信息系統(tǒng)科學(xué)預(yù)測(cè)的“水晶球”

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對(duì)于未來(lái)，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(lái)縈繞在人類心頭最原始的渴望。今天，這種夢(mèng)想的光芒正投射在IT的疆土之上。為了更加準(zhǔn)確、及時(shí)地把握商業(yè)活動(dòng)的未來(lái)動(dòng)向，預(yù)測(cè)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(guó)的LoanPerformance公司運(yùn)營(yíng)著一個(gè)面向金融機(jī)構(gòu)的貸款償還信息合作數(shù)據(jù)庫(kù)。通過數(shù)據(jù)庫(kù)和預(yù)測(cè)分析工具，他們可以幫助金融客戶預(yù)測(cè)哪些顧客無(wú)法及時(shí)還款，哪些顧客是在說(shuō)謊，哪些顧客可能根本就沒打算還款。

案例2：

Highmark公司是美國(guó)一家醫(yī)療保險(xiǎn)服務(wù)商，他們使用預(yù)測(cè)分析工具來(lái)預(yù)測(cè)和阻止客戶的欺詐性索賠行為。

案例3：

國(guó)內(nèi)某著名鋼鐵企業(yè)，通過預(yù)測(cè)分析來(lái)制定年度冶煉計(jì)劃，以此來(lái)最大限度地提高企業(yè)的生產(chǎn)收益率。

案例4：

中國(guó)移動(dòng)某省級(jí)分公司，通過對(duì)客戶通話種類、離網(wǎng)時(shí)間等行為的分析來(lái)預(yù)測(cè)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(jì)劃。

案例結(jié)語(yǔ)：

從上面的幾個(gè)案例中，我們發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)分析已經(jīng)被應(yīng)用在很多商業(yè)活動(dòng)之中，它有時(shí)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(dòng)。事實(shí)證明，在技術(shù)推進(jìn)和用戶需求的雙重作用下，預(yù)測(cè)分析目前正在呈現(xiàn)出快速蔓延的態(tài)勢(shì)。而企業(yè)數(shù)據(jù)量的高速膨脹，也為預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性提供了強(qiáng)大支撐。因此今天，預(yù)測(cè)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?cè)凇皝y云飛渡”的市場(chǎng)之中，依舊從容不迫。

洞悉明日之機(jī)

古語(yǔ)有云：“凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢?！比欢?，現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的諸多難以捕捉的不確定因素，使預(yù)測(cè)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(jì)分析學(xué)建立預(yù)測(cè)模型的能力，但是計(jì)算能力的滯后，讓預(yù)測(cè)分析在很長(zhǎng)一段時(shí)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(yíng)數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)市場(chǎng)走向的愿望成為企業(yè)用戶遲遲無(wú)法實(shí)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(jì)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(cè)分析平臺(tái)。同時(shí)，針對(duì)商業(yè)用途的預(yù)測(cè)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(jì)人員就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)操作。

在突破了橫亙?cè)诳蒲信c商業(yè)應(yīng)用之間的壁壘之后，預(yù)測(cè)分析真正迎來(lái)了大眾化應(yīng)用的時(shí)代。然而無(wú)論是以前的“陽(yáng)春白雪”，還是現(xiàn)在的“老少皆宜”，以傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)分析流程并沒有改變。

典型的預(yù)測(cè)分析通常包含以下幾個(gè)步驟：即確定目標(biāo)數(shù)據(jù)、開發(fā)統(tǒng)計(jì)模型、根據(jù)樣本測(cè)試模型的準(zhǔn)確性、將模型應(yīng)用于整個(gè)數(shù)據(jù)集合，最后是將統(tǒng)計(jì)結(jié)果傳送到系統(tǒng)前端進(jìn)行展示。在具體的預(yù)測(cè)方法上，仍然以時(shí)間序列法和反問題動(dòng)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(jì)算手段。

不過，為了適應(yīng)瞬息萬(wàn)變的商業(yè)環(huán)境，預(yù)測(cè)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(cè)建模的很多過程已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，涵蓋不同行業(yè)需求的模型庫(kù)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(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)變化的及時(shí)響應(yīng)。

預(yù)測(cè)分析軟件市場(chǎng)概覽

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

迎接“后數(shù)據(jù)挖掘”時(shí)代

數(shù)據(jù)挖掘是預(yù)測(cè)分析技術(shù)成長(zhǎng)的豐沃“土壤”。而在預(yù)測(cè)分析的帶動(dòng)之下，數(shù)據(jù)挖掘也開始走出以報(bào)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(lái)行為的線索。所以，今天的預(yù)測(cè)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(shí)代的技術(shù)分支。

