データ駆動型の意思決定に最適な 7 つの予測分析ツール

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考えていますか?そうであれば、正しい意思決定でビジネスを推進できる主要な予測分析ツールを以下に示します。

19 世紀にゴルトンが唱えた「回帰」という言葉は、今では予測分析という 10 億ドル規模の産業になりました。今日の熾烈な競争では、分析をビジネス上の意思決定に組み込んでいない場合、組織は市場で敗北することになります。

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なのか、そしてなぜそのようなツールが必要なのかを探ってみましょう。

予測分析は、統計モデリングと機械学習技術を採用し、ライブ データと履歴データの傾向を分析することで将来を予測する高度な分析の一部門です。

たとえば、世界有数の美容品小売業者である Sephora は、予測分析を利用して関連商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推奨事項により、 購入者の 80% が忠実な顧客になり ました。

なぜ予測分析ツールなのか?

予測分析は、生データから結果に対する洞察を提供することで、企業が情報に基づいた意思決定を行い、収益性を向上できるようにします。

予測分析は成長するビジネスに優れたアクション プランを提供できますが、そのような分析を手動で作成することは大きな課題となる可能性があります。

かつて、予測分析はプロのデータ 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度が必要な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、数か月を費やす必要はもうありません。

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 サイクル全体が、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重要な機能は次のとおりです。

• 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機能も備えている必要があります。
• モデリング: 機能が限られた分析ツールが人間の専門家に取って代わることができると本気で信じていますか?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技術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だけを対象として設計されているわけではありません。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択してください。
• 視覚化とレポート: ソフトウェアでは、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、より適切な決定を下せるようになるためです。
• セキュリティ: データは宝物であるため、分析ツールに求められるもう 1 つの注目すべき機能はセキュリティ対策です。分析やビジネス強化のためにツールにデータを提供するときに、ツールからデータが漏洩したらどうなるでしょうか?結局ビジネスが破綻することになるでしょう。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 Analytics Plus

IT の全体像を把握するには、 Analytics Plus を お試しください。

ManageEngine の強力な予測分析ツールで、将来の傾向を自信を持って予測します。

Analytics Plus のユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、明確な視覚化、分析洞察、レポートをシームレスに作成できます。

主な特徴 :

• IT インシデントの早期警告を受け取る: Analytics Plus は、IT が実際に介入する前に、IT 内の潜在的な問題や異常を発見し、関係チームがそれらに対処できるようにします。
• 機会の発見: アナリティクス プラスは、大量のデータ セットを処理することにより、製品やビジネスの開発戦略やマーケティング手法の隠れた機会を発見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、効率を最大化するためにリソースを管理します。

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。

Qlik AutoML はデータの把握からモデルの作成に至る分析プロセス全体を合理化しているため、作業はデータ セットをツールに入力してターゲット フィールドを選択するだけです。最終的に、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。

Qlik はアクション プランを提供するだけでなく、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、より良いアイデアを得るためにユーザーの直観を引き起こす分析ステップの透明性をサポートします。

典型的な使用例:

• 販売: 販売を予測し、より適切な顧客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ります。この強力なツールを使用して、経費と資本投資のより適切な予算計画を立てましょう。
• サプライ チェーン: 補充時期の決定、配送サービス戦略の調整、輸送施設の最適化などに役立ちます。

さらに、Qlik AutoML は 非常にインタラクティブ です。つまり、ユーザーはどのアルゴリズムを適用するか、どの評価指標に焦点を当てるか、どれがより重み付けされた特徴であるかなどを指定できます。

Qlik AutoML のコード不要のユーザー フレンドリーな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。

アルテリックス

Alteryx を使用すると、データの処理に時間を費やすことがなくなり、ビジネスを促進する実用的な洞察に重点を置くことができます。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 ボットなどの豊富なデータ 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。これにより、競合他社と比較して自社のビジネスがどの程度データを活用しているかを分析するレポートが提供されます。

コカ・コーラやシーメンス エナジー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。

主な特長

• 洞察を評価するための協力的な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、さまざまな背景を持つユーザーにとってツールが簡単になります。
• 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、地理空間に関する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 日間の無料トライアルにサインアップできます。

ミニタブ

Minitab を使用して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、予測分析の初心者とセカンドオピニオンを求める熟練の専門家の両方に適しています。

Fortune 100 企業の 90%、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ナレッジに変換します。

今日のデータ主導のビジネスの世界では、競合他社に後れをとらないようにするために、企業のほぼすべての部門と業務において分析の需要が非常に重要です。

ダッシュボードと視覚化: チャート、グラフ、表などの豊富な視覚化オプションを選択して、ビジネスの予測分析レポートに合わせてカスタマイズしたダッシュボードを作成できます。

コラボレーション: Board には、チームメンバーが洞察を伝達し、より良い意思決定を一緒に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 平均法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 、多くのスタートアップにとって、データ アナリストの必要性を排除してエンジニアに直接洞察を提供するためのセルフサービス 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や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を発します。
• 予測: 将来のパフォーマンスを予測し、収益性の高いアクションを実行できるようにガイドします。
• コンテキスト化: 関連するコンテキストを使用してデータを処理します。
• MLHub: MLHub を使用して分析を実稼働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や特徴を処理し、将来を予測するためのカスタマイズされたパラメーターを作成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、 ビジネス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、分類、クラスタリング、視覚化、その他の複雑な統計プログラムを、専門家を必要とせずに中級レベルの技術者が利用できるようになりました。

さらに、このツールは、モデルのトレーニングとデプロイのために、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います。

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、その結果、独自の洞察が得られます。
• ターボチャージ地理分析: 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応じて異なる場合は、TIBCO Spotfire が良い選択となる可能性があります。
• 予測分析を運用可能にする: 分析をリアルタイムの運用環境に展開できるようになります。

30 日間無料で試して、ニーズに合った場合は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いますが、プロセスをスピードアップするには自動化ソフトウェアを検討する必要があります。このリストを使用すると、あなたのビジネスに合った適切な予測分析ツールを簡単に選択できるようにしました。データ チームにさらに利益をもたらすこれらのデータ サイエンス ツールをチェックしてください。