Predictive Analytics: Wat het is, modellen en AI, gebruik en hulpmiddelen

Het begrijpen van de toekomst is een voortdurende uitdaging in alle disciplines. In de datagestuurde wereld van vandaag biedt voorspellende analyse inzicht in wat ons te wachten staat, op basis van historische gegevens en geavanceerde analytische technieken. Dit vermogen is van cruciaal belang bij het begeleiden van organisaties naar proactieve besluitvorming, het optimaliseren van activiteiten en het kapitaliseren van nieuwe kansen.

Uit een recent marktrapport blijkt dat de mondiale markt voor voorspellende analyses in 2026 naar verwachting een waarde van 28,1 miljard dollar zal bereiken. Deze snelle groei onderstreept de toenemende afhankelijkheid van datagestuurde besluitvorming in verschillende sectoren.

In deze blog zullen we voorspellende analyses definiëren, verschillende methoden verkennen, industriële toepassingen onderzoeken, AI-integratie bespreken en algemene voorspellende analysetools introduceren.

Blijf lezen en ontdek hoe uw organisatie voorspellende analyses effectief kan inzetten.

Wat is Predictive Analytics?

Predictive Analytics is een tak van geavanceerde analyses die zich richt op het gebruik van historische gegevens en statistische processen om mogelijke toekomstige resultaten te bepalen. Dergelijke processen omvatten:

• data analysis
• machine learning (ML)
• artificial intelligence (AI)
• data mining technieken
• statistische modellering

Met voorspellende analyses kunnen besluitvormers in alle sectoren een strategie bepalen met inzichten over potentiële toekomstscenario’s. Het helpt organisaties ook hun planning te verfijnen en de resultaten te optimaliseren door te anticiperen op wat er daarna kan gebeuren.

Hoe werkt het?

Predictive analytics gebruikt bestaande gegevens om een model te maken dat waarden voor nieuwe gegevens voorspelt. Deze modellen (voorspellende modellen genoemd) produceren voorspellingen als waarschijnlijkheden van een doelvariabele (zoals omzet) op basis van het belang van verschillende invoervariabelen.

Predictive Analytics Technieken

Voorspellende modellen zijn gemaakt om gegevens uit het verleden te analyseren, onderliggende patronen en trends te identificeren en dit inzicht te benutten om toekomstige ontwikkelingen te voorspellen. Laten we een paar technieken en modellen bespreken die worden gebruikt in Predictive Analytics.

Classificatie modellen

Classificatie modellen, een soort machine learning onder toezicht, analyseren historische gegevens om informatie in categorieën te sorteren en helpen bij taken zoals klantsegmentatie of binaire beslissingen zoals fraudedetectie en kredietscore. Classificatiemodellen die vaak worden gebruikt, zijn onder meer regressie, beslissingsbomen, willekeurige forests en neurale netwerken.

Regressie

Laten we beginnen met regressie. Modellen die regressie gebruiken, schatten relaties tussen twee of meer variabelen om uitkomsten te voorspellen. Ze variëren van eenvoudige modellen met één onafhankelijke variabele (eenvoudige lineaire regressie genoemd) tot complexe modellen met meerdere variabelen, ook wel meervoudige lineaire regressie genoemd.

Simpel gezegd is het belangrijkste doel van regressie het voorspellen of verklaren van één variabele (de afhankelijke variabele genoemd) op basis van de waarden van andere variabelen (de zogenaamde onafhankelijke variabelen).

Organisaties gebruiken deze modellen voor ‘wat-als’-analyses, waarbij ze testen hoe veranderingen in onafhankelijke variabelen de resultaten beïnvloeden. Door bijvoorbeeld te analyseren hoe productkwaliteiten, zoals kleur, de verkoop kunnen beïnvloeden of correlaties aan het licht kunnen brengen, zoals blauwe overhemden die meer verkopen. Verdere analyse kan de omvang, seizoensinvloeden of plaatsing omvatten, wat de marketing en productontwikkeling kan helpen begeleiden.

Beslissingsboom

Beslissingsbomen zijn classificatiemodellen die gegevens in subsets verdelen op basis van invoervariabelen, waardoor beslissingspaden worden geïllustreerd. Elke tak vertegenwoordigt een keuze, en elk blad betekent een classificatie of beslissing.

