Verilənlərin necə toplanması, kurasiyası, təhlili və son nəticədə proqnozlaşdırıcı analitika üçün modelləşdirilməsi ilə hər hansı bir elmin biliklər toplusunu necə qurması və daha da mürəkkəb müşahidələr və proqnozlar üçün zəmin yaratması arasında aydın paralellər mövcuddur.
Gəlin bəzi nümunələrlə birlikdə proqnozlaşdırıcı analitikaya və onun necə işlədiyinə nəzər salaq.
Proqnozlaşdırma analitikası gələcək hadisələri müəyyən etməyə cəhd edən elmi proqnozlaşdırma metodudur [və ya sadəcə olaraq; nəticələrin ehtimalını qiymətləndirin ]. Əksər proqnozlaşdırıcı analitik modellər zamanla toplanmış məlumatlara əsaslanır və dəyişənləri əhatə edir. Həqiqətən də, bu yanaşmada nümunələri və meylləri müəyyən etmək üçün tarixi məlumatlar vacibdir.
Proqnozlaşdırılan analitik modellərə daxildir təsnifat modelləri, klasterləşdirmə modelləri, proqnozlaşdırma modelləri, zaman seriyası modelləri və bir çox başqaları. Gələcək tendensiyaları proqnozlaşdırmaq üçün xüsusi dəyişənlər arasında korrelyasiyaları müəyyən etmək üçün onlar əvvəlcədən toplanmış məlumatları güclü kompüter modelləşdirməsi, məlumatların təhlili və maşın öyrənməsi ilə birləşdirir. Məlumat analitiki adətən mövcud olan ən böyük və ən uyğun məlumatla başlayır və proqnozlaşdırıcı modellərə etibarlı proqnozlar verməyə imkan verən təkrarlanan nümunələri axtarır.
Həqiqətən, şirkətlər yeni metod və strategiyaları sınamaq riskini azaltmaqla yanaşı, müştəri dönüşümlərini və satış statistikasını artırmaq üçün yeni yanaşmaları sınaqdan keçirmək üçün proqnozlaşdırıcı analitikadan istifadə edə bilərlər. Bu, veb-sayt istifadəsi, məhsul sifarişi və Big Data dövrü irəlilədikcə daha dəqiq olacaq digər mənbələrdən gələn proqnozlardan daxil olan böyük miqdarda müştəri məlumatı sayəsində mümkündür.
Bu fəsli ümumiləşdirmək üçün yadda saxlayın ki, məlumatlara əsaslanan proqnozlaşdırmadan istifadə edən proqnozlaşdırıcı analitika şirkətlərə strategiya dəyişikliklərinin potensial nəticələrini təxmin etməyə kömək edir. Onların hamısı gələcək dəyərləri proqnozlaşdırmaq üçün müxtəlif yollarla təşkil edilmiş tarixi məlumatlara əsaslanır.
İndi bəzi istifadə hallarına baxaq
Güclü analitik proqram təminatından istifadə edərək keçmiş istehlakçı məlumatlarını emal etməklə, proqnozlaşdırıcı analitika bir çox şirkətə (məsələn, Netflix, Amazon və Walmart) gələcək üçün strategiya qurmağa və ağıllı, sərfəli qərarlar qəbul etməyə kömək etdi. O, biznes üçün kritik əməliyyatları sadələşdirmək üçün müxtəlif yollarla istifadə edilə bilər; bəzi populyar tətbiqlər bunlardır:
Təhdidləri müəyyən etmək üçün proqnozlaşdırıcı modellər sistem anomaliyalarını və qeyri-adi davranışları aşkar edə bilər. O, kiberhücum və fırıldaqçılıq ssenariləri ilə bağlı tarixi məlumatlarla qidalana bilər ki, işçiləri oxşar davranışlar barədə xəbərdar etsin və hakerlərin və zəifliklərin sistemə sızmasının qarşısını alır. O, həmçinin nə olduğunu aşkar etməyə kömək edə bilər pul riski ilə bağlıdır , sığorta fırıldaqçılığından kredit riskinin proqnozlaşdırılmasına, eləcə də yüksək cinayət ərazilərində nümunələrin müəyyən edilməsinə qədər.
Siri, Ok Google və Alexa qarşılıqlı əlaqədən öyrənmək və müştəri reaksiyasını proqnozlaşdırmaqla müştəri təcrübəsini təkmilləşdirir. Çünki botlar komponentin istifadəsi ilə öz-özünə öyrənirlər deep learning, şirkətlərə böyük dəstək işçiləri işə götürmədən müştəriləri daha yaxşı idarə etməyə imkan verir.
Proqnozlaşdırılan analitika nümunələri, korrelyasiyaları və zəiflikləri, həmçinin müəyyən sənaye daxilində xəritə dəyişikliklərini aşkar etmək üçün məcmu məlumat dəstlərinə maşın öyrənməsi alqoritmlərini tətbiq etməklə riskin müəyyən edilməsinə və idarə olunmasına kömək edir. Bu məlumatla biznes liderləri potensial əməliyyat risklərinin qarşısını almaq üçün ehtiyat tədbirləri görə bilərlər.
Proqnozlaşdırılan analitik modellər tarixi məlumatlara əsaslanan dəqiq diaqnoz təmin etməklə xəstəlikləri anlamağa kömək edir. Məsələn, tibb işçiləri ondan hansı xəstələrin artrit, diabet və astma kimi müəyyən şərtlərin inkişaf riski altında olduğunu müəyyən etmək üçün istifadə edə bilərlər. Beləliklə, tibb işçiləri daha da fərdiləşdirilmiş qayğı göstərə biləcəklər.
