信息系統(tǒng)科學(xué)預(yù)測的“水晶球”

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對于未來，我們總是本能地滿懷期待與憧憬。擁有確定性的明天，是千古以來縈繞在人類心頭最原始的渴望。今天，這種夢想的光芒正投射在IT的疆土之上。為了更加準(zhǔn)確、及時地把握商業(yè)活動的未來動向，預(yù)測分析正在成為一種被用戶接受的科學(xué)“占卜術(shù)”。

案例1：

美國的LoanPerformance公司運(yùn)營著一個面向金融機(jī)構(gòu)的貸款償還信息合作數(shù)據(jù)庫。通過數(shù)據(jù)庫和預(yù)測分析工具，他們可以幫助金融客戶預(yù)測哪些顧客無法及時還款，哪些顧客是在說謊，哪些顧客可能根本就沒打算還款。

案例2：

Highmark公司是美國一家醫(yī)療保險服務(wù)商，他們使用預(yù)測分析工具來預(yù)測和阻止客戶的欺詐性索賠行為。

案例3：

國內(nèi)某著名鋼鐵企業(yè)，通過預(yù)測分析來制定年度冶煉計劃，以此來最大限度地提高企業(yè)的生產(chǎn)收益率。

案例4：

中國移動某省級分公司，通過對客戶通話種類、離網(wǎng)時間等行為的分析來預(yù)測可能的客戶流失問題，并依照結(jié)果制定相應(yīng)的客戶關(guān)懷計劃。

案例結(jié)語：

從上面的幾個案例中，我們發(fā)現(xiàn)，預(yù)測分析已經(jīng)被應(yīng)用在很多商業(yè)活動之中，它有時甚至與我們是如此的貼近，可能正在監(jiān)視著我們的一舉一動。事實證明，在技術(shù)推進(jìn)和用戶需求的雙重作用下，預(yù)測分析目前正在呈現(xiàn)出快速蔓延的態(tài)勢。而企業(yè)數(shù)據(jù)量的高速膨脹，也為預(yù)測的準(zhǔn)確性提供了強(qiáng)大支撐。因此今天，預(yù)測分析已經(jīng)成為一門企業(yè)可以掌握的技能，它將賦予使用者更敏銳的洞察力，讓他們在“亂云飛渡”的市場之中，依舊從容不迫。

洞悉明日之機(jī)

古語有云：“凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢。”然而，現(xiàn)實環(huán)境中的諸多難以捕捉的不確定因素，使預(yù)測分析的商業(yè)化道路并非一片坦途。雖然很早就具備了通過統(tǒng)計分析學(xué)建立預(yù)測模型的能力，但是計算能力的滯后，讓預(yù)測分析在很長一段時間內(nèi)僅僅停滯在科研、教育等高端領(lǐng)域，從具體的企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)中預(yù)測市場走向的愿望成為企業(yè)用戶遲遲無法實現(xiàn)的“奢求”。

IT技術(shù)的發(fā)展徹底改變了這一局面。隨著計算設(shè)備性能的突飛猛進(jìn)和系統(tǒng)總體擁有成本的不斷下降，企業(yè)已經(jīng)可以組建自己專有的預(yù)測分析平臺。同時，針對商業(yè)用途的預(yù)測分析工具的易用性不斷提升，它們提供了更優(yōu)化的模型構(gòu)建工作流，使得業(yè)務(wù)分析人員不依賴統(tǒng)計人員就可以進(jìn)行預(yù)測操作。

在突破了橫亙在科研與商業(yè)應(yīng)用之間的壁壘之后，預(yù)測分析真正迎來了大眾化應(yīng)用的時代。然而無論是以前的“陽春白雪”，還是現(xiàn)在的“老少皆宜”，以傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析為基礎(chǔ)的預(yù)測分析流程并沒有改變。

典型的預(yù)測分析通常包含以下幾個步驟：即確定目標(biāo)數(shù)據(jù)、開發(fā)統(tǒng)計模型、根據(jù)樣本測試模型的準(zhǔn)確性、將模型應(yīng)用于整個數(shù)據(jù)集合，最后是將統(tǒng)計結(jié)果傳送到系統(tǒng)前端進(jìn)行展示。在具體的預(yù)測方法上，仍然以時間序列法和反問題動力系統(tǒng)分析為基礎(chǔ)，并且輔以多元回歸、神經(jīng)元算法等計算手段。

