Toverij of beste praktijk? De magie van voorspellende analyses
Wie zou er nu niet alles voor geven om een kristallen bol te hebben waarmee je een blik in de toekomst kunt werpen? Stel je eens voor welke trends je zou kunnen voorzien en welke strategische stappen je zou kunnen zetten. Hoewel voorspellende modellering in de jaren 40 voor het eerst werd toegepast bij weersvoorspellingen, is er nog altijd geen fabriek die kristallen bollen maakt (of in ieder geval werkende exemplaren). Maar met voorspellende analyses zijn we wel een stukje dichter bij die magie gekomen.
In dit artikel leg ik uit hoe voorspellende analyses gebruikmaken van historische gegevens en geavanceerde algoritmen om trends te voorspellen, besluitvorming te optimaliseren en organisaties in verschillende sectoren een concurrentievoordeel te bieden.
Wat zijn voorspellende analyses?
Voorspellende analyses gebruiken historische gegevens om in kaart te brengen en in te schatten hoe de toekomst er in meerdere scenario’s uit zou kunnen zien. De afgelopen jaren hebben we statistische algoritmen en machinaal leren (ML) kunnen inzetten om sneller en nauwkeuriger voorspellingen te doen. Dit heeft ons op zijn beurt de mogelijkheid gegeven om trends te anticiperen, activiteiten aan te passen aan die trends en de risico’s die ermee gepaard kunnen gaan te beperken.
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
Hoe werken voorspellende analyses?
Het is niet zo eenvoudig als getallen in een vooraf gemaakt model invoeren—tenminste niet als je zinvolle, betrouwbare voorspellingen wilt doen.
- Begin met het verzamelen van je relevante gegevens. Dit kunnen registraties, logboeken, demografische gegevens of externe gegevensverzamelingen zijn. Het belangrijkste is dat je ervoor zorgt dat de informatie van hoge kwaliteit is en geschikt is voor het soort voorspellende uitkomst waarnaar je op zoek bent.
- Vervolgens moet je die gegevens opschonen. Daarmee bedoel ik het verwijderen van duplicaten, het herstellen van ontbrekende waarden en het opmaken van de resterende gegevens in een geschikt formaat.
- Niet alle voorspellende analyses zijn gelijk. Je moet het model kiezen dat het beste bij je behoeften past. Er zijn verschillende opties, zoals:
- Regressiemodellen: Deze kunnen lineair of logistiek zijn. Lineaire regressie voorspelt een continue numerieke uitkomst, zoals de prijs van huizen. Logistische regressie voorspelt een binaire uitkomst, bijvoorbeeld of een klant een product zal kopen.
- Beslisbomen: Deze brengen informatie in knooppunten in kaart, waarbij beslissingen worden gebaseerd op kenmerken van je gegevens. De uiteindelijke uitkomst wordt bepaald door de bladeren van de boom aan het einde van de knooppunten. Beslisbomen kunnen ook worden gecombineerd tot willekeurige bossen voor nauwkeurigere voorspellingen.
- Neurale netwerken: Deze modellen bestaan uit onderling verbonden knooppunten die vergelijkbaar zijn met het menselijk brein en zijn uitstekend in het vinden van patronen in complexe gegevens. Ze kunnen worden geëxtrapoleerd naar modellen voor diep leren, die meerdere neurale netwerken combineren die complexe patronen kunnen leren.
- Tijdreeksanalyse: Wanneer gegevens in de loop van de tijd worden verzameld, kunnen deze modellen trends, cycli en patronen analyseren die in die periode veranderen.
- Clustering en classificatie: Deze modellen groeperen en categoriseren gegevens. Bij clustering worden punten specifiek gegroepeerd wanneer ze meer op elkaar lijken dan op punten in andere clusters. Bij classificatie worden gegevens ingedeeld in vooraf bepaalde labels of klassen.
- Zodra je het juiste model hebt geselecteerd, is het tijd om het te trainen en testen. Het is belangrijk om op te merken dat elk model sterke en zwakke punten heeft en dat je mogelijk meerdere modellen gebruikt, afhankelijk van je gegevens en doelen. Geef het model de tijd om de gegevens en patronen te leren en test het vervolgens met een afzonderlijke subset om de nauwkeurigheid te bepalen.
- Je bent aangekomen bij de laatste stap: het is tijd om te lanceren! Na de implementatie van je voorspellende-analysesmodel zou het moeiteloos nieuwe gegevens moeten kunnen verwerken. Blijf het model regelmatig monitoren om de prestaties te controleren en plan indien nodig een nieuwe trainingsronde.
Moet ik voorspellende analyses gebruiken?
Zoals bij elke ontwikkeling die snel een modewoord wordt, is het essentieel om de voor- en nadelen tegen elkaar af te wegen. Voorspellende analyses worden snel toegepast in veel sectoren, van de gezondheidszorg tot human resources. De algemene consensus is dat ze leiden tot betere besluitvorming en meer efficiëntie en een concurrentievoordeel kunnen bieden. Het is dus verre van hekserij en omdat verbeteringen in AI en ML bijna wekelijks lijken plaats te vinden, is het zeker veelbelovend.
Aan de andere kant zijn de resultaten slechts zo goed als de gegevens die je invoert. Als je een Mercedes met iets anders dan premiumbenzine vult, zul je merken dat de prestaties ergens rond die van een Honda liggen. Het kost veel tijd om gegevens te verfijnen tot ze van voldoende kwaliteit zijn om voorspellende analyses te laten werken, om nog maar te zwijgen over het invoeren ervan in complexe modellen die nog meer tijd nodig hebben om te leren hoe ze moeten worden gebruikt.
Er zijn ook enkele aandachtspunten als het gaat om privacykwesties, waaronder onderzoeken die wijzen op de noodzaak van modellen die ethisch omgaan met persoonsgegevens.
Het eindoordeel
Uiteindelijk komt voorspellende analyse elke dag steeds dichter in de buurt van beste praktijken dan van hekserij. Het is het dichtst dat we ooit bij een werkende glazen bol zijn gekomen, en het zal ongetwijfeld de basis vormen voor de toekomst van talloze sectoren.
Of u ervoor kiest om te investeren in voorspellende analyse, hangt af van uw tijd en inspanning. Houd er rekening mee dat degenen die deze technologie omarmen, weleens de leiders van morgen kunnen zijn.
Abonneer u op de nieuwsbrief van The CTO Club voor meer beste praktijken.