Proqnozlaşdırılan analitika bir çox kanallar üzrə istehlakçı fəaliyyətini təhlil edərək və müştərilərin alış tarixçəsini və seçimlərini nəzərdən keçirərək (beləliklə, daha çox fərdiləşdirilmiş məzmun təklif edir) daha çox fərdiləşdirmə və daha hədəflənmiş marketinq kampaniyalarına imkan verir. Müştərilər haqqında daha ətraflı və fərdiləşdirilmiş anlayışın inkişafına kömək edir.
Avadanlıqların nasazlığı insanların həyatını təhlükəyə ata bilər və şirkət üçün əhəmiyyətli maliyyə itkisi ilə nəticələnə bilər. Maşın və IoT komponentlərini birləşdirməklə, işçiləri əvvəlcədən xəbərdar etmək və baha başa gələn nasazlıqların qarşısını almaq olardı.
Şirkətlər müştərilərin müxtəlif satış və ya çarpaz satış təkliflərinə necə cavab verəcəyini proqnozlaşdırmaq üçün alış məlumatlarında maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edə bilərlər.
Bu gün müəssisələr daha yaxşı məhsullar yaratmaq, bazara xidmət göstərməyin yeni yollarını müəyyən etmək və əməliyyat xərclərini azaltmaq üçün proqnozlaşdırma tələb edir. Proqnozlaşdırıcı analitika gələcək nəticələri proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənməsi və biznes zəkasını birləşdirərək bu tələblərə cavab verir.
Metod xüsusilə “nə olarsa?” etmək üçün faydalıdır. müştərinin saxlanmasına təsir edən və çoxfaktorlu qərarları dəstəkləyən ssenarilər. Netflix kimi axın xidmətlərini düşünün, hansı ki, müştərilərinə əvvəlki satınalmalar və müqayisə edilə bilən qrupun üstünlükləri əsasında məhsul tövsiyələri təklif edir və bununla da həm istehlakçı təcrübəsini, həm də satış sayını yaxşılaşdırır.
Təşkilat məlumatların və proqnozların təməlini qurduqca, onun proqnozlaşdırıcı analitikaya sərmayəsinin gəlirləri çoxalır, xüsusən də analitik qrupu tərəfindən hazırlanmış iş axınlarını avtomatlaşdırmaq üçün müvafiq səylə birləşdirildikdə. Avtomatlaşdırma proqnozlaşdırma xərclərini azaldır və həmçinin yeni proqnozların yaradılması tezliyini artırır və analitik qruplara davamlı innovasiyalar üçün yeni potensiallar axtarmağa imkan verir.
Buna görə də, yadda saxlayın ki, proqnozlaşdırıcı analitika şirkətlərə məlumatlardan istifadə etməklə daha yaxşı planlar qurmağa, proqnozlaşdırmağa və istənilən nəticələrə nail olmağa imkan verir. Bir neçəsini qeyd edək ki, təşkilatlar proqnozlaşdırıcı analitikadan aşağıdakılar üçün istifadə edə bilərlər:
Proqnozlaşdırılan analitikadan istifadə etmək üçün ilk növbədə biznes olmalıdır defigəliri artırmaq, əməliyyatları tənzimləmək və ya müştəri cəlbini yaxşılaşdırmaq kimi bir iş məqsədi güdür. Təşkilat daha sonra böyük həcmdə heterojen məlumatı çeşidləmək, proqnozlaşdırıcı analitik modelləri inkişaf etdirmək və bu məqsədi dəstəkləmək üçün təsirli anlayışlar yaratmaq üçün müvafiq proqram həllindən istifadə edə bilər.
Qabaqcıl proqnozlaşdırıcı analitika üsulları indi biznesdə geniş şəkildə istifadə olunur və təşkilatlara riskləri və imkanları qabaqcadan görmək üçün böyük verilənlərdən istifadə etməyə imkan verir. Şirkətlər, tarixi məlumatlara əsaslanan və kompüter hesablamaları ilə təchiz edilmiş ehtimal vəziyyətini qabaqcadan görən model yaratmaq üçün təxminlər əvəzinə proqnozlaşdırıcı analitik proqram təminatından istifadə edə bilərlər.
Proqnozlaşdırılan analitikadan istifadə etməklə, məlumatlarından istifadə etməyən təşkilatlar proqnoza əsaslanan rəqiblərindən geri qalma riski daşıyır. Müəssisə miqyasında istifadə edildikdə, bu, daha xoşbəxt, daha cəlbedici müştərilərə və daha cəlbedici nəticələrə gətirib çıxara bilər - erkən tətbiq edənlər artıq qazanır.
Milyonlarla insan aylıq abunə haqqı ödəyərək axın xidmətləri üçün pul ödəyir. Ümumi fikirdir ki, siz…
Coveware by Veeam kiber qəsb hallarına cavab xidmətləri göstərməyə davam edəcək. Coveware məhkəmə və remediasiya imkanları təklif edəcək...
Proqnozlaşdırılan texniki xidmət zavodun idarə edilməsinə innovativ və proaktiv yanaşma ilə neft və qaz sektorunda inqilab edir.…
Böyük Britaniyanın CMA süni intellekt bazarında Big Tech-in davranışı ilə bağlı xəbərdarlıq edib. Orada…
