Mi az előrejelző elemzés?
A prediktív elemzés a fejlett elemzés egy formája, amely olyan technikákat használ, mint az adatbányászat, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia, hogy előrejelzéseket adjon a jövőbeli eseményekhez a történeti és tranzakciós adatokban található minták alapján. Beépíti a fenti technikákat az üzleti folyamatok, menedzsment és információs technológiák modellezésével.
Manapság sok szervezet számára kihívássá vált a hatalmas adatmennyiség kezelése, valamint az ügyfelek viselkedésének, az értékesítés trendjének és sok más tényezőnek a tanulmányozása a piac felmérése érdekében, a hatékony működés és a nagyobb bevétel generálása érdekében. A célok elérése érdekében a szervezetek különféle eszközökre és technikákra támaszkodnak a pontos adatok megszerzése érdekében. A Predictive Analytics egy olyan eszköz, amely különböző technikákat alkalmaz a jövőbeli események előrejelzésére, a szervezetek kockázatainak és lehetőségeinek azonosítására.
A prediktív elemzés megértése
Vegyünk példát egy olyan szervezetre, amely meg akarja tudni, hogy mekkora lesz a nyeresége néhány év elteltével az üzletben, figyelembe véve a jelenlegi értékesítési tendenciákat, a különböző helyszíneken lévő ügyfélköröket stb. A prediktív elemzés a megadott változókat és technikákat fogja használni. mint például az adatbányászat, a mesterséges intelligencia előre jelezheti a jövőbeli nyereséget vagy bármilyen más tényezőt, amely a szervezet érdekli.
Hogyan teszi a Predictive Analytics ilyen egyszerűvé a munkát?
A prediktív elemzést manapság az üzleti elemzés területén használják a kampány optimalizálásához a marketingben, az előrejelzésekkel, hogy javítsák azokat a műveleteket, amelyek interaktív és könnyen használható szoftver segítségével hatékonyan segítik a kockázatok csökkentését. Megkönnyíti a szervezetek munkáját, mivel előrelátást nyújt számukra a kockázatok kiszámításához és az ezek elkerülésére vonatkozó döntések meghozatalához.
Mit lehet tenni a prediktív elemzéssel?
Ez lehetővé teszi az elemzéshez használt eszközök egyszerű használatát, mivel az üzleti elemzők könnyen elérhetők. Az adatbányászaton kívüli eltérő megközelítést biztosít, mivel gyorsabb elemzést biztosít, és az adatok leírása helyett inkább a becslést részesíti előnyben. A nyers adatokat átalakítja, hogy további információkat és betekintést nyújtsanak.
Prediktív elemzések használata
A prediktív elemzés fejlett elemzésből és döntés-optimalizálásból áll. A fejlett elemzés a szervezet konkrét kérdéseivel kapcsolatos múltbeli és jövőbeli tevékenységekre vonatkozó adatokat tanulmányozza. Statisztikai, matematikai és sok más, összetett jellegű algoritmust használ, és ezen elemzés alapján az eredmény betekintést nyer az optimális eredmények eléréséhez szükséges intézkedések meghatározásához. Az elvégzett műveleteket és a szükséges információkat a végrehajtáshoz megkapják a rendszernek vagy az elemzőknek. Javítja a döntéshozatalt a proaktív kockázatkezelést lehetővé tevő bizonytalanságok mérésével. A prediktív elemzés használatával az operációs rendszerekben a szervezetek képesek költségcsökkentést, a folyamat javítását és a bevételek növekedését elérni.
A prediktív elemzés előnyei
A prediktív elemzés előnyei a következők.
- Kockázatcsökkentés : A biztosítási és pénzügyi ágazat prediktív elemzést alkalmaz a kockázat csökkentésére, ésszerű és hatékony döntések meghozatalával, a személy vagy vállalkozás rendelkezésre álló adatok alapján történő validálásával.
- Csalás észlelése: A prediktív elemzés nyomon követheti a hálózaton vagy a helyszínen fellépő viselkedésmintákban bekövetkező változásokat olyan rendellenességek felismerésével, amelyek csalást vagy fenyegetést jelezhetnek.
