Ce este Analiza predictivă?
Analitica predictivă este o formă de analiză avansată, care folosește tehnici precum extragerea datelor, învățarea mașină și inteligența artificială pentru a oferi predicții pentru evenimente viitoare din modelele găsite în datele istorice și tranzacționale. Incorporează tehnicile de mai sus cu modelarea proceselor de afaceri, managementul și tehnologia informației.
În zilele noastre, a devenit o provocare pentru multe organizații să abordeze volumul uriaș de date și să studieze comportamentul clienților, tendința de vânzare și mulți alți factori de a evalua piața pentru a opera într-un mod eficient și pentru a genera mai multe venituri. Pentru a atinge obiectivele, organizațiile se bazează pe diferite instrumente și tehnici pentru a obține date precise. Analiza predictivă este un instrument care folosește diferite tehnici pentru a prezice evenimente viitoare pentru a identifica riscuri și oportunități pentru organizații.
Înțelegerea analizelor predictive
Să luăm un exemplu al unei anumite organizații care dorește să știe care va fi profitul său după câțiva ani în afaceri, având în vedere tendințele actuale în vânzări, baza de clienți în diferite locații, etc. Analiticele predictive vor folosi variabilele date și folosind tehnici cum ar fi extragerea datelor, inteligența artificială ar putea prezice profitul viitor sau orice alt factor de care organizația este interesată.
Cum face Analiza predictivă să funcționeze atât de ușor?
Analiza predictivă este folosită în zilele noastre în domeniul analizei de afaceri pentru optimizarea campaniilor de marketing, cu prognoza pentru îmbunătățirea operațiunilor care ajută eficient la reducerea riscurilor prin utilizarea unui software interactiv și ușor de utilizat. Înlesnește activitatea organizațiilor, oferindu-le perspectiva pentru a calcula riscurile și a lua decizii pentru a le evita.
Ce puteți face cu Analiza predictivă?
Acesta oferă utilizarea ușoară a instrumentelor utilizate pentru analiză, deoarece acestea sunt ușor accesibile de către analiștii de afaceri. Oferă o altă abordare decât cea de extragere a datelor, oferind o analiză mai rapidă, dă mai multă importanță predicției decât descrierii datelor. Transformă datele brute pentru a oferi mai multe informații și informații.
Lucrul cu Analiza predictivă
Analitica predictivă constă în analize avansate și optimizare a deciziilor. Analiza avansată studiază date din acțiunile trecute până la proiecte viitoare legate de probleme specifice ale organizației. Utilizează algoritmi statistici, matematici și mulți alți algoritmi care sunt de natură complexă, iar din această analiză, rezultatul este considerat clar pentru a determina acțiunile pentru a obține rezultate optime. Acțiunile derivate împreună cu informațiile necesare sunt furnizate sistemului sau analiștilor pentru implementare. Îmbunătățește luarea deciziilor prin măsurarea incertitudinilor care permit gestionarea proactivă a riscurilor. Folosind analize predictive în sistemele de operare, organizațiile sunt capabile să obțină reducerea costurilor, îmbunătățirea procesului și o creștere a veniturilor.
Avantajele analizelor predictive
Avantajele Analizei predictive sunt cele de mai jos.
- Reducerea riscului : industria asigurărilor și a finanțelor utilizează analize predictive pentru a reduce riscul luând decizii sensibile și eficiente prin validarea unei persoane sau a unei afaceri pe baza datelor disponibile.
- Detectarea fraudei: Analiza predictivă poate urmări modificările modelelor de comportament dintr-o rețea sau un site detectând anomalii care ar putea indica fraudă sau amenințare.
- Avantaj competitiv: Analiza predictivă oferă informații despre informații valoroase, cum ar fi datele clienților, pentru a avea un avantaj față de alți concurenți.
- Eficiența producției: Industrii precum producția și fabricația pot anticipa inventarul, ratele de producție și eșecurile potențiale.
Aptitudini necesare pentru analiza predictivă
Analiza predictivă necesită o mentalitate proactivă, astfel încât să ne gândim la rezultate. Înțelegerea elementelor de bază ale unora dintre tehnicile populare de predicție, cum ar fi regresia sau arborele de decizie va fi extrem de utilă. O altă abilitate care vine în imagine este gândirea critică la variabile, adică înțelegerea atributelor, interpretarea rezultatelor și validarea modelelor. În afară de toate cele de mai sus, este utilă înțelegerea instrumentelor și tehnicii utilizate în proces.
De ce ar trebui să folosim Analiza predictivă?
Analizează un volum imens de date pentru a arăta multe puncte cheie într-o afacere, ceea ce ajută organizația să înțeleagă zonele lor de forță și slăbiciune. Ajută la identificarea tiparelor viitoare, care pot fi foarte utile pentru o organizație în a înțelege nevoile clientului mai bine, pentru a-și îmbunătăți marketingul, etc. Într-un mediu competitiv și complex, simplifică sarcinile oferind automatizare, cum ar fi păstrarea a două echipe diferite în sincronizați notificând fiecare despre starea celuilalt.
Domeniul de analiză predictiv
Analiza predictivă poate funcționa eficient în minimizarea multor probleme confruntate în mod regulat. De exemplu, un model predictiv poate furniza eficient biometria unui individ pentru identificarea în întreținerea anti-furt. Poate oferi alternative în prezicerea celor mai bune rute pentru rezolvarea problemelor de trafic. De asemenea, poate sugera noi hoteluri sau restaurante printr-un sistem de recomandări, studiind preferințele anterioare ale unui client.
De ce avem nevoie de analize predictive?
Nu numai că oferă doar o evaluare din datele anterioare, dar poate fi folosit și pentru a învăța din experiențele trecute, recunoscând tiparele și tendințele pentru a proiecta posibilități viitoare neprevăzute. Este nevoie de luarea deciziilor înainte de a raporta doar informații valoroase, oferind scoruri care sunt concepute special pentru a sugera acțiuni.
Cine este publicul potrivit pentru învățarea tehnologiilor de analiză predictivă?
Analiza predictivă este utilizată în marketing și publicitate pentru a prezice tiparele în date pentru a atinge multe obiective într-o organizație. Este important pentru analiștii de afaceri și de date care sunt implicați direct cu industriile de mai sus, să înțeleagă și să aplice această tehnică.
Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei?
Odată cu apariția Big Data, unde datele cresc în fiecare secundă și nevoia de a le analiza, crește mai mult ca oricând. Organizațiile se îndreaptă rapid către colectarea volumului uriaș de date pentru a prezice tiparele de date pentru creșterea lor. Deci, cu analizele predictive, este sigur că va avea o creștere a carierei foarte bună.
Concluzie
Analiza predictivă este recomandabilă pentru avantajele sale pentru organizații dependente vital de analiza volumului uriaș de date. Organizațiile pot merge înainte pentru a-și atinge obiectivele și pentru a genera mai multe venituri din perspectivele oferite de această tehnică.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce este Analiza predictivă. Aici am discutat despre modul de lucru, domeniul de aplicare, avantajele Predictive Analytics și, de asemenea, modul în care acesta poate ajuta în creșterea carierei. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este Data Analytics?
- Exemple de analiză de date mari
- Ce este un algoritm?
- Ce este Big Data și Hadoop?