Deze modellen identificeren de variabele die de gegevens het beste in afzonderlijke groepen verdeelt. Beslisbomen zijn populair vanwege hun eenvoud en interpretatiegemak. Ze kunnen goed omgaan met ontbrekende waarden en zijn handig voor de initiële selectie van variabelen, waardoor ze een goed startpunt zijn als je snel en duidelijk antwoord nodig heeft.

Denk bijvoorbeeld aan een marketingteam dat moet beslissen wie een promotie-e-mail krijgt voor een nieuw product. Door het beslissingsboommodel te implementeren, beginnen ze met het segmenteren van het klantenbestand in vestigingen. De eerste beslissingstak is ‘Heeft eerder gekocht’: zo ja, dan leidt het pad naar ‘Voorkeursproductcategorie’; als ze de voorkeur geven aan gadgets, ontvangen ze een promo-e-mail voor technische producten. Als er geen eerdere aankoop is gedaan, controleert het filiaal “Leeftijd”: onder de 25 jaar ontvang je een e-mail met trendy artikelen; boven de 25 krijgen een e-mail met praktische artikelen. Het type verzonden e-mail wordt weergegeven door een blad op die tak.

Neural Networks

Neural networks modelleren complexe relaties en worden gewaardeerd om hun kracht en flexibiliteit, vooral bij het verwerken van niet-lineaire gegevens (gegevens waarbij de relatie tussen variabelen een curve of complexe vorm vormt in plaats van een rechte lijn).

Ze worden vaak gebruikt om bevindingen uit eenvoudigere technieken zoals regressie- en beslissingsbomen te valideren. Op basis van patroonherkenning en kunstmatige intelligentie modelleren ze parameters grafisch.

Neurale netwerken blinken uit als er geen duidelijke wiskundige formule bestaat of als er grote hoeveelheden trainingsgegevens beschikbaar zijn. Oorspronkelijk werden neurale netwerken ontwikkeld om de neurofysiologie van het menselijk brein na te bootsen, effectief voor geavanceerde data-analyse.

Clustering models

Clustering models, een soort onbewaakt leren, groepeert gegevens op vergelijkbare kenmerken. Een e-commercesite kan ze bijvoorbeeld gebruiken om klanten te segmenteren op basis van gemeenschappelijke kenmerken, waarbij marketingstrategieën voor elke groep worden afgestemd.

Time Series models

Time series models gebruik gegevens die met specifieke tijdsintervallen worden verzameld, zoals dagelijks of maandelijks, om seizoensinvloeden, trends en cycli te analyseren. Veel voorkomende modellen zijn onder meer autoregressief (AR), voortschrijdend gemiddelde (MA), ARMA en ARIMA. Een callcenter kan bijvoorbeeld een tijdreeksmodel gebruiken om de gespreksvolumes per uur op verschillende tijdstippen van de dag te voorspellen.

Voorspellende analyses in Artificial Intelligence

Voorspellende analyses maken gebruik van kunstmatige intelligentie om het vermogen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen te vergroten door historische gegevens te analyseren. Machine learning, een cruciaal aspect van AI, wordt vaak gebruikt in voorspellende analyses om de nauwkeurigheid en efficiëntie van voorspellingen te verbeteren. Door grote datasets te onderzoeken, kunnen machine learning-algoritmen complexe patronen en relaties detecteren die traditionele statistische methoden mogelijk over het hoofd zien.

Bovendien automatiseert AI repetitieve gegevenstaken, de verbetering van gegevensnauwkeurigheid en bruikbare bruikbare fouten. Deze automatisering maakt dominante analyses mogelijk om gegevens sneller en nauwkeuriger te verwerken, wat resulteert in verbeterde verwerking en meer innovatie.

Voordelen en uitdagingen van AI ondersteunde voorspellende analysemodellen

Er zijn talloze voordelen verbonden aan het implementeren van AI in voorspellende analyses. Bijvoorbeeld:

• Verbeterde besluitvorming: De combinatie van AI en voorspellende analyses stelt bedrijven in staat beter geïnformeerde beslissingen te nemen door diepere data-inzichten te bieden. In de techniek kunnen voorspellende analyses bijvoorbeeld apparatuurstoringen voorspellen, terwijl AI onderhoudsschema’s kan optimaliseren.
  
