همین مهارت‌های ساده می‌توانند نقطه شروع مسیر شما باشد. بسیاری از افرادی که امروز در شرکت‌ها و استارتاپ‌ها مشغول تحلیل داده هستند، در ابتدا متخصص نبودند؛ فقط یاد گرفتند چطور با پایتون فکر کنند.

در واقع تحلیل پیش‌بینی‌کننده بیشتر از اینکه به تخصص‌های پیچیده نیاز داشته باشد، به کنجکاوی و علاقه به درک رفتار داده‌ها نیاز دارد. تخصص واقعی در ادامه و با انجام پروژه‌های واقعی شکل می‌گیرد — نه قبل از شروع مسیر.

نقشه راه تبدیل شدن به متخصص تحلیل پیش‌بینی‌کننده 

برای ورود به دنیای تحلیل پیش‌بینی‌کننده نیازی نیست از همان روز اول متخصص باشید. این مسیر قدم‌به‌قدم ساخته می‌شود و هر مرحله تنها شما را برای مرحله بعد آماده می‌کند. کافی است مسیر را درست بشناسید و از نقطه مناسب شروع کنید.

۱. شروع با یادگیری پایتون

قدم اول یادگیری پایتون است؛ زبانی ساده و قدرتمند که بیشتر تحلیل‌گران داده در دنیا از آن استفاده می‌کنند. در این مرحله باید مفاهیم پایه را یاد بگیرید تا بتوانید با برنامه‌نویسی ارتباط بگیرید.

۲. درک داده و تحلیل اولیه

بعد از یادگیری مقدمات پایتون، وارد دنیای داده می‌شوید. یاد می‌گیرید چطور داده را وارد برنامه کنید، آن را مرتب کنید و تصویر کلی از آن به‌دست بیاورید. اینجا نخستین جایی است که حس می‌کنید می‌توانید از داده‌ها سوال بپرسید و جواب بگیرید.

۳. شناخت کاربردها و الهام گرفتن از مثال‌های واقعی

وقتی درک اولیه از داده‌ها پیدا کردید، وقت آن است که ببینید این مهارت در دنیای واقعی چه کارهایی می‌تواند انجام دهد: پیش‌بینی فروش، تحلیل رفتار مشتری، تشخیص ریزش کاربران، برنامه‌ریزی سفر و ده‌ها مثال دیگر. این مرحله، دید شما را باز می‌کند و مسیرتان را واضح‌تر.

۴. اجرای پروژه‌های کوچک و قابل انجام

در این بخش یاد می‌گیرید چطور با داده‌های ساده شروع کنید و پروژه‌های کوچک انجام دهید؛ حتی تحلیل فروش یک فایل اکسل می‌تواند اولین پروژه عملی و نقطه شروع ساخت نمونه‌کار و پورتفولیو باشد.

۵. ورود به پروژه‌های کاربردی‌تر و تخصصی‌تر

وقتی چند پروژه کوچک انجام دادید، تحلیل برای شما از «تمرین» به «حل مسئله واقعی» تبدیل می‌شود. این نقطه‌ای است که می‌توانید خودتان را تحلیل‌گر بدانید — کسی که می‌تواند داده را به تصمیم تبدیل کند.

بیشتر بخوانید: “نگاهی به شغل دانشمند پژوهشی (Research Scientist) در هوش مصنوعی“

جمع‌بندی

تحلیل پیش‌بینی‌کننده ثابت می‌کند که تصمیم‌های مهم دیگر نباید بر پایه حدس و تجربه باشند؛ داده‌ها می‌توانند آینده را قابل پیش‌بینی‌تر کنند و راه درست را نشان دهند. امروز در کسب‌وکارها، پزشکی، حمل‌ونقل، بازاریابی و حتی فروشگاه‌های آنلاین، Predictive Analytics نقشی جدی در تصمیم‌گیری دارد.

نکته مهم این است که ورود به این حوزه به تخصص‌های پیچیده وابسته نیست. کافی است بتوانید با داده‌ها ارتباط برقرار کنید و ابزار درستی در اختیار داشته باشید. پایتون همان ابزاری است که مسیر بسیاری از تحلیل‌گران و متخصصان داده از آن شروع شده؛ زبانی ساده، قدرتمند و کاربردی که درهای زیادی را در دنیای آینده باز می‌کند.

به همین دلیل اگر قصد دارید وارد این مسیر شوید، اولین قدم یادگیری پایتون است.

در دوره آموزش پایتون آکادمی آمانج، این زبان از پایه و با مثال‌های واقعی آموزش داده می‌شود تا حتی کسانی که هیچ تجربه برنامه‌نویسی ندارند هم بتوانند وارد این مسیر شوند.

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...