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예측 분석이란?

예측 분석은 데이터 분석의 첨단 유형 중 하나로, '다음에는 어떻게 될까?'라는 질문에 답하기 위한 기술입니다. 비즈니스 데이터 과학의 한 부분으로 예측 및 증강 분석의 성장은 데이터 풀이 더 많고 광범위해지면 데이터 마이닝 활동이 증가하여 예측적 통계를 제공한다는 점에서 빅데이터 시스템의 성장과 함께합니다. 빅데이터 머신러닝의 발전은 예측 분석 기능을 확장하는 데 도움을 주었습니다.

예측 및 증강 분석의 성장은 데이터 풀이 광범위해지면 데이터 마이닝 활동이 증가하여 예측적 통계를 제공한다는 점에서 빅데이터 시스템의 성장과 함께합니다. 빅데이터 머신러닝의 발전은 예측 분석 기능을 확장하는 데 도움을 주었습니다.

Google Cloud 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 솔루션이 예측 분석을 통해 비즈니스를 더 빠르고 원활하게 운영하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

예측 분석 정의

예측 분석은 데이터를 사용하여 향후 결과를 예측하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능, 통계 모델을 사용하여 미래의 행동을 예측할 수 있는 패턴을 찾습니다. 조직은 이전 데이터와 현재 데이터를 사용하여 미래에 대해 초, 일, 년 단위로 동향과 행동을 매우 정확하게 예측할 수 있습니다. 

예측 분석은 어떻게 작동하나요?

데이터 과학자는 예측 모델을 사용하여 선택된 데이터 세트의 여러 요소 간의 상관관계를 식별합니다. 데이터 수집이 완료되면 통계 모델은 공식화되고, 학습되고, 수정된 후 예측을 생성합니다.

예측 분석 프레임워크 빌드의 워크플로는 5가지 기본 단계를 따릅니다.

  1. 문제 정의: 예측은 좋은 논지와 요구사항 집합으로 시작합니다. 예를 들어, 예측 분석 모델이 사기를 감지할 수 있나요? 연말연시 쇼핑 시즌에 최적의 인벤토리 수준을 결정할 수 있나요? 악천후에서 잠재적인 홍수 수준을 파악할 수 있나요? 해결해야 하는 문제의 구분은 예측 분석 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.
  2. 데이터 수집 및 구성: 조직은 수십 년간의 데이터를 보유하거나 고객 상호작용으로 인한 데이터 홍수가 지속적으로 발생할 수 있습니다. 예측 분석 모델을 개발하기 전에 데이터 흐름을 식별한 후 데이터 세트를 데이터 웨어하우스(예: BigQuery)와 같은 저장소에 구성하면 됩니다.
  3. 데이터 사전 처리: 원시 데이터 자체는 명목적으로만 유용합니다. 예측 분석 모델의 데이터를 준비하려면 데이터를 정제하여 입력 또는 측정 오류로 인한 이상치, 누락된 데이터 포인트, 극단적인 이상점을 제거해야 합니다.
  4. 예측 모델 개발: 데이터 과학자에게는 해결해야 할 문제와 데이터 세트의 특성에 따라 예측 모델 개발에 사용할 수 있는 다양한 도구와 기법이 있습니다. 머신러닝, 회귀 모델, 결정 트리는 가장 일반적인 예측 모델 유형입니다.
  5. 결과 검증 및 배포: 모델의 정확성을 확인하고 결과에 따라 조정합니다. 허용 가능한 결과가 도출되면 앱, 웹사이트 또는 데이터 대시보드를 통해 이해관계자에게 제공할 수 있습니다.

예측 분석 기법이란 무엇인가요?

일반적으로 예측 분석 모델에는 분류 모델과 회귀 모델의 두 가지 유형이 있습니다. 분류 모델은 데이터 객체(예: 고객 또는 잠재적 결과)를 카테고리를 구별하여 배치하려고 합니다. 예를 들어 소매업체에게 여러 유형의 고객에 대한 데이터가 많다면 어떤 유형의 고객이 마케팅 이메일 수신을 허용할지 예측할 수 있습니다. 회귀 모델은 고객이 회사와 관계를 맺고 있는 동안 발생되는 수익 금액과 같은 지속적인 데이터를 예측하려고 합니다. 

예측 분석은 일반적으로 세 가지 유형의 기법을 사용하여 수행됩니다.

회귀 분석

회귀는 변수 간의 관계를 추정하는 통계 분석 기법입니다. 회귀는 대규모 데이터 세트의 패턴을 파악하여 입력 간의 상관관계를 파악하는 데 유용합니다. 알려진 분포를 따르는 연속 데이터에 도입하는 것이 가장 좋습니다. 회귀는 하나 이상의 독립 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 확인하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어 가격 인상이 제품 판매에 미치는 영향 등이 있습니다.

결정 트리

결정 트리는 고유한 변수에 따라 서로 다른 카테고리에 데이터를 배치하는 분류 모델입니다. 이 방법은 개인의 결정을 이해하려고 할 때 가장 적합합니다. 모델은 트리처럼 보이는데, 각 브랜치가 잠재적 선택을 나타내고 브랜치의 각 잎이 결정 결과를 나타냅니다. 결정 트리는 일반적으로 데이터 세트에 누락된 변수가 여러 개 있을 때 이해하기 쉽고 잘 작동합니다.

신경망

신경망은 매우 복잡한 관계를 모델링할 때 예측 분석에 유용한 머신러닝 방법입니다. 기본적으로 이들은 강력한 패턴 인식 엔진입니다. 신경망은 특히 데이터 분석에 사용할 수 있는 알려진 수학 공식이 없는 경우 데이터 세트의 비선형 관계를 판단하는 데 가장 적합합니다. 신경망을 사용하여 결정 트리 및 회귀 모델의 결과를 검증할 수 있습니다.

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예측 분석의 사용 및 예시

예측 분석을 사용하면 은행, 소매업, 전력회사, 공공 부문, 의료, 제조업을 포함한 모든 비즈니스 또는 업종에서 운영을 간소화하고 수익을 높이며 위험을 완화할 수 있습니다. 빅데이터 머신러닝을 사용하는 증강 분석이 사용되는 경우도 있습니다. 다음은 데이터 레이크 분석을 포함한 몇 가지 사용 사례입니다.

사기 행위 감지

예측 분석은 회사 네트워크에서 모든 작업을 실시간으로 검사하여 사기 및 기타 취약점을 나타내는 이상이 있는지 파악합니다.

전환 및 구매 예측

회사는 더 높은 전환 및 구매 의도의 가능성을 예측하는 데이터를 통해 온라인 광고를 방문자에게 재타겟팅하는 등의 작업을 취할 수 있습니다.

위험 감소

신용 점수, 보험금 청구, 채권추심은 모두 예측 분석을 사용하여 향후 체납 가능성을 평가하고 결정합니다.

운영 개선

기업은 예측 분석 모델을 사용하여 인벤토리를 예측하고 리소스를 관리하며 더욱 효율적으로 작동합니다.

고객 세분화

마케팅 담당자는 고객층을 특정 그룹으로 나누면 예측 분석을 통해 콘텐츠가 고유 잠재고객에 맞도록 미래 지향적인 결정을 내릴 수 있습니다. 

유지보수 예측

조직에서 데이터를 사용하여 정기 장비 유지보수가 필요한 시기를 예측하고 문제나 오작동이 발생하기 전에 일정을 예약할 수 있습니다.