أهم نماذج التحليلات التنبؤية ومجالات تطبيقها وكيف يمكن البدء في تعلمها في السعودية

أهم نماذج التحليلات التنبؤية ومجالات تطبيقها وكيف يمكن البدء في تعلمها في السعودية

التصنيفات
التاريخ

سبتمبر 14, 2020

لقد لعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دورًا فعالًا في تعزيز نمو الأعمال على اختلاف مجالات هذه الأعمال وأحجامها. فلقد أسهمت تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة في مساعدة رواد الأعمال على اتخاذ قرارات مستنيرة مدعومة بالبيانات وذلك من خلال نماذج التحليلات التنبؤية Predictive Analytics القائمة على التعلم الآلي مما أسهم بدوره في تحسين عملية صنع واتخاذ القرارات ومن ثم تحقيق أقصى عائد ممكن على الاستثمار.

ونظرًا لأهمية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يقدم معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي دورة تعلم الآلة مع بايثون Python الأقوى في المملكة العربية السعودية والتي ستتمكن من خلالها من رفع مستوى مهارات تحليل البيانات الخاصة بك عن طريق تعلم كيفية تطبيق مختلف تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي لتحليل وتصور أي كمية من البيانات باستخدام لغة البرمجة بايثون وتطويع ذلك والاستفادة منه في المجالات المختلفة. كما ستتمكن خلال هذه الدورة من معرفة كيفية بناء النماذج التنبؤية بشكل احترافي للاستفادة منها في كافة مجالات عملك لتحقيق أقصى النتائج الممكنة التي تسهم بدورها في إنجاح أعمالك.

ولكن قبل البدء في ذكر أي تفاصيل من هذه الجولة الممتعة حول نماذج التحليلات التنبؤية القائمة على تعلم الآلة لا بد من القيام بتعريف نماذج التحليل التنبؤي بشكل مبسط حتى يمكنك متابعتنا جيدًا.

أولًا: ما هي نماذج التحليلات التنبؤية؟

نماذج التحليلات التنبؤية هي: نماذج قائمة على التعلم الآلي تعمل على تقييم البيانات التاريخية واكتشاف الأنماط ومراقبة الاتجاهات وتحليلها ثم تقديم التنبؤات حول المسارات المستقبلية للأعمال.

ثانيًا: أنواع نماذج التحليلات التنبؤية:

النوع الأول: نماذج التنبؤ Forecast Models:

هذا النوع يعد من أكثر أنواع نماذج التحليلات التنبؤية القائمة على التعلم الآلي استخدامًا. حيث إنه يقوم بالتعامل مع نموذج تنبؤ القيمة القياسية ويتم ذلك عن طريق تقدير قيم البيانات الجديدة بناءً على ما تم تعلمه من البيانات التاريخية.

وغالبًا ما يتم استخدام ذلك النوع من نماذج التحليلات التنبؤية في إنشاء قيم عددية في البيانات التاريخية عندما لا يوجد أي منها.

وتتمثل إحدى نقاط القوة المتعلقة بهذا النوع من نماذج التحليلات التنبؤية القائمة على تعلم الآلة في قدرته على إدخال معلمات Parameters متعددة وهذا جعلها أكثر نماذج التحليلات التنبؤية استخدامًا على نطاق واسع. حيث يتم استخدامها في صناعات وأغراض تجارية مختلفة.

النوع الثاني: نماذج التصنيف Classification Models:

كذلك نماذج التصنيف تعد من أكثر نماذج التحليلات التنبؤية استخدامًا وشيوعًا، حيث تتمحور آلية عمل هذا النوع من النماذج حول تصنيف المعلومات بناءً على البيانات التاريخية.

ويتم استخدام نماذج التصنيف هذه في صناعات متعددة كالتمويل Finance، والبيع بالتجزئة Retail  نظرًا لسهولة إعادة تدريب هذه النماذج مجددًا باستخدام بيانات جديدة. كما أن ذلك النوع من النماذج يوفر تحليلًا واسعًا للإجابة على الأسئلة التي يتم افتراضها لإنجاح الأعمال.