- Versenyelőny: A prediktív elemzés betekintést nyújt az értékes információkba, például az ügyféladatokba, hogy előnyt élvezhessenek más versenytársakkal szemben.
- A termelés hatékonysága: Az iparágak, mint például a termelés és a gyártás, előrejelzik a készleteket, a termelési arányt és a lehetséges hibákat.
Szükséges prediktív elemzői készségek
A prediktív elemzés proaktív gondolkodást igényel, hogy az eredményekre gondoljunk. A népszerű prediktív technikák, például a regresszió vagy a döntési fa alapjainak megértése rendkívül hasznos lesz. Egy másik képesség, amely a képre vonatkozik, a változók kritikus gondolkodása, azaz az attribútumok megértése, az eredmények értelmezése és a modellek validálása. A fentiek mellett a folyamatban alkalmazott eszközök és technikák megértése szintén hasznos.
Miért kellene használni a prediktív elemzést?
Nagy mennyiségű adatot elemez, hogy számos kulcsfontosságú pontot megmutatjon egy vállalkozásban, ami segít a szervezetnek megérteni erősségeik és gyengeségeik területeit. Segít a jövőbeli minták azonosításában, amelyek nagyon hasznosak lehetnek a szervezet számára az ügyfelek igényeinek jobb megértésében, a marketing javításában, stb. Versenyképes és összetett környezetben automatizálással egyszerűsíti a feladatokat, például két különböző csapat tartása szinkronizálással, értesítve mindkettőt a másik állapotáról.
Prediktív elemzési terület
A prediktív elemzés hatékonyan képes minimalizálni sok rendszeresen felmerülő problémát. Például egy prediktív modell hatékonyan biztosítja az egyén biometrikus adatait a lopásgátló karbantartás azonosításához. Alternatívákat kínálhat a forgalmi problémák megoldására szolgáló legjobb útvonalak előrejelzéséhez. Ugyanakkor ajánlási rendszer útján új szállodákat vagy éttermeket is javasolhat, megvizsgálva egy ügyfél korábbi preferenciáit.
Miért van szükség prediktív elemzésre?
Nem csak a múltbeli adatokból készít értékelést, hanem felhasználható a múltbeli tapasztalatokból való tanulásra is, felismerve a mintákat és trendeket az előre nem látható jövőbeli lehetőségek kivetítésére. Az értékes betekintés bejelentése előtt a döntéshozatalt az adja, hogy pontosan olyan pontszámokat szolgáltat, amelyeket kifejezetten a cselekvések javaslatára terveztek.
Ki a megfelelő közönség a prediktív elemzési technológiák tanulásához?
A prediktív elemzést a marketingben és a reklámozásban használják, hogy előre jelezzék az adatok mintázatát a szervezet számos céljának elérése érdekében. A fenti iparágakkal közvetlenül kapcsolatban álló üzleti és adatelemzők számára fontos megérteni és alkalmazni ezt a technikát.
Hogyan segít ez a technológia a karrier növekedésében?
A feltörekvő Big Data-val, ahol az adatok másodpercenként növekednek, és az elemzés iránti igény nagyobb, mint valaha. A szervezetek gyorsan haladnak a hatalmas adatgyűjtés felé, hogy megjósolhassák az adatmintákat növekedésükhöz. Tehát a prediktív elemzésnél biztos lehet abban, hogy nagyon jó karriernövekedést mutat.
Következtetés
A prediktív elemzés az előnyökkel jár annak előnyei számára, hogy a szervezetek alapvetően függnek a hatalmas adatmennyiség elemzésétől. A szervezetek előreléphetnek a céljaik elérésében, és több bevételt generálhatnak az e technika által nyújtott betekintésből.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Mi a prediktív elemzés elemhez. Itt tárgyalták a Predictive Analytics működését, alkalmazási körét, előnyeit, és azt is, hogyan segítheti elő a karrier növekedését. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi az adatelemzés?
- Big Data Analytics példák
- Mi az algoritmus?
- Mi a nagy adat és a Hadoop?