• Automatisering van gegevensverwerking: AI versnelt de gegevensverwerking aanzienlijk, waardoor de benodigde tijd wordt teruggebracht van weken naar slechts uren of minuten. Het minimaliseert menselijke fouten door het aantal handmatige taken te verminderen, waardoor er minder fouten worden gemaakt, zoals onjuiste labels of beschadigde gegevens. Automatisering leidt ook tot kostenbesparingen door de efficiëntie te verhogen en de behoefte aan handarbeid te verminderen.
  
  Bovendien verbetert AI de gegevenskwaliteit door afwijkingen te detecteren en te corrigeren, waardoor de gegevens betrouwbaar en nauwkeurig zijn.
  
  
• Gegevensnauwkeurigheid: AI en voorspellende analyses verbeteren de gegevensnauwkeurigheid door subtiele patronen in grote datasets te detecteren die door mensen over het hoofd kunnen worden gezien, waardoor vroegtijdige correcties mogelijk zijn. Dit zorgt ervoor dat gegevens completer zijn door ontbrekende informatie in te vullen, betrouwbaarder door inconsistenties vroegtijdig op te lossen en voortdurend te verbeteren naarmate de tools leren. Verbeterde gegevensnauwkeurigheid betekent dat de gegevens kunnen worden vertrouwd voor kritische beslissingen en analyses.
  
• Impact op de sector en bruikbare inzichten: AI en voorspellende analyses helpen bedrijven waardevolle inzichten te verkrijgen door voorspellende modellen te gebruiken om trends en resultaten te voorspellen. AI legt verborgen dataverbindingen bloot, presenteert duidelijke en visuele inzichten en leert tegelijkertijd voortdurend van nieuwe data.
  
  
  Deze datagestuurde aanpak verbetert producten, diensten en bedrijfsgroei. Online retailers gebruiken bijvoorbeeld voorspellende analyses om te anticiperen op aankopen van klanten op basis van historische koopgewoonten, terwijl AI deze voorspellingen kan verfijnen door te leren van nieuwe gegevens en aanbevelingen in realtime aan te passen.

Er zijn echter enkele uitdagingen waarmee rekening moet worden gehouden:

1. Gegevensvereisten: Zowel AI als voorspellende analyses vereisen grote hoeveelheden historische gegevens om effectief te kunnen functioneren. Onvoldoende gegevens kunnen de nauwkeurigheid van voorspellingen beperken.
   
2. Expertise en vooringenomenheid: Het implementeren van deze technologieën vereist gespecialiseerde expertise op het gebied van machinaal leren en datawetenschap. Bovendien kunnen vooroordelen in trainingsgegevens leiden tot vertekende AI modellen, waardoor zorgvuldig beheer en toezicht noodzakelijk zijn.

Over het geheel genomen zijn AI en voorspellende analyses onderling verbonden technologieën die elkaars mogelijkheden versterken. AI biedt de algoritmen en hulpmiddelen die de efficiëntie en nauwkeurigheid van voorspellende analyses vergroten, terwijl voorspellende analyses AI gebruiken voor betere voorspellingen en besluitvorming. Samen transformeren ze gegevens in strategische activa, waardoor innovatie mogelijk wordt en de resultaten in verschillende sectoren worden verbeterd.

Toepassingen in verschillende sectoren

Voorspellende analyses worden in verschillende sectoren veel gebruikt om de besluitvorming te verbeteren, de bedrijfsvoering te optimaliseren en de resultaten te verbeteren. Hier volgen enkele belangrijke sectoren die gebruik maken van voorspellende analyses, samen met specifieke voorbeelden:

Gezondheidszorg Industrie

• Preventie van overname van patiënten: Voorspellende modellen onderzoeken patiëntgegevens uit het verleden om personen met een hoog risico op overname te identificeren, waardoor vroegtijdige interventie en op maat gemaakte zorgplannen mogelijk worden.
• Beheer van chronische ziekten: Voorspellende analysetools voorspellen de ziekteprogressie en maken behandelplannen op maat voor een beter beheer van chronische aandoeningen.
• Operationele efficiëntie: Ziekenhuizen gebruiken voorspellende analyses om het personeelsbestand te stroomlijnen, middelen effectief te beheren en de operationele kosten te verlagen.