النوع الثالث: النماذج المتطرفة Outliers Models:

بينما تعمل نماذج التصنيف والتنبؤ مع البيانات التاريخية، تعمل النماذج المتطرفة القائمة على التعلم الآلي مع إدخالات البيانات الشاذة داخل مجموعة البيانات. ويعد هذا النوع من نماذج التحليلات التنبؤية مفيدًا للعديد من الصناعات كالبيع بالتجزئة والتمويل، حيث يمكن أن يوفر تحديد الحالات الشاذة للمؤسسات ملايين الدولارات. فعلى سبيل المثال: يعمل هذا النوع من النماذج على اكتشاف الاحتيال، فعند تحديد معاملة احتيالية يعمل النموذج على تقييم مقدار الأموال المفقودة والموقع وسجل الشراء والوقت وطبيعة الشراء استنادًا إلى بيانات الشذوذ المدربة عليها لكشف السلوك المريب.

ثالثًا: أهم مجالات تطبيق نماذج التحليلات التنبؤية:

أولًا: مجال التجارة الإلكترونية:

لقد ساعدت نماذج التحليلات التنبؤية المدعومة بخوارزميات التعلم الآلي تجار  التجزئة على فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم وذلك من خلال دراسة أنماط التصفح ومعدلات النقر على منتجات معينة والتوصية بها للعملاء في المرات القادمة لحثهم على إجراء عمليات شراء متكررة.

كما عملت التحليلات التنبؤية للتعلم الآلي أيضًا على تسهيل إدارة عمليات سلسلة التوريد وذلك باستخدام الخوارزميات التنبؤية. كما ساعدت كذلك على إدارة المخزون بشكل أفضل وتجنب سيناريوهات نفاد المخزون وتحسين الخدمات اللوجستية إلخ.

ثانيًا: مجال المبيعات والتسويق:

ساعدت نماذج التحليلات التنبؤية من خلال خوارزميات تعلم الآلة الشركات على تحديد واكتساب العملاء المحتملين بسمات مماثلة للعملاء الحاليين. حيث تستخدم العديد من الشركات خوارزميات تنبؤية لتسجيل نقاط العملاء المحتملين استنادًا إلى مجموعات البيانات المعقدة لتحسين معدلات تحويل العملاء المحتملين بشكل احترافي.

ثالثا: مجال الخدمات المالية:

تقوم شركات التمويل والبنوك بالاعتماد على الخوارزميات والتحليلات الذكية لاكتشاف ومنع المعاملات والأنشطة الاحتيالية. حيث تقوم التحليلات التنبؤية بمسح شامل لمجموعات البيانات التاريخية لتحديد مجالات المخاطر مما يمنح الشركات والبنوك إمكانية اتخاذ قرارات من شأنها منع وتخفيف المخاطر.

كما ساعدت نماذج التحليلات التنبؤية القائمة على التعلم الآلي الشركات أيضًا على إعداد توقعات الإيرادات بحيث يمكن التخطيط للأهداف والغايات والتدفقات النقدية والمشكلات المحتملة وتجنب الخسائر غير المتوقعة بشكل احترافي مما يسهم بشكل فعال في تحقيق النجاح وزيادة الأرباح.

كيف يمكنك البدء في تعلم كيفية بناء نماذج التحليلات التنبؤية وتطبيقها في عملك؟

يعد علم البيانات من أهم العلوم التي لا بد من تعلمها وتطبيقها في أعمالك لإنجاحها والنهوض بها نحو القمة. ومن أجل فعل ذلك يمكنك كسب المهارات اللازمة من خلال أفضل الكورسات في هذا المجال لتتعلم كيفية بناء نماذج التحليلات التنبؤية بشكل احترافي والتي ستفيد أعمالك وتمنحك ميزة تنافسية.

ويمكنك الانضمام إلى الدورة التدريبية الأقوى في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python المقدمة من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في المملكة العربية السعودية ودول مجلس التعاون الخليجي والعالم العربي والتي ستمكنك من تعلم:

  • كيفية كتابة نصوص Python وإجراء تحليل البيانات للاستفادة منها في مختلف مجالات الأعمال.
  •  كيفية معالجة البيانات وإدارتها في Python.
  •  كيفية بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.
  • تعلم OOP (البرمجة الشيئية) وهيكلة البيانات في Python.
  • تعلم خوارزميات علم البيانات الأكثر أهمية لاتخاذ القرارات بناء على تحليل البيانات.

كل ذلك وأكثر سوف تتعلمه خلال دورة تعلم الآلة مع بايثون التدريبية الأقوى في السعودية والتي يقدمها معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي وستقوم بتطبيق كافة ما تتعلمه عمليًا خلال الدورة.

بادر بحجز مكانك الآن لتضمن تحقيق أقصى استفادة ممكنة من التعلم الآلي لأعمالك.