Flytt ditt nettsted til våre Lightspeed webhotell, med cPanel, og
få 3-6 ganger raskere nettsider enn i dag. Pris: fra kr. 119/pr. år.

Prediktiv analyse er helt enkelt en prosess innen matematikk, som hjelper deg å forutse fremtidige resultater ved hjelp av analyser og forskningsmønstre. Modellen er i utgangspunktet basert på tidligere studert materiale, der forskjellene mellom nåtid og fortid bidrar i evalueringen av resultatet.

Slik brukes prediktiv analyse i praksis

Analytikerne starter prosessen ved å velge samt analysere de nødvendige modellene fra allerede eksisterende forskningsprosjekter. Med all den innsamlede informasjonen, alle prosessene og differensieringen tenker du kanskje at målingene er 100 % presise, men det kan være svikter i behandlingen av informasjon som brukes. Derfor sies det offisielt at prediktiv analyse som metode gir den nærmeste antakelsen av fremtidige resultater.

Når du for eksempel behandler informasjon som omhandler været, må du vurdere en mengde informasjon og flere modeller på samme tid for å differensiere og kombinere. Det samme gjelder om du forsøker å finne et mønster i spilleautomater – du trenger forskjellige typer gyldig informasjon. Når prosessen rundt grunnleggende analyser og informasjonsdifferensiering er gjennomført, blir resultatet samlet og omgjort. Fordi vi samler og omgjør informasjonen, kalles denne metoden esemblevarsling. Fremtidig informasjon integreres, prosessen vil starte igjen og nye antakelser vil annonseres.

Prediktiv analyse-metoder

Prosessen rundt det å forutsi noe deles gjerne inn å mindre ledd for å gjøre det hele mindre komplekst og komplisert. Detaljene er imidlertid svært viktige, siden vi håndterer forskjellig informasjon, der til og med de minste feil kan gi uriktige resultater i den endelige antakelsen. For å opprettholde den høyeste sannsynligheten for en presis antakelse, er prøvetaking en nødvendighet. Ikke bare gjør dette selve prosessen enklere, men det sparer oss en masse tid.

Forskerne konfigurerer mengden og typen tilgjengelige informasjonstester for å velge riktig modell tilpasset den aktuelle informasjonen. Modellen kan variere basert på informasjonsspesifikasjonene, da lineær regresjon vanligvis brukes i denne type modeller. Lineær regresjon har to variabler, om har en direkte eller indirekte tilknytning til hverandre. En av dem anses å være uavhengig, mens den andre er avhengig. Begge vil deretter noteres som grafer på aksen for videre kalkulering og beregning. En blir markert på x-aksen, og den andre blir markert på y-aksen. Den best egnede linja blir til slutt regnet som det gjeldende resultatet. Dette resultatet kan på sikt bli en del av en prediktiv analyse og brukes som allerede eksisterende informasjon.

Det er også komplekse metoder for å kartlegge utfallet basert på mengden og varianten av informasjonen. Disse modellene er imidlertid vanskelig å håndtere samt komplekse da de innebærer beslutningstrær og nevrale nettverk, med mer.

Nøkkelpunkter

Det er ikke feil å si at hjelpemidler som prediktive analyser kan hjelpe med å generere ganske korrekte spådommer vedrørende fremtidige resultater, noe som kan hjelpe de fleste sektorer og bedrifter med å unngå feil og å få suksess. Disse modellene er nøye tilpasset formålene de skal brukes til, slik at de gir de aller beste resultatene. Men husk at du ikke blindt bør stole på resultatene. Selv om modellene er bygd for å behandle spesifikk informasjon, vil de aldri klare å representere dagens marked fullt og helt.