Verzekeringsmaatschappijen

• Fraudedetectie: Historische claimgegevens worden geanalyseerd om patronen te detecteren die op fraude wijzen, waardoor frauduleuze claims en potentiële bedreigingen worden voorkomen.
• Risicobeoordeling: Gedragsgegevens en externe factoren worden gebruikt om de risicoprofielen van polishouders te evalueren, waardoor de polisprijzen en dekking worden geoptimaliseerd.
• Claimbeheer: Stroomlijn de claimverwerking efficiënt door dure claims te voorspellen en middelen effectief te beheren.

Retail

• Vraagvoorspelling: Detailhandelaren gebruiken voorspellende modelleringstechnieken om de toekomstige productvraag te voorspellen, waardoor efficiënt voorraadbeheer wordt gegarandeerd en voorraadtekorten of overvoorraden worden vermeden. Carrefour maakt bijvoorbeeld gebruik van AI aangedreven voorspellende analyses voor voorraadbeheer, waardoor voorraaduitval en overbevoorrading worden verminderd.
  
• Gepersonaliseerde marketing: Door de aankoopgeschiedenis en het gedrag van klanten te analyseren, kunnen retailers gepersonaliseerde marketingcampagnes en productaanbevelingen opstellen. Deze zijn gebaseerd op rijkere klantinzichten, die de klanttevredenheid en loyaliteit vergroten.
  
  Auchan maakt bijvoorbeeld gebruik van geotracking en voorspellende analyses om klanten op de hoogte te stellen van winkels in de buurt en lopende promoties, waardoor de klantbetrokkenheid en loyaliteit worden vergroot.

• Prijsoptimalisatie: Detailhandelaren gebruiken voorspellende analyses om optimale prijzen vast te stellen, waarbij rekening wordt gehouden met factoren als prijzen van concurrenten, vraagtrends en klantgedrag, om de omzet te maximaliseren.
  
• Voorspelling van klantverloop: Het identificeren van klanten die het risico lopen te vertrekken en het implementeren van retentiestrategieën om de betrokkenheid en loyaliteit te behouden.
  
• Supply Chain Management: Voorspellende analysetools optimaliseren de voorraadniveaus, voorspellen de vraag naar langzaam bewegende artikelen en bepalen de herbevoorradingsschema’s, waardoor de efficiëntie in de hele supply chain wordt verbeterd.

Vastgoed

• Waardering van onroerend goed: Voorspellende modellen schatten de waarde van onroerend goed door historische verkoopgegevens, buurtattributen en markttrends te analyseren.
  
• Market Trend Prediction: Door markttrends te voorspellen, kunt u veelbelovende investeringslocaties identificeren en prijsstrategieën optimaliseren.
  
• Voorspelling van huuropbrengsten: Voorspellende analyses voorspellen huuropbrengsten met behulp van historische huurgegevens en economische indicatoren, waardoor investeerders worden geholpen bij het nemen van beslissingen.
  
• Investeringsanalyse: Het identificeren van verborgen investeringsmogelijkheden en het evalueren van risico- en rendementsprofielen voor diverse eigendommen.
  
• Vastgoedbeheer: Het voorspellen van de onderhoudsvereisten en het optimaliseren van het energieverbruik om de efficiëntie van het vastgoedbeheer te verbeteren.

Functiespecifiek gebruik van voorspellende analyses

Voorspellende analyses kunnen verschillende functies binnen een organisatie aanzienlijk ten goede komen. Hier zijn enkele belangrijke gebieden:

1. Human Resources (HR): Voorspellende analyses helpen HR door lacunes in vaardigheden op te sporen, personeelsverloop te voorspellen en wervingsprocessen te optimaliseren.
   
2. Marketing: Met voorspellende analyses kunnen marketeers het gedrag van klanten begrijpen, campagnes personaliseren en de marketingeffectiviteit verbeteren door middel van datagestuurde inzichten.
   
