Hvad er forudsigelig analyse?
Predictive analytics er en form for avanceret analyse, der bruger teknikker som data mining, maskinlæring og kunstig intelligens til at give forudsigelser for fremtidige begivenheder ud fra de mønstre, der findes i historiske og transaktionsdata. Det inkorporerer ovennævnte teknikker med modellering af forretningsprocesser, styring og informationsteknologi.
I dag er det blevet en udfordring for mange organisationer at tackle det enorme datamængde og undersøge kundeadfærd, salgstrend og mange andre faktorer til at vurdere markedet for at fungere på en effektiv måde og skabe større indtægter. For at nå målene er organisationer afhængige af forskellige værktøjer og teknikker for at få nøjagtige data. Predictive Analytics er et værktøj, der bruger forskellige teknikker til at forudsige fremtidige begivenheder til at identificere risici og muligheder for organisationer.
Forstå Predictive Analytics
Lad os tage et eksempel på en bestemt organisation, der ønsker at vide, hvad der vil være fortjenesten efter et par år i branchen i betragtning af de aktuelle tendenser i salg, kundebase forskellige steder osv. Forudsigende analyser bruger de givne variabler og bruger teknikker såsom dataindvinding, kunstig intelligens ville forudsige den fremtidige fortjeneste eller enhver anden faktor, som organisationen er interesseret i.
Hvordan gør Predictive Analytics det at arbejde så let?
Predictive Analytics bruges i dag inden for forretningsanalyse til optimering af kampagne inden for marketing, prognoser for at forbedre operationer, som effektivt hjælper med at reducere risici ved at bruge interaktiv og let at bruge softwaren. Det letter organisationernes arbejde ved at give dem fremsyn til at beregne risiciene og tage beslutninger for at undgå dem.
Hvad kan du gøre med Predictive Analytics?
Det giver nem brug af de værktøjer, der bruges til analyse, da de er let tilgængelige af forretningsanalytikere. Det giver en anden tilgang end data mining, ved at give hurtigere analyse giver større betydning for forudsigelse snarere end beskrivelsen af data. Det transformerer de rå data for at give mere information og indsigt.
Arbejder med Predictive Analytics
Forudsigelig analyse består af avanceret analyse og beslutningsoptimering. Avanceret analyse studerer data fra fortid til projekt fremtidige handlinger relateret til specifikke spørgsmål i organisationen. Den bruger statistiske, matematiske og mange andre algoritmer, der er komplekse i naturen, og fra denne analyse tages resultatet som indsigt for at bestemme handlingerne for at opnå optimale resultater. Handlingerne, der er afledt sammen med den nødvendige information, leveres til systemet eller analytikere til implementering. Det forbedrer beslutningstagningen ved at måle usikkerheden, der muliggør proaktiv risikostyring. Ved at bruge forudsigelige analyser i driftssystemer er organisationer i stand til at opnå omkostningsreduktion, forbedring af processen og en stigning i indtægterne.
Fordele ved Predictive Analytics
Fordelene ved Predictive Analytics er som nedenfor.
- Risikoreduktion : Forsikrings- og finansbranchen bruger forudsigelig analyse for at reducere risikoen ved at tage fornuftige og effektive beslutninger ved validering af en person eller virksomhed baseret på de tilgængelige data.
- Svigpåvisning: Forudsigelig analyse kan spore ændringer i adfærdsmønstre i et netværk eller et sted ved at opdage uregelmæssigheder, der kan indikere svig eller trussel.
- Konkurrencefordel: Predictive Analytics giver indsigt i værdifulde oplysninger som kundedata for at have en fordel i forhold til andre konkurrenter.
- Effektivitet i produktionen: Industrier som produktion og fremstilling kan forudsige lagerbeholdning, produktionshastigheder og potentielle fejl.
Krævede prediktive analysefærdigheder
Forudsigelig analyse kræver en proaktiv tankegang for at tænke over resultaterne. At forstå det grundlæggende i nogle af de populære forudsigelsesteknikker såsom regression eller beslutningstræ vil være yderst nyttigt. En anden færdighed, som kommer ind i billedet, er at tænke kritisk på variabler, dvs. forstå egenskaber, fortolke resultater og validering af modeller. Bortset fra alt det ovenstående er det også nyttigt at forstå de værktøjer og teknikker, der bruges i processen.
Hvorfor skal vi bruge Predictive Analytics?
Den analyserer en enorm mængde data for at vise mange vigtige punkter i en virksomhed, der hjælper organisationen med at forstå deres områder med styrke og svaghed. Det hjælper med at identificere fremtidige mønstre, som kan være meget nyttige for en organisation i at forstå kundens behov bedre, forbedre deres markedsføring osv. I et konkurrencedygtigt og komplekst miljø forenkler det opgaverne ved at tilvejebringe automatisering såsom at holde to forskellige teams i synkroniseres ved at underrette hinanden om status for den anden.
Predictive Analytics-omfang
Predictive Analytics kan arbejde effektivt med at minimere mange problemer, der regelmæssigt står overfor. For eksempel kan en forudsigelsesmodel effektivt levere biometri fra et individ til identifikation i vedligeholdelse af tyverisikring. Det kan give alternativer til at forudsige de bedste ruter til løsning af trafikproblemer. Det kan også foreslå nye hoteller eller restauranter ved hjælp af et anbefalingssystem ved at studere en kundes tidligere præferencer.
Hvorfor har vi brug for Predictive Analytics?
Det giver ikke kun en evaluering fra tidligere data, men det kan også bruges til at lære af tidligere erfaringer, genkende mønstre og tendenser til at projicere uforudseelige fremtidige muligheder. Det tager beslutningsprocessen forud for blot at rapportere værdifuld indsigt ved at levere scoringer, der er specifikt designet til at foreslå handlinger.
Hvem er det rigtige publikum til at lære Predictive Analytics-teknologier?
Predictive Analytics bruges i Marketing og Advertising til at forudsige mønstre i data for at nå mange mål i en organisation. Det er vigtigt for forretnings- og dataanalytikere, der er direkte involveret i ovennævnte brancher, at forstå og anvende denne teknik.
Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?
Med de nye Big Data, hvor data vokser hvert sekund og behovet for at analysere dem, stiger mere end nogensinde. Organisationer bevæger sig hurtigt i retning af at indsamle den enorme mængde data for at forudsige mønstre i data for deres vækst. Så med forudsigelig analyse er man sikker på at have en meget god karrierevækst.
Konklusion
Predictive Analytics anbefales for sine fordele for organisationer, der er meget afhængige af analyse af den enorme datamængde. Organisationerne kan gå videre med det for at nå deres mål og generere mere indtægter på den indsigt, som denne teknik giver.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til What is Predictive Analytics. Her drøftede vi arbejdet, omfanget, fordelene ved Predictive Analytics og også hvordan det kan hjælpe med karrierevækst. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er Data Analytics?
- Eksempler på Big Data Analytics
- Hvad er en algoritme?
- Hvad er Big data og Hadoop?