7 шагов для использования прогностического анализа для выявления многообещающих проектов в предоставлении грантов

7 простых шагов, как использовать прогностический анализ для выявления перспективных проектов и получения грантов

Прогностическая аналитика быстро становится неотъемлемой в принятии решений на основе данных, особенно в области предоставления грантов. Она использует статистические алгоритмы и методы машинного обучения для анализа исторических данных и прогнозирования будущих результатов.

Применение прогностической аналитики к предоставлению грантов увеличивает точность и приносит конкурентное преимущество. Это помогает быстро выявить проекты с наибольшим потенциальным влиянием, экономя время и ресурсы. Вот как вы можете прогнозировать коэффициент успешности различных инициатив, распределяя средства там, где они могут иметь наибольшую разницу.

Понимание основ предоставления грантов

Предоставление грантов – это финансовый механизм, который обеспечивает необходимую финансовую поддержку исследованиям, инициативам и проектам. Часто финансирование осуществляется правительственными агентствами, фондами или корпорациями, и эти средства являются жизненно важными для инноваций и развития в различных областях. Кроме того, американские грантовые фонды в 2022 году предоставили оценочные $105,2 миллиарда, подчеркивая важность этого источника финансирования.

Однако предоставление финансирования на проекты всегда было сложной задачей. Традиционные методы обычно включают обширные обзоры заявок и интервью, что занимает много времени и все равно может привести к неправильным решениям о распределении средств. Таким образом, организации все более полагаются на технологии, чтобы улучшить сбор средств и усилия по распределению грантов.

1. Идентификация источников данных

Поиск соответствующих данных является первым важным шагом в создании надежной модели прогностической аналитики для предоставления грантов. Для получения информации о предыдущей результативности грантов вы можете использовать онлайн-базы данных, которые предоставляют исторические данные о предоставленных проектах и их результаты.

Вы также можете выявить тенденции в отрасли из отчетов по исследованию рынка, правительственных публикаций и отраслевых журналов. Согласно отчету Gartner, неправильное качество данных обходится бизнесу в среднем в $12,9 миллионов, что подчеркивает важность надежных источников.

Неправильные или искаженные данные могут сбить вашу прогностическую модель с толку, что приведет к ошибочным выводам и неправильному распределению грантов. Убедитесь, что источники данных достоверны, актуальны и точны.

2. Предварительная обработка данных

На этой стадии вы обеспечиваете приведение данных в формат, с которым легко работать, и обеспечиваете согласованность всех переменных, создавая условия для наилучшей работы ваших аналитических инструментов. Подготовка занимает большую часть времени в разработке искусственного интеллекта – примерно 80% – от сбора данных до производства.

В контексте предоставления грантов предварительная обработка может означать преобразование всех денежных значений в общую валюту или стандартизацию метрик, используемых для измерения успеха проекта. Также это может включать работу с отсутствующими или неполными данными путем заполнения пробелов средними значениями или удаления неполных записей.

Вот некоторые советы по эффективной предварительной обработке:

  • Удалите или исправьте ошибочные записи, чтобы сохранить точность.
  • Преобразуйте качественные данные в числовые форматы, подходящие для анализа.
  • Масштабируйте все переменные до стандартного диапазона, чтобы не одна переменная не оказывала неоправданное влияние на модель.

3. Выбор признаков (фичей)

Признаки или переменные – это конкретные данные, которые ваша прогностическая модель будет анализировать для предсказания. В случае предоставления грантов они могут включать исторические метрики результативности проекта, уровень экспертизы команды, предполагаемые бюджеты, сроки и ключевые показатели эффективности отраслей. Проекты с сильным руководством имеют в 1,5 раза больше шансов оставаться в рамках бюджета.

Один из подходов заключается в том, чтобы начать с широкого набора переменных и использовать ранжирование значимости признаков для определения наиболее влиятельных. Вы также можете использовать стратегию прямого или обратного отбора, при которой вы начинаете с одного признака и добавляете его, либо начинаете со всех и удаляете наименее влиятельные.

4. Выбор модели

Среди часто используемых типов моделей находятся деревья решений и регрессионные модели, каждая из которых имеет свои преимущества в зависимости от проблемы, которую вы пытаетесь решить. Деревья решений разбивают сложные решения на более простые выборы, представленные узлами на древовидном графике. С другой стороны, регрессионные модели стремятся найти взаимосвязи между переменными.

Например, если вы пытаетесь классифицировать проекты как «высокий», «VoAGI» или «низкий» потенциал, то дерево решений может быть лучшим выбором. Однако, регрессионная модель может быть более подходящей, если вы хотите предсказывать точное финансирование.

5. Обучение модели

На этом этапе вы подаете модели исторические данные, которые она будет использовать для изучения паттернов и взаимосвязей. Она может анализировать прошлые кампании по сбору средств, поведение доноров и результаты проектов в грантах. Компании, которые используют данные для планирования, превосходят своих конкурентов на 6% по прибыльности.

Обычно данные делятся на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется моделью для обучения, тогда как тестовая выборка позволяет оценить ее производительность. Модель итеративно корректирует внутренние параметры во время обучения, чтобы минимизировать ошибки и улучшить предсказательную точность.

6. Тестирование и проверка модели

Проверка данных является фундаментальной для обеспечения успеха вашего проекта. Фактически, 98,8% фирм инвестируют в проекты искусственного интеллекта, поэтому гарантирование точности крайне важно. Кроме того, это помогает оценить, насколько хорошо ваша модель обобщается на новые, невидимые данные.

Не забудьте сравнить производительность вашей модели с базовым уровнем, такими как отраслевые стандарты или более простая модель. Это даст вам точку отсчета для понимания стоимости вашей предсказательной модели. Таким образом, вы оцениваете эффективность модели и призываете к ее внедрению.

7. Внедрение и мониторинг в реальном времени

Подготовьте данные текущих проектных заявок и финансирования в формате, необходимом для вашей модели. Затем запустите эти данные через модель, чтобы сгенерировать предсказания или рекомендации о наиболее перспективных проектах.

После первоначальной реализации тесно следите за тем, насколько точно предсказания модели соответствуют фактическим результатам. Регулярное обновление модели свежими данными и результатами может значительно улучшить ее точность со временем. Согласно McKinsey, 20% потери стоимости в результате организационной трансформации происходит после внедрения. Как и любой инструмент, установите расписание для периодических оценок и рассмотрите возможность повторного обучения модели, если происходят значительные изменения в отрасли или финансовом ландшафте.

Путь к более эффективному финансированию грантов

Преимущества применения предиктивной аналитики в процессе финансирования грантов очевидны и впечатляющи. Она приносит эффективность, точность и необходимую сложность в традиционно трудную задачу определения перспективных проектов. Внедрение предиктивной аналитики в процесс выбора финансирования грантов позволяет установить новые стандарты эффективности и воздействия.