Analytics Prediktif

Apa Analytics Prediktif?

Analisis prediktif menggambarkan penggunaan statistik dan pemodelan untuk menentukan kinerja masa depan berdasarkan data saat ini dan historis. Analisis prediktif melihat pola dalam data untuk menentukan apakah pola tersebut cenderung muncul lagi, yang memungkinkan bisnis dan investor menyesuaikan di mana mereka menggunakan sumber daya mereka untuk memanfaatkan kemungkinan kejadian di masa depan.

Poin Penting

  • Analisis prediktif adalah penggunaan statistik dan teknik pemodelan untuk menentukan kinerja masa depan.
  • Ini digunakan sebagai alat pengambilan keputusan di berbagai industri dan disiplin ilmu, seperti asuransi dan pemasaran.
  • Analisis prediktif dan pembelajaran mesin sering membingungkan satu sama lain, tetapi keduanya merupakan disiplin ilmu yang berbeda.

Memahami Predictive Analytics

Ada beberapa jenis metode analitik prediktif yang tersedia. Misalnya, data mining melibatkan analisis bagian besar data untuk mendeteksi pola darinya. Analisis teks melakukan hal yang sama, kecuali untuk blok teks yang besar.

Model prediktif melihat data masa lalu untuk menentukan kemungkinan hasil masa depan tertentu, sementara model deskriptif melihat data masa lalu untuk menentukan bagaimana suatu kelompok dapat menanggapi sekumpulan variabel.


Analisis prediktif adalah alat pengambilan keputusan di berbagai industri. Misalnya, perusahaan asuransi memeriksa pemohon polis untuk menentukan kemungkinan harus membayar klaim masa depan berdasarkan kumpulan risiko pemegang polis serupa saat ini, serta peristiwa masa lalu yang mengakibatkan pembayaran. Pemasar melihat bagaimana konsumen bereaksi terhadap perekonomian secara keseluruhan saat merencanakan kampanye baru, dan dapat menggunakan pergeseran demografi untuk menentukan apakah perpaduan produk saat ini akan menarik konsumen untuk melakukan pembelian.

Pedagang aktif melihat berbagai metrik berdasarkan peristiwa masa lalu saat memutuskan apakah akan membeli atau menjual sekuritas. Moving average, band, dan break point didasarkan pada data historis, dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga di masa depan.

Kesalahpahaman Umum tentang Analisis Prediktif

Kesalahpahaman yang umum adalah bahwa analitik prediktif dan pembelajaran mesin adalah hal yang sama. Pada intinya, analitik prediktif mencakup serangkaian teknik statistik (termasuk pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, dan penggalian data) dan menggunakan statistik (baik historis maupun saat ini) untuk memperkirakan, atau memprediksi, hasil di masa depan. Analisis prediktif membantu kita memahami kemungkinan kejadian di masa depan dengan menganalisis masa lalu. Sedangkan pembelajaran mesin, di sisi lain, adalah subbidang ilmu komputer yang, sesuai definisi 1959 oleh Arthur Samuel — seorang pelopor Amerika di bidang permainan komputer dan kecerdasan buatan yang memberi “komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.. “


Model prediktif yang paling umum mencakup pohon keputusan , regresi (linier dan logistik), dan jaringan saraf — yang merupakan bidang yang muncul dari metode dan teknologi pembelajaran mendalam.

Contoh Analisis Prediktif

Peramalan adalah tugas penting dalam manufaktur karena memastikan pemanfaatan sumber daya secara optimal dalam rantai pasokan. Jari-jari kritis roda rantai pasokan, apakah itu manajemen inventaris atau lantai bengkel, memerlukan prakiraan yang akurat agar berfungsi. Pemodelan prediktif sering digunakan untuk membersihkan dan mengoptimalkan kualitas data yang digunakan untuk prakiraan semacam itu. Pemodelan memastikan bahwa lebih banyak data dapat diserap oleh sistem, termasuk dari operasi yang berhadapan langsung dengan pelanggan, untuk memastikan perkiraan yang lebih akurat.