同時(shí)，由于預(yù)測(cè)分析仍然處在成長(zhǎng)期，其自身的邊界尚未完全明確。Business Objects中國(guó)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(cè)”和“分析”剝離開，很多被劃定為預(yù)測(cè)的項(xiàng)目實(shí)際上只是進(jìn)行了預(yù)警操作，那些所謂的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)也基本上只具備了預(yù)警能力。不過，在未來(lái)，預(yù)測(cè)應(yīng)該會(huì)成為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)獨(dú)立的組成部分。

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

目前，已經(jīng)有用戶開始通過文本挖掘來(lái)提高其預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度。LoanPerformance就在原先貸款歷史、信用報(bào)告、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在計(jì)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(lái)分析這些語(yǔ)言數(shù)據(jù)，以確定某人是不是在說(shuō)謊。而分析的重點(diǎn)在于尋找導(dǎo)致事件的原型。實(shí)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(cè)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(cè)試。他們正在研制一種名為ClearForest的工具，希望幫助用戶預(yù)測(cè)出比基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更實(shí)用的答案。SAS的Enterprise Miner也可以根據(jù)呼叫中心對(duì)話中捕獲的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

未來(lái)有多美？

成功的預(yù)測(cè)分析服務(wù)模式可以帶來(lái)巨大的回報(bào)。以國(guó)外某金融機(jī)構(gòu)為例，一個(gè)預(yù)測(cè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的模型在6個(gè)月內(nèi)為該機(jī)構(gòu)節(jié)省2百萬(wàn)美元，而系統(tǒng)的部署成本約為40萬(wàn)美元。這種高回報(bào)導(dǎo)致了預(yù)測(cè)分析工具的銷售額大幅增長(zhǎng)。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)分析工具的銷售額將在2008年時(shí)增加到30億美元，比2004年增長(zhǎng)近40%。同時(shí)它將占據(jù)BI（商業(yè)智能）市場(chǎng)25%的份額。

如此巨大的發(fā)展前景勢(shì)必引發(fā)軟件廠商新一輪的市場(chǎng)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(cè)分析工具的供應(yīng)商陣營(yíng)，他們所提供的產(chǎn)品具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，但是應(yīng)用起來(lái)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(cè)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(cè)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(zhǎng)處理大型、復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用比較廣泛，有8家電信運(yùn)營(yíng)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(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分、預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)分析在零售行業(yè)的表現(xiàn)相當(dāng)活躍。據(jù)介紹，目前國(guó)內(nèi)很多大型超市都在采用基于時(shí)間序列法的購(gòu)買模型，以此分析客戶的購(gòu)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(cè)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(lái)，與市場(chǎng)越接近、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量越大的對(duì)象，與預(yù)測(cè)分析的匹配程度就越高。

兩個(gè)必要條件

技術(shù)的創(chuàng)新讓預(yù)測(cè)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(duì)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(lái)盡可能地保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度。在預(yù)測(cè)分析的一些早期案例中，用戶經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)用預(yù)測(cè)分析工具所得到的是一些不相關(guān)、幼稚甚至是錯(cuò)誤的結(jié)果。

比如，國(guó)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(wú)法成為決策參考。因此，專家建議，用戶在部署預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)時(shí)要報(bào)以科學(xué)、謹(jǐn)慎的心態(tài)，避免盲目行為。同時(shí)，專家強(qiáng)調(diào)，由于預(yù)測(cè)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(shí)結(jié)構(gòu)的分析人才是成功實(shí)施預(yù)測(cè)分析項(xiàng)目的兩個(gè)必要條件。

曾濠生指出，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)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(gè)成熟的erp系統(tǒng)平臺(tái)。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(cè)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(gè)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(cè)的準(zhǔn)確性，已經(jīng)采用了由專業(yè)人員來(lái)審查、輸入變量的方法。曾濠生表示，預(yù)測(cè)分析人員不僅要具備深厚的統(tǒng)計(jì)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(cè)模型。魯百年指出，單一的知識(shí)結(jié)構(gòu)對(duì)預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)太過單薄，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的解釋和分析將會(huì)考驗(yàn)分析人員的綜合素質(zhì)。

魯百年還強(qiáng)調(diào)，預(yù)測(cè)模式需要一個(gè)反復(fù)驗(yàn)證的過程。所以在開始時(shí)預(yù)測(cè)出現(xiàn)偏差是正常現(xiàn)象，用戶不必對(duì)此過于擔(dān)心，今后有很多種方法可以進(jìn)行校正?？偟恼f(shuō)來(lái)，模型運(yùn)行的時(shí)間越久，其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性就越高。

來(lái)源：CCW