Använd maskininlärning och tidsserieanalys för analys av stora mängder data
Maskininlärning och tidserieanalys är två vanligt förekommande ord när det gäller att analysera data och göra prognoser inför framtiden. Men hur skiljer sig de två begreppen åt?
Maskininlärningens ursprung ligger i statistiken, som kan anses vara kunskapen att urskilja kunskap från data. Maskininlärning är ett samlingsnamn för algoritmer som har till uppgift att hitta samband och mönster i data. Det kan användas till taligenkänning, klassificering av bilder, rekommendera filmer och musik och mycket annat.
Genom att använda sig av maskininlärning kan organisationer analysera stora mängder data, till exempel om kunder, för att dra slutsatser och anpassa sina erbjudanden och processer för att nå ut till dem på ett bättre sätt. Maskininlärning kan också användas i självkörande bilar, samt inom vården för att diagnosticera sjukdomar.
Det finns en rad metoder så som neurala nätverk, densitetsbaserad klustring, regressionsanalys med mera.
Konkreta användningsområden för maskininlärning
Maskininlärning kan identifiera mönster och avvikelser i stora mängder information, och det kan göra det snabbt. Det används ofta inom produktion för att upptäcka defekter som kan leda till minskad kapacitet. Tekniken kan signalera problem i god tid så att du kan sätta in förebyggande underhåll och snabbt hitta orsaken till en maskinkrasch eller driftstopp.
Tekniken är mycket användbart för försäljningsanalys, optimering av lagerhållning och distribution och att göra komplexa analyser av kunddata. Ett exempel på maskininlärning är Spotify som använder en algoritm för att lära känna dina musikinställningar och sedan använder den informationen för att göra en förutsägelse om vilken annan musik du kan gilla. Maskininlärning sträcker sig över fler branscher för att automatisera både grundläggande och komplexa uppgifter.
Tidsserieanalys för prognoser av framtida utfall
Tidserieranalys syftar ofta till att prognostisera framtida utfall. Det kan till exempel vara ett företags intäkter den kommande månaden eller försäljningen av bröd nästa vecka. En mycket vanlig metodik är att använda en autoregressiv linjär modell. Modellen beskriver hur värden i en tidsserie är relaterade till varandra och modellerna finns i en rad utförande med varierande komplexitet.
Men det går också att göra prognoser med maskininlärningsalgoritmer, en vanligt förkommande är long short-term memory (LSTM) där ett neuralt nätverk appliceras på tidsseriedata.
Grundförutsättningen för att göra en prognos är att det finns någon form av tröghet eller mönster i tidsserien. Detta är inte alltid fallet då vissa tidsserier till stor del beror av slumpmässiga processer. När det kommer till att välja modell så är det bra att testa sig fram. Dock har många Data Scientists visat att de enklare linjära modellerna ofta räcker långt.
Är du intresserad av att veta mer om tidsserieanalys eller maskininlärning, kontakta någon av våra experter.