Sigurno ste se susreli s tim da na internetu naiđete na ono što najviše volite, što ste upravo planirali kupiti i čak što su vam neki proizvodi iz snova. Naime oni koji vam to serviraju koriste se raznim alatima i programskim jezicima za takozvanu prediktivnu analitiku.
Ništa neobično u današnje vrijeme. Njihovi se alati i postupci temelje na nekim vašim povijesnim podatcima koje su negdje pokupili, sortirali, uredili, posložili i programskim jezicima pripremili za analizu. Vi ste im ili dali katkada dopuštenje za to ili možda niste, ali su oni došli do vas nekim okolnim putem. Ali ne mora biti ništa protuzakonito.
Tvrtke vas prate i donose odluke
Na primjer najviše se to ogleda u maloprodaji. Zamislite da tvrtke poput Amazona ili vaš lokalni lanac mješovitom robom upotrebljavaju svoje alate za predviđanje što ćete kupiti. Analiziraju vaše prošle kupnje, povijest pregledavanja na internetu, pa čak i sezonske trendove kako bi otkrili da ćete vjerojatno uzeti kremu za sunčanje u srpnju ili napraviti zalihe kave kada zahladi. To im pomaže optimizirati inventar, ciljati oglase ili vas čak potaknuti pravovremenim popustom.
U financijama će banke i investicijske tvrtke prediktivnom analitikom predvidjeti potencijalnu prijevaru s kreditnom karticom ili će modelirati trendove dionica na temelju ekonomskih pokazatelja i prošlih učinaka, dajući trgovcima na uvid hoće li kupiti ili prodati.
Prediktivna analiza spašava živote
Bolnice koriste alate kao što su R ili Microsoft Power BI za predviđanje ishoda pacijenata – primjerice koji su ljudi u opasnosti od ponovnog prijama nakon operacije. Obrađivanjem podataka o dobi, vitalnim vrijednostima i prethodnim stanjima, mogu odrediti prioritete skrbi ili prilagoditi tretmane, spašavajući živote i smanjujući troškove.
Tu je i proizvodnja, gdje postoje pravila predviđanja održavanja. Neke tvrtke upotrebljavaju softver kao što je SAP Predictive Analytics za praćenje podataka o stroju – vibracije, temperatura, trošenje – i predviđaju kada će se tvornički robot pokvariti. Na taj način ga popravljaju prije nego što zaustavi proizvodnu liniju, izbjegavajući skupe zastoje.
Neuronske mreže misle za vas
Čak je i u marketingu prediktivna analitika jako zastupljena. Alati kao što su Google Analytics 360 ili HubSpot mogu predvidjeti odlazak korisnika analizirajući angažman —recimo, ako ste prestali otvarati e-poštu ili posjećivati web mjesto. Marketinški stručnjaci tada se uključuju s kampanjom kako bi vas zadržali.
Ovdje su okosnica često modeli strojnog učenja – regresija razmišljanja, stabla odlučivanja ili neuronske mreže – hranjeni čistim, strukturiranim podacima. Ovi alati ne samo da pogađaju – uče obrasce i s vremenom usavršavaju svoja predviđanja.
Jeste li ikada sami pokušali kopati po analitici? Kakva vas predviđanja zanimaju? Jesmo li vam dali ideju što biste za svoje poslove i aktivnosti mogli istražiti i doći do poželjnog rezultata prediktivnom analitikom?
Analitika • News 