最新のテクノロジー ツールを活用して、ビジネスを次のレベルに引き上げたいとお考えですか? もしそうなら、適切な意思決定でビジネスを活性化できる主要な予測分析ツールを以下に示します。
19 世紀のガルトンの言葉「回帰」は、今や 10 億ドル規模の産業、つまり予測分析になっています。 今日の接戦の競争では、分析をビジネス上の意思決定に取り入れなければ、組織は市場で負けてしまいます。
したがって、最適な予測分析ツールのリストを解読する前に、まず予測分析とは何か、またそのようなツールが必要な理由を探りましょう。
予測分析は、統計モデリングと機械学習技術を使用して、ライブ データと履歴データの傾向を分析することで未来を予測する高度な分析の一部門です。
たとえば、世界をリードする美容小売業者である Sephora は、予測分析を利用して、関連する製品を顧客に推奨しています。 これらのパーソナライズされたレコメンデーションにより、購入者の 80% が忠実な顧客になりました。
予測分析ツールを選ぶ理由
予測分析は、生データから結果に関する洞察を提供することにより、企業が十分な情報に基づいた意思決定を行い、収益性を高めることを可能にします。
予測分析は成長するビジネスに優れた行動計画を提供できますが、そのような分析を手動で作成することは大きな課題になる可能性があります。
予測分析はかつて、プロのデータ サイエンティストやアナリストに限定されていました。 これは、統計、分析、モデリングなどの熟練を必要とする複雑なプロジェクトでした。しかし、最新の予測分析ツールを使用すると、データ セットの実験やコードの記述に数週間または数か月を費やす必要がなくなりました。
データの準備から評価まで、データ サイエンティストが行うデータ サイクル全体を、予測分析ツールを使用してマウスを数回クリックするだけで自動化できるようになりました。
予測分析ツールで探すべきいくつかの重要な機能:
- データの準備: 選択する分析ツールは、大量のデータを処理できると同時に、関連するクリーニング手法を適用してデータをクリーニングできる必要があります。
- モデリング: 機能が制限された分析ツールが人間の専門家に取って代わる可能性があると本当に信じていますか? 一度もない; データサイエンティストが実行するタスクの一部を自動化するには、高度な統計および機械学習モデリング手法を徹底的に使用する必要があります。
- ユーザーフレンドリー: 分析ツールは専門家向けに設計されているだけではありません。 組織内の低レベルの技術者は、これらのツールを使用して異常を検出し、修正します。 したがって、ユーザーフレンドリーで使いやすいツールを選びましょう。
- ビジュアライゼーションとレポート: このソフトウェアは、視覚化とレポート形式の幅広いオプションを提供する必要があります。洞察に慣れるほど、より良い決定を下すことができるようになるからです。
- セキュリティ: データはあなたの宝物であるため、分析ツールで探すべきもう 1 つの対処可能な機能は、そのセキュリティ対策です。 分析や業務改善のためにツールにデータを提供する際、ツールからデータが漏洩した場合はどうなりますか? あなたは台無しにされたビジネスで終わるでしょう。 したがって、不正アクセスからデータのセキュリティを確保するツールを選択してください。
ここでは、最高の予測分析ツールをいくつか紹介します。
ManageEngine アナリティクス プラス
Analytics Plus を試して、IT の全体像を把握してください!
ManageEngine の強力な予測分析ツールで、自信を持って将来の傾向を予測できます。
analytics plus の使いやすいインターフェイスにより、明確な視覚化、分析的洞察、およびレポートをシームレスに作成できます。
主な機能:
- IT インシデントの早期警告を受け取る: Analytics Plus は、IT の潜在的な問題や異常を実際に介入する前に見つけて、関係するチームがそれらに対処できるようにします。
- 機会を発見する: 大量のデータ セットを処理することにより、analytics plus は、製品またはビジネスの開発戦略とマーケティング方法の隠れた機会を明らかにするのに役立ちます。
- リソース割り当ての計画: このツールは、既存のクライアントのワークロードのパターンを予測し、リソースを管理して効率を最大化します。
30 日間の無料トライアルで Analytics Plus をお試しください。
Qlik AutoML
Qlik AutoML でデータを最大限に活用することで、予測分析の力を活用して、より迅速に行動し、よりスマートに作業できます。
データ セットをツールに入力し、対象フィールドを選択するだけで済みます。Qlik AutoML によって、データの把握からモデルの作成まで、分析プロセス全体が合理化されているからです。 最後に、重要なビジネス上の意思決定を導くことができる実用的な洞察が得られます。
アクション プランを提供するだけでなく、Qlik は Explainable AI を使用してすべてのレポートの背後にある理由を提供します。 この機能は、分析ステップの透明性をサポートし、ユーザーの直感をトリガーしてより良いアイデアを得ることができます。
典型的な使用例:
- 販売: 販売を予測し、より良い顧客のターゲティングと維持戦略を提供するインテリジェントなツールです。
- 財務: Qlik AutoML は財務アドバイザーになることができます。 この強力なツールを使用して、支出と設備投資の予算計画を改善します。
- サプライ チェーン: いつ補充するかの決定、配送サービス戦略の改善、輸送施設の最適化などに役立ちます。
