Mengenal Predictive Analytics

Mengenal Predictive Analytics
Optimize Decision at the Point of Impact
Intuitive -> Automated -> Predictive, Capture -> Predict -> Act

Wikipedia mendefinisikan Predictive Analytics sebagai area pada analisa statistik yang berurusan dengan information extraction dari data dan menggunakannya untuk memprediksi kemungkinan-kemungkinan yang akan terjadi di masa mendatang (future trends) termasuk pola-pola perilakunya (behaviour patterns).

Pada dasarnya, inti dari predictive analytics adalah mendapatkan hubungan antara variabel yang telah diketahui (explanatory variables) dengan variabel dari kejadian-kejadian sebelumnya (past occurences) dan menggunakan ini untuk memprediksi kejadian-kejadian berikutnya (future outcomes). Penting untuk dicatat bahwa tingkat akurasi dan tingkat kegunaan dari hasilnya akan sangat bergantung kepada tingkat kedalaman analisa data serta kualitas dari asumsi-asumsi yang dipakai.

Ada beberapa jenis predictive analytics: model predictive, model descriptive dan model decision.

Model Predictive menganalisa data yang ada untuk melakukan penilaian tentang kecenderungan seorang customer dalam memiliki suatu perilaku tertentu, misalnya untuk meningkatkan efektifitas program-program marketing perusahaan.

Model Descriptive mengkuantifikasi hubungan-hubungan antara data, sedemikian rupa sehingga dapat melakukan pengklasifikasian customer ataupun propek ke dalam group-group tertentu.

Model Decision menjelaskan hubungan antara seluruh elemen dari suatu keputusan: data yang telah diketahui (termasuk hasil dari model predictive) serta keputusan dan hasil prediksi dari keputusan tersebut untuk melakukan prediksi terhadap keputusan-keputusan yang melibatkan banyak variabel.