TOPマネジメント > データから未来を予測、プレディクティブアナリティクスとは(下...

マネジメント

データから未来を予測、プレディクティブアナリティクスとは(下)

2018/06/08

John Edwards CIO

 プレディクティブアナリティクス(予測分析)とは、データアナリティクスのジャンルの1つだ。統計モデリングや機械学習などを使った分析手法を基盤として、過去と現在のデータから、未来に起きることを予測する。プレディクティブアナリティクスの技術を使うことで、未来についてかなり精度の高いインサイトを引き出すことができる。先進的なツールやモデルを生かして、数ミリ秒後、数日後、数年後の未来の動向や行動を着実に予測することは、今やあらゆる企業が実践できる。

前回から続く)

予測モデリングの手法

 プレディクティブアナリティクスのモデルでは、予測モデリングのあらゆる手法を活用できる。特定の製品やサービスでのみ使える手法も多いものの、決定木、回帰、ニューラルネットワークに至るまで、核となる汎用的な手法は、プレディクティブアナリティクスの各種プラットフォームで広くサポートされている。

 特に広く使われている手法の1つが決定木だ。樹木状の概略図を、行動方針の特定や、統計的確率の明示に使う。また、1つの決定から生じ得る結果や、1つの選択が次にどのようにつながるかを示す時にも、樹木状の手法が使える。

 回帰の手法は、銀行業や投資など、金融系のモデルでよく使われる。資産価値を予測する時、あるいは、商品や株価などの変数の相互関係を理解する時に役立つ。

 ニューラルネットワークは、プレディクティブアナリティクスの手法の最先端だ。人間の脳の働きを模倣して、データセットの中で根底にある関係性を見極めるためのアルゴリズムを使う。

↑ページ先頭へ