Има ясни паралели между това как данните се събират, подготвят, анализират и в крайна сметка моделират за предсказуем анализ и как всяка наука изгражда набор от знания и полага основата за все по-сложни наблюдения и прогнози.
Нека да разгледаме прогнозния анализ и как работи, заедно с някои примери.
Предсказуемият анализ е научен метод за прогнозиране, който се опитва да идентифицира бъдещи събития [или просто; оцените вероятността от резултати ]. Повечето модели за прогнозен анализ се основават на данни, събрани във времето и включват променливи. Наистина историческите данни са от съществено значение за идентифициране на модели и тенденции в този подход.
Моделите за прогнозен анализ включват класификационни модели, клъстерни модели, прогнозни модели, модели на времеви редове и много други. Те комбинират предварително събрани данни със силно компютърно моделиране, анализ на данни и машинно обучение, за да идентифицират корелациите между специфични променливи, за да предскажат бъдещи тенденции. Анализаторът на данни обикновено започва с най-големите и най-подходящи налични данни и търси повтарящи се модели, които позволяват на прогнозните модели да произвеждат надеждни прогнози.
Наистина, компаниите могат да използват прогнозни анализи, за да тестват нови подходи за увеличаване на конверсиите на клиентите и статистическите данни за продажбите, като същевременно намаляват риска от изпробване на нови методи и стратегии. Това е възможно поради огромното количество клиентски данни, идващи от използването на уебсайтове, поръчване на продукти и прогнози от други източници, които ще стават по-точни с напредването на ерата на Големите данни.
За да обобщим тази глава, имайте предвид, че прогнозният анализ, който използва прогнозиране, базирано на данни, помага на компаниите да предвидят потенциалните резултати от промените в стратегията. Всички те се основават на исторически данни, които са организирани по различни начини за прогнозиране на бъдещи стойности.
Сега нека разгледаме някои случаи на употреба
Чрез обработка на минали потребителски данни с помощта на мощен аналитичен софтуер, предсказуемият анализ е помогнал на много компании (напр. Netflix, Amazon и Walmart) да изготвят стратегии и да вземат интелигентни, икономически ефективни решения за бъдещето. Може да се използва по различни начини за рационализиране на критични за бизнеса операции; някои популярни приложения включват:
За да идентифицират заплахите, прогнозните модели могат да открият системни аномалии и необичайно поведение. Може да се захранва с исторически данни за сценарии за кибератаки и измами, за да предупреди персонала за подобно поведение и да предотврати проникването на хакери и уязвимости в системата. Може също така да помогне за откриване каквото и да е то свързани с паричен риск , от застрахователни измами до прогнозиране на кредитен риск, както и идентифициране на модели в райони с висока престъпност.
Siri, Ok Google и Alexa подобряват изживяването на клиентите, като се учат от взаимодействията и предвиждат реакцията на клиентите. Тъй като ботовете се самообучават чрез използването на компонента на deep learning, дават възможност на компаниите да управляват по-добре клиентите, без да наемат голям обслужващ персонал.
Предсказуемият анализ помага при идентифицирането и управлението на риска чрез прилагане на алгоритми за машинно обучение към агрегирани набори от данни за разкриване на модели, корелации и уязвимости, както и картографиране на промените в дадена индустрия. С тази информация бизнес лидерите могат да предприемат предпазни мерки, за да избегнат потенциални оперативни рискове.
Моделите за прогнозен анализ помагат да се разберат болестите, като предоставят точна диагноза въз основа на исторически данни. Например, здравните специалисти могат да го използват, за да идентифицират кои пациенти са изложени на риск от развитие на определени състояния, като артрит, диабет и астма. Следователно здравните специалисти ще могат да предоставят още по-персонализирани грижи.
Предсказуемият анализ позволява по-голяма персонализация и по-целенасочени маркетингови кампании чрез анализиране на потребителската активност в множество канали и преглеждане на историята на покупките и предпочитанията на клиентите (по този начин предлага още по-персонализирано съдържание). Помага за развитието на по-подробно и персонализирано разбиране на клиентите.
Повредата на оборудването може да застраши живота и да доведе до значителни финансови загуби за компанията. Чрез комбиниране на машини и IoT компоненти би било възможно да се предупреди персоналът предварително и да се избегнат скъпи повреди.
Компаниите могат да използват алгоритми за машинно обучение върху данните за покупките, за да предскажат как клиентите ще реагират на различни оферти за по-високи или кръстосани продажби.
Днешните фирми се нуждаят от прогнозиране, за да създават по-добри продукти, да идентифицират нови начини за обслужване на пазара и да намалят оперативните разходи. Предсказуемият анализ отговаря на тези изисквания чрез комбиниране на машинно обучение и бизнес разузнаване за прогнозиране на бъдещи резултати.
Методът е особено полезен за правене на „какво, ако?“ сценарии, които оказват влияние върху задържането на клиенти и поддържат многофакторни решения. Помислете за стрийминг услуги като Netflix, които предлагат продуктови препоръки на своите клиенти въз основа на комбинация от минали покупки и предпочитанията на сравнима кохорта, като по този начин подобряват както потребителското изживяване, така и броя на продажбите.
И тъй като една организация изгражда основа от данни и прогнози, възвръщаемостта на нейните инвестиции в предсказуем анализ се увеличава многократно, особено когато се комбинира със съответните усилия за автоматизиране на работните процеси, разработени от нейния екип за анализи. Автоматизацията намалява разходите за прогнозиране и също така увеличава честотата, с която могат да се генерират нови прогнози, позволявайки на екипите за анализи да преследват нови потенциални клиенти за непрекъснати иновации.
Ето защо имайте предвид, че прогнозният анализ позволява на компаниите по-добре да планират, предвиждат и постигат желаните резултати чрез използване на данни. За да назовем само няколко, организациите могат да използват прогнозен анализ за:
За да използва прогнозен анализ, бизнесът трябва първо defiпостигнете бизнес цел, като увеличаване на приходите, рационализиране на операциите или подобряване на ангажираността на клиентите. След това организацията може да използва подходящото софтуерно решение за сортиране на огромни количества разнородни данни, разработване на предсказуеми аналитични модели и генериране на приложими прозрения в подкрепа на тази цел.
Усъвършенстваните техники за прогнозен анализ вече се използват широко в бизнеса, позволявайки на организациите да използват големи данни, за да предвиждат рискове и възможности. Компаниите могат да използват софтуер за предсказуем анализ вместо предположения, за да изградят модел, който предвижда вероятна ситуация въз основа на исторически данни и захранван от компютърни изчисления.
С използването на прогнозни анализи организациите, които не използват своите данни, рискуват да изостанат от конкурентите си, базирани на прогнози. И когато се използва в цялото предприятие, това може да доведе до по-щастливи, по-ангажирани клиенти и по-завладяващи резултати – ползите, които ранните осиновители вече жънат.
Coveware от Veeam ще продължи да предоставя услуги за реакция при инциденти с кибер изнудване. Coveware ще предлага криминалистика и възможности за възстановяване...
Прогнозната поддръжка революционизира сектора на петрола и газа с иновативен и проактивен подход към управлението на инсталациите.…
CMA на Обединеното кралