デジタル製品やサービスの急速な普及により、かつてないほど膨大な量のデータが生成されています。その結果、利用可能なデータから価値を引き出すために、ビッグデータ分析や戦略を活用する組織が増えています。
参照: 職務内容: ビッグデータ モデラー (TechRepublic Premium)
これらのデータは、特に既存のデータセットから将来の洞察を導き出したい組織にとって、人間が手作業で分析するには複雑かつ膨大すぎる場合が多くあります。組織は、データポイントを結び付け、データ内のパターンを特定するために、予測モデリングツールを活用しています。適切な予測モデリングツールと戦略を活用することで、企業は将来の出来事、顧客行動、市場動向を予測することが可能になります。
ジャンプ先:
- 予測モデリングとは何ですか?
- 予測モデリングの利点
- 予測モデルの構築方法
- 予測モデルの例
予測モデリングとは何ですか?
予測分析の一要素である予測モデリングは、過去のデータまたはリアルタイムデータを用いて将来の結果や事象を予測する統計プロセスです。企業は、売上予測、顧客行動の理解、市場リスクの軽減のために予測モデリングを利用することがよくあります。また、過去の事象が将来再び発生する可能性を判断するためにも使用されます。
予測モデリングソリューションでは、大規模なデータセットを分析するために、データマイニング技術が頻繁に使用されます。予測モデリングプロセスの一般的なステップには、データの収集、統計分析の実行、予測の作成、そしてモデルの検証または修正が含まれます。これらのプロセスは、追加の入力データが利用可能になった場合に繰り返されます。
予測モデリングの利点
組織は予測モデリングを活用することで、ビジネス成果の予測に必要な時間、労力、そしてリソースを削減しています。予測モデリングを活用する主なメリットは以下のとおりです。
- リスクの最小化: 予測モデリングにより、組織がサイバー攻撃、不正な取引、その他の種類のリスクにさらされる可能性を予測できます。
- マーケティング キャンペーンの最適化: 予測モデリングを使用すると、組織は顧客の洞察を明らかにして、マーケティング キャンペーンをカスタマイズおよび再調整できます。
- 利益率の最大化: 予測モデリングを使用すると、売上収益の予測、在庫の予測、価格戦略の作成を行うことができます。
- リソースの優先順位付け：予測モデリングは、組織のリソースの優先順位付けにいくつかの方法で役立ちます。例えば、営業チームはコンバージョンが見込まれるリードのリストを受け取ることで、これらの優先度の高いリードにより多くの時間と労力を割り当てることができます。
参照: トップデータ品質ツール (TechRepublic)
予測モデリングにおける課題、あるいは限界の一つは、結果の精度がモデル構築に使用されたデータの品質に左右されることです。予測モデリングの効果を最大限に高めるためには、組織はデータ品質ツールを導入し、データの正確性、安全性、信頼性を維持する必要があります。また、予測モデリングのニーズに合わせてデータをクレンジングおよびフォーマットし、ビジネスで利用できるように準備することも重要です。
予測モデルの構築方法
予測モデリングには様々な手法があります。最も普及している2つの手法は、それぞれニューラルネットワークと回帰分析です。統計学において、回帰分析とは入力変数と出力変数の関係性を確立することを指します。予測モデルは、変数に応じて線形または非線形になります。
ニューラルネットワークでは、予測モデリングツールは階層的に相互接続されたノードを使用します。これは人間の脳に着想を得たモデルです。これらのノードは変数間のパターンと関係性を構築し、将来の傾向を予測します。これら2つの最も一般的な予測モデリング手法に加えて、企業はクラスタリング、外れ値、分類モデルなども利用しています。
従来、予測モデリングはデータ分析チームによって手作業で行われていました。しかし、プロセスが複雑化し、データ品質への取り組みが飛躍的に増加するにつれて、予測モデリングにコンピュータソフトウェアを利用することがますます普及しました。その結果、多くの組織ではOracle Crystal Ball、RapidMiner Studio、SAP Predictive Analyticsなどの予測モデリングツールが利用されています。
予測モデルの例
多くの業界では、重要なビジネス上の意思決定を支援するために予測モデリングを活用しています。予測モデリングの一般的なユースケースを以下に示します。
金融と銀行
予測モデリングは、銀行業務において詐欺や違法行為を特定するために用いられます。例えば、取引の金額と頻度を分析することで、マネーロンダリングのパターンや傾向を把握することができます。
サプライチェーンマネジメント
サプライチェーンマネジメントでは、予測モデリングを用いて、複数の変数が在庫に与える影響を予測します。様々なリスク要因を計算に組み込むことで、サプライチェーンの効率性と信頼性への影響を確認できます。
デジタルマーケティング
デジタルマーケティングにおいて、予測モデリングは市場調査アナリストが顧客行動をより深く理解するのに役立ちます。これにより、顧客獲得コストを削減し、売上コンバージョン率を向上させることができます。これは、過去のデータに基づいて顧客の購買傾向とオンラインエンゲージメントをモデル化することで実現されます。
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