예측 분석이란 무엇인가요?
예측 분석은 미래 예측을 만들기 위해 기록 및 현재 데이터를 연구하는 것입니다. 고급 수학, 통계, 기계 학습 기법을 혼합 사용해 데이터를 분석하여 숨겨진 경향을 확인하고 추론합니다.
예측 분석을 미래 의사 결정에 활용하는 조직이 많습니다. 예를 들어 마케팅 분석가는 예측 분석을 활용하여 제품의 향후 매출을 판단하고, 기상 관측소에서는 예측 분석을 사용하여 날씨를 예측하며, 주식 중개인은 거래 수익을 극대화하는 데 예측 분석을 활용합니다.
예측 분석과 분석 계층 구조
분석가는 기술 분석, 진단 분석, 예측 분석, 처방 분석이라는 네 가지 데이터 분석 기법을 사용합니다. 분석 계층 구조는 다음과 같습니다.
- 기술 분석에서는 기록 분석을 통해 과거에 어떤 일이 발생했는지 확인합니다.
- 진단 분석에서는 기록 데이터를 사용하여 과거에 어떤 일이 발생한 이유를 밝힙니다.
- 예측 분석에서는 기록 데이터와 현재 데이터에서 발견된 패턴을 기반으로 향후 추세를 예측합니다.
- 처방 분석에서는 기업이 의사 결정을 최적화할 수 있도록 미래의 조치와 결정을 규정합니다.
예측 분석이 중요한 이유는 무엇인가요?
미래의 양상을 예측하는 능력은 매우 중요합니다. 엔지니어, 과학자, 비즈니스 및 경제학자들은 오랫동안 작업에 예측 분석을 활용해왔습니다. 여기에는 회귀 분석, 의사 결정 트리 등, 현재까지 여전히 사용되는 기법이 포함됩니다.
기계 학습 기술의 발전으로 데이터 과학 분야에서 이전에는 다루기에 너무 어렵거나 복잡한 영역으로 예측 모델링의 활용 범위를 확장할 수 있게 되었습니다. 확장 가능한 컴퓨팅, 데이터 마이닝 및 딥 러닝 기법을 통해 기업은 데이터 레이크를 심층적으로 분석하여 정보와 추세를 추출할 수 있습니다. 예측 분석은 비즈니스 프로세스에 반영되어 선두에 있는 조직에 상당한 경쟁력을 제공합니다.
예측 분석은 어떤 방식으로 작동하나요?
오늘날의 예측 분석은 주로 고급 기계 학습 기술을 기반으로 합니다. 데이터 사이언티스트는 딥 러닝과 복잡한 알고리즘을 사용하여 여러 변수를 분석함으로써, 빅 데이터에서 유망한 행동을 예측하는 예측 모델을 만듭니다.
여타의 기계 학습 애플리케이션과 마찬가지로, 예측 분석은 예측을 업데이트하기 위해 끊임없이 새로운 데이터를 사용하는 동적 활동입니다. 따라서 이 기법에서는 데이터를 거의 실시간으로 수집하는 기능과 함께, 데이터 정리, 모델 훈련, 배포, 피드백, 재훈련 및 재배포라는 고전적인 기계 도구 파이프라인을 사용합니다. 의사 결정 트리, 회귀 분석, 시계열 분석, 딥 러닝 신경망 등의 기법이 있습니다.
미래의 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 기준이 되는 예측 분석 모델은 복잡한 경향이 있으며 다양한 요소를 고려해야 합니다. 이러한 요소는 일반적으로 개발 및 검증하는 데 시간이 걸리며, 비즈니스 및 경제 환경의 변화에 적응하기 위해 지속적으로 다시 적용해야 합니다.
예측 분석의 사용 사례로는 어떤 것들이 있나요?
예측 분석을 실시간 의사 결정과 미래 의사 결정에 적극적으로 활용하는 조직이 많습니다.
금융
금융 부문에서는 의사 결정의 기준으로서 예측 분석을 사용합니다. 예측 시장 거래, 신용 리스크 평가, 대출 승인 등을 예로 들 수 있습니다. 보험사는 예측 분석을 통해 기상 이변을 예측하여 보험 청구를 줄이고 보험 청구 사기를 탐지하는 데 그 결과를 활용합니다.
소매
소매업체는 예측 분석을 사용하여 리전과 지역의 고객 수요를 예측하고 리전 및 지역 유통 기지에 재고를 사전 배송함으로써 배송 시간을 단축합니다. 또한 리드 점수 평가 모델을 사용하여 리드 전환율을 높이고 고객 프로필을 기반으로 상향 및 교차 판매 기회를 늘리기 위한 예측 권장 사항을 제시하는 기업도 있습니다. 또한 기업들은 예측 분석을 사용하여 미래의 수요와 매출을 예측합니다.
제조
제조업체는 예측 분석을 통해 생산 라인 장비를 모니터링하여 스루풋을 최적화하고, 불규칙성을 감지하며, 장비 결함을 포착합니다. 제조업체는 예측 분석을 사용하여 기계를 모니터링하고, 기계 상태를 파악하고, 유지 보수 요구 사항을 예측합니다.
의료 서비스
의료 회사는 환자 모니터링 장비에 대한 예측 분석을 사용하여 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 동시에, 환자 모니터링 장비의 효율성을 떨어뜨리는 가양성 경보를 대부분 없앱니다. 다른 사용 사례로는 과거 데이터 및 환자의 건강 상태를 바탕으로 질병의 진행 과정을 예측하는 것과 의료 진단 등이 있습니다.
예측 분석의 이점은 무엇인가요?
예측 분석에는 다음과 같은 네 가지 주요 이점이 있습니다.
- 예측 분석은 고객이 정보에 입각한 의사 결정을 내리도록 해줍니다.
- 예측 분석은 실시간 답변을 제공할 수 있습니다. 훈련된 예측 분석 모델은 실시간으로 데이터를 수집하고 즉각적인 답변을 제공할 수 있습니다.
- 예측 분석은 고객이 복잡한 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터의 패턴을 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다.
- 예측 분석을 통해 기업은 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예측 분석을 사용하는 기업은 미래의 이벤트를 보다 정확하게 예측하는 능력을 바탕으로 경쟁에서 그렇지 않은 기업보다 우위를 점하게 됩니다.
AWS는 예측 분석을 어떻게 지원하나요?
예측 분석을 시작하려면 비즈니스 분석가에게 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스를 제공하여 기계 학습(ML)에 대한 액세스를 확장하는 Amazon SageMaker Canvas를 활용할 수 있습니다. 이 서비스를 활용하면 기계 학습을 사용한 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 정확한 ML 예측을 직접 생성할 수 있습니다. SageMaker Canvas는 고객 이탈 예측, 정시 배송 예측, 재고 계획 등 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다.
Amazon SageMaker를 사용하여 완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 사용하여 모든 사용 사례에 대해 ML 모델을 구축, 훈련, 배포할 수도 있습니다.
시작하려면 SageMaker Canvas 자습서를 참조하세요.