不過，為了適應(yīng)瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境，預(yù)測分析也在不斷地進(jìn)行自我調(diào)整，以滿足大眾化應(yīng)用的需要。目前，預(yù)測建模的很多過程已經(jīng)實現(xiàn)了自動化，涵蓋不同行業(yè)需求的模型庫也日臻成熟。這意味著企業(yè)用戶可以以更快的速度建立模型，并且根據(jù)業(yè)務(wù)需求頻繁地更新它們，從而實現(xiàn)對業(yè)務(wù)變化的及時響應(yīng)。

預(yù)測分析軟件市場概覽

■ 2004年銷售額：22億美元
■ 在總體核心分析市場所占份額：25%
■ 2003年至2008年復(fù)合年增長率：8%

迎接“后數(shù)據(jù)挖掘”時代

數(shù)據(jù)挖掘是預(yù)測分析技術(shù)成長的豐沃“土壤”。而在預(yù)測分析的帶動之下，數(shù)據(jù)挖掘也開始走出以報表和查詢?yōu)橹鞯膽?yīng)用范疇，嘗試著從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有關(guān)未來行為的線索。所以，今天的預(yù)測分析與數(shù)據(jù)挖掘存在著非常大的交集，它可以被看作是一種“后數(shù)據(jù)挖掘”時代的技術(shù)分支。

同時，由于預(yù)測分析仍然處在成長期，其自身的邊界尚未完全明確。Business Objects中國區(qū)售前技術(shù)咨詢總監(jiān)魯百年博士就表示，目前我們很難把“預(yù)測”和“分析”剝離開，很多被劃定為預(yù)測的項目實際上只是進(jìn)行了預(yù)警操作，那些所謂的實時預(yù)測系統(tǒng)也基本上只具備了預(yù)警能力。不過，在未來，預(yù)測應(yīng)該會成為數(shù)據(jù)挖掘的一個獨(dú)立的組成部分。

由此可見，我們今天所享用的預(yù)測服務(wù)可能還不是純粹意義上的“預(yù)測”。但是，在多種技術(shù)的綜合作用下，預(yù)測分析通過不斷的“吐故納新”實現(xiàn)自我優(yōu)化。它對文本挖掘技術(shù)的采用就是一個很好的例證。

目前，已經(jīng)有用戶開始通過文本挖掘來提高其預(yù)測模型的準(zhǔn)確度。LoanPerformance就在原先貸款歷史、信用報告、人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在計算模型中引入了呼叫中心人員與顧客交談的文本記錄信息。他們使用了Intelligent Results公司的工具來分析這些語言數(shù)據(jù)，以確定某人是不是在說謊。而分析的重點(diǎn)在于尋找導(dǎo)致事件的原型。實踐證明，融合了文本信息的模型比標(biāo)準(zhǔn)模型的效果更好，它使得系統(tǒng)預(yù)測的準(zhǔn)確性比原始模型提高了18%。

J.D. Power and Associates最近也開始了文本挖掘技術(shù)的早期測試。他們正在研制一種名為ClearForest的工具，希望幫助用戶預(yù)測出比基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更實用的答案。SAS的Enterprise Miner也可以根據(jù)呼叫中心對話中捕獲的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析。

未來有多美？

成功的預(yù)測分析服務(wù)模式可以帶來巨大的回報。以國外某金融機(jī)構(gòu)為例，一個預(yù)測客戶信用風(fēng)險的模型在6個月內(nèi)為該機(jī)構(gòu)節(jié)省2百萬美元，而系統(tǒng)的部署成本約為40萬美元。這種高回報導(dǎo)致了預(yù)測分析工具的銷售額大幅增長。據(jù)IDC預(yù)測，預(yù)測分析工具的銷售額將在2008年時增加到30億美元，比2004年增長近40%。同時它將占據(jù)BI（商業(yè)智能）市場25%的份額。

如此巨大的發(fā)展前景勢必引發(fā)軟件廠商新一輪的市場追逐。而在這一領(lǐng)域，主要的產(chǎn)品類型可以通過功能進(jìn)行明確地劃分。目前SAS、SPSS等公司組成了專業(yè)型預(yù)測分析工具的供應(yīng)商陣營，他們所提供的產(chǎn)品具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確性，但是應(yīng)用起來非常復(fù)雜，使用范圍有限，像SPSS主要就是面向教育、科技等專業(yè)人員的；而在應(yīng)用型預(yù)測分析工具方面，主要的成員Kxen、Unica、J.D. Power and Associates等，他們向用戶提供“傻瓜型”的預(yù)測工具，通常具備易用、高速等特點(diǎn)。