3. Verkoop: Voorspellende analyses stellen verkoopteams in staat prestaties te voorspellen, leads te identificeren en klantgedrag te begrijpen, de productiviteit te verbeteren en verkoopstrategieën te verfijnen.
   
4. Supply Chain Management: Voorspellende modellen in de supply chain voorspellen de vraag, optimaliseren de voorraad, voorkomen voorraadproblemen, plannen de productie, beheren de logistiek en verlagen de kosten door te anticiperen op verstoringen en strategieën aan te passen.

Voorspellende analysehulpmiddelen

Geïnteresseerd om aan de slag te gaan met voorspellende analyses? Hier zijn enkele tools die je zal helpen de eerste stappen te zetten in het gebruik van voorspellende analyses in jouw organisatie:

SAP

SAP is een toonaangevende wereldwijde leverancier van ERP-software (Enterprise Resource Planning). Ze bieden een uitgebreid scala aan oplossingen, waaronder SAP Predictive Analytics.

Meer specifiek is SAP Predictive Analytics een tool die is ontworpen voor het creëren van voorspellende modellen met behulp van machine learning en statistische algoritmen. Het kan naadloos worden geïntegreerd met andere SAP-producten, waardoor het ideaal is voor bedrijven die al SAP-systemen gebruiken.

Power BI

Power BI is een business analytics-tool van Microsoft die interactieve visualisaties en business intelligence-mogelijkheden biedt. Het heeft een eenvoudige interface voor eindgebruikers, waarmee ze hun eigen rapporten en dashboards kunnen maken.

Het blinkt uit in het verwerken van grote datasets en biedt robuuste mogelijkheden voor datavisualisatie. Bovendien kan het goed worden geïntegreerd met andere Microsoft-producten, waardoor het een krachtig hulpmiddel is voor organisaties die al Microsoft Office gebruiken.

Microsoft Excel

Excel is een bekende spreadsheettoepassing in de branche, ontwikkeld door Microsoft. Excel wordt gebruikt voor het organiseren, analyseren en visualiseren van gegevens. Het bevat een breed scala aan functies en hulpmiddelen voor statistische analyse en prognoses. Excel is breed toegankelijk en gemakkelijk te gebruiken, waardoor het een goed startpunt is voor mensen die nieuw zijn in voorspellende analyses. Het is veelzijdig en kan een verscheidenheid aan gegevensanalysetaken aan.

Tableau

Tableau is een tool voor gegevensvisualisatie waarmee gebruikers interactieve en deelbare dashboards kunnen maken. Het staat bekend om zijn krachtige visualisatiemogelijkheden en gebruiksgemak, omdat het grote datasets kan verwerken en kan worden geïntegreerd met verschillende gegevensbronnen, waardoor het ideaal is voor bedrijven die complexe gegevens moeten visualiseren. Vergeleken met Power BI (als concurrent) heeft het echter een steilere leercurve, waardoor het meer geschikt is voor doorgewinterde data-analisten.

Python

Python is een veelzijdige programmeertaal die veel wordt gebruikt voor data-analyse en machine learning. Het heeft talloze bibliotheken zoals pandas, NumPy, scikit-learn en TensorFlow die voorspellende analyses mogelijk maken.

Python is zeer flexibel en krachtig, waardoor het geschikt is voor complexe voorspellende analysetaken. Het is open source en heeft een grote community die uitgebreide bronnen en ondersteuning biedt. Ten slotte is, omdat het een programmeertaal is, codeerervaring of affiniteit vereist om voorspellende analyses te kunnen uitvoeren.

Ontdek voorspellende analyses met AI

Maak je binnen jouw organisatie gebruik van voorspellende analysetechnieken? Ben je klaar om te onderzoeken hoe je AI kunt inzetten en jouw voorspellende analysemodellen nog verder kunt verbeteren? Neem contact op met onze AI experts bij DataNorth en boek een Consultancy afspraak. Ontdek hoe je de gegevensverwerking kunt versnellen, tijd kunt besparen en diepere inzichten kunt krijgen. Verbeter de mogelijkheden van Predictive Analytics met geavanceerde machine learning-algoritmen die traditionele methoden mogelijk over het hoofd zien.