さらに、Qlik AutoML は高度にインタラクティブです。 つまり、どのアルゴリズムを適用するか、どの評価メトリクスに注目するか、どの特徴がより重み付けされているかなどをユーザーが指定できるようにします。
Qlik AutoML のこのコード不要の使いやすいインターフェイスを使用するために、技術専門家や統計プログラマーである必要はもうありません。
オルテックス
Alteryx を使用して、データ処理に時間を費やすことを避け、ビジネスを後押しする実用的な洞察にもっと集中してください。 このツールは、スプレッドシート、クラウド ソース、スノーフレーク、RPA ボットなど、豊富なデータ ソースと互換性があります。
Alteryx の分析成熟度評価を受けることができます。これは、競合他社と比較して、ビジネスがデータをどの程度活用しているかを分析するレポートを提供します。
Coca-Cola や Siemens energy などの有名ブランドは、このツールをワークフローに統合して、データを効果的に活用しています。
主な機能
- インサイトを評価するための共同チームワークをサポートします。
- ユーザーは、必要に応じていつでもモデルを構築して再利用できます。
- ドラッグ アンド ドロップ インターフェイスにより、複数のバックグラウンドを持つユーザーにとってツールがシンプルになります。
- クラウドまたはオンプレミスにデプロイします。
- このツールには、人口統計、企業統計、および地理空間インテリジェンスが装備されています。
ハードウェアまたはクラウドのいずれかで、30 日間の無料試用版にサインアップできます。
ミニタブ
Minitab でデータを行動計画に変換します。
Minitab は、クラス最高の機械学習アルゴリズムを利用してより深い洞察を提供する、最高の高度な予測分析ツールの 1 つです。
このツールは、予測分析の初心者にも、セカンドオピニオンを求めている経験豊富な専門家にも適しています。
Fortune 100 企業の 90% と Fortune 500 企業の 70% が分析に Minitab ソフトウェアを使用しているという証拠があります。
Minitab の予測分析の構成要素は次のとおりです。
- カートの分類と回帰
- ランダム フォレストの分類と回帰
- TreeNet の分類と回帰
ボード
Board を使用して、データをシームレスに知識に変換します。
今日のデータ駆動型ビジネスの世界では、分析の需要は、競合他社のリストに遅れをとらないようにするために、ビジネスのほぼすべての部門と運用において非常に重要です。
ダッシュボードと視覚化: ビジネスの予測分析レポートに適合するカスタマイズされたダッシュボードを作成し、チャート、グラフ、表などの多数の視覚化オプションから選択できます。
コラボレーション: Board には、チーム メンバーが洞察を共有し、より良い意思決定を行うための環境を提供するプラットフォームがあります。
クラスター分析: バックエンドで適切な k-means アルゴリズムを適用することにより、指定された数のグループとオブジェクトのクラスターを作成できます。
トレンドマイナー
TrendMiner は、データ アナリストの必要性を排除して、エンジニアの手に直接洞察を与える多くのスタートアップ向けのセルフサービス ソリューションです。
TrendMiner の機能には次のものがあります。
- 分析: 高度な分析アルゴリズムを使用して、保存された履歴で見つかったパターンまたは動作の根本原因を見つけることができます。
- 監視: このツールはプロセスを常に監視し、有益な情報を検出すると警告します。
- 予測: 将来のパフォーマンスを予測し、収益性の高い行動を取るように導きます。
- Contextualize: 関連するコンテキストでデータを処理します。
- MLHub: MLHub を使用して分析を本番環境にデプロイします。
パフォーマンスの最適化、エネルギー消費の削減、異常検出モデルの作成、水漏れの検出などで人気があります。
さらに、一度に複数の測定値または機能を処理し、カスタマイズされたパラメーターを考え出して未来を予測する仮想センサーが組み込まれています。
TIBCO スポットファイア
TIBCO Spotfire は、企業がよりスマートに成長するための高度な分析を備えたシングルクリック データ サイエンスを提供します。 これにより、専門家を必要とせずに、分類、クラスタリング、視覚化、およびその他の複雑な統計プログラムを中級レベルの技術者が消費できるようになりました。
さらに、このツールは、R、Python、TERR などの独自のデータ サイエンス言語およびパッケージと統合されており、モデルをトレーニングしてデプロイします。
主な利点：
- オープン ソース: R、SAS、または MATLAB で記述された既存の関数を Tibco の Spotfire に簡単に組み込むことができ、独自の洞察が得られます。
- 地理分析のターボチャージ: この機能を使用すると、場所固有のデータを分析して、より詳細な洞察を得ることができます。 ビジネスの対応が場所によって異なる場合は、TIBCO Spotfire が適切な選択になる可能性があります。
- 予測分析の運用化: 分析をリアルタイムの本番環境に展開できます。
30 日間無料で試してから、必要に応じて有料サブスクリプションを選択できます。
結論
データサイエンティストと分析の優れたチームがありますが、プロセスをスピードアップするために自動化ソフトウェアを検討する必要があります. このリストを使用して、ビジネスに適した適切な予測分析ツールを選択することは簡単です. データ チームにさらにメリットをもたらすこれらのデータ サイエンス ツールを確認してください。