魯百年介紹，Kxen的抽樣水平非常高，擅長處理大型、復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它在國內(nèi)的應(yīng)用比較廣泛，有8家電信運(yùn)營商正在使用這一產(chǎn)品。Business Objects也OEM了Kxen，希望通過這種產(chǎn)品綁定的方式幫助客戶實現(xiàn)客戶細(xì)分、預(yù)測等應(yīng)用。而這也是許多BI廠商的普遍做法。

在應(yīng)用方面，預(yù)測分析也表現(xiàn)出了驚人的行業(yè)滲透能力。除了在金融、電信等重點(diǎn)行業(yè)外，預(yù)測分析正在嘗試著幻化出更多的應(yīng)用形式。SAS大中華區(qū)解決方案總經(jīng)理曾濠生就表示，目前預(yù)測分析在零售行業(yè)的表現(xiàn)相當(dāng)活躍。據(jù)介紹，目前國內(nèi)很多大型超市都在采用基于時間序列法的購買模型，以此分析客戶的購買行為，制定吸引客戶消費(fèi)的優(yōu)惠政策。另外，海關(guān)、衛(wèi)生、公安等機(jī)構(gòu)也是預(yù)測分析的熱點(diǎn)應(yīng)用區(qū)域。而從目前客戶的需求狀況看來，與市場越接近、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量越大的對象，與預(yù)測分析的匹配程度就越高。

兩個必要條件

技術(shù)的創(chuàng)新讓預(yù)測分析的結(jié)果不斷地向準(zhǔn)確的目標(biāo)靠近，不過目前用戶必須面對的問題是，在技術(shù)尚未完全成熟的條件下，如何通過應(yīng)用水平的提高來盡可能地保證預(yù)測的準(zhǔn)確程度。在預(yù)測分析的一些早期案例中，用戶經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)用預(yù)測分析工具所得到的是一些不相關(guān)、幼稚甚至是錯誤的結(jié)果。

比如，國內(nèi)某電力企業(yè)，由于早期建模過程中的失誤，導(dǎo)致花費(fèi)大量資金所得出的結(jié)果根本無法成為決策參考。因此，專家建議，用戶在部署預(yù)測分析系統(tǒng)時要報以科學(xué)、謹(jǐn)慎的心態(tài)，避免盲目行為。同時，專家強(qiáng)調(diào)，由于預(yù)測是基于大量、可靠的企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)所做出的綜合判斷，所以強(qiáng)大的數(shù)據(jù)體系和具有多元化知識結(jié)構(gòu)的分析人才是成功實施預(yù)測分析項目的兩個必要條件。

曾濠生指出，準(zhǔn)確的預(yù)測需要大量、持續(xù)的操作、交易等類型的數(shù)據(jù)作為支撐，因此用戶必須擁有運(yùn)行順暢的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，基本的條件是企業(yè)已經(jīng)擁有了一個成熟的erp系統(tǒng)平臺。魯百年也表示，一般的分析需要1年的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)就可以了，而要做出預(yù)測需要4年的數(shù)據(jù)才行，如果考慮到數(shù)據(jù)周期的問題，最理想的歷史數(shù)據(jù)量是5年5個月。

另一方面，人才問題也在逐漸得到企業(yè)用戶的重視。目前，一些企業(yè)為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，已經(jīng)采用了由專業(yè)人員來審查、輸入變量的方法。曾濠生表示，預(yù)測分析人員不僅要具備深厚的統(tǒng)計學(xué)功底，還需要熟悉企業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用，這樣才能創(chuàng)建出更加合理的預(yù)測模型。魯百年指出，單一的知識結(jié)構(gòu)對預(yù)測來說太過單薄，對預(yù)測結(jié)果的解釋和分析將會考驗分析人員的綜合素質(zhì)。

魯百年還強(qiáng)調(diào)，預(yù)測模式需要一個反復(fù)驗證的過程。所以在開始時預(yù)測出現(xiàn)偏差是正?，F(xiàn)象，用戶不必對此過于擔(dān)心，今后有很多種方法可以進(jìn)行校正。總的說來，模型運(yùn)行的時間越久，其預(yù)測的準(zhǔn)確性就越高。

來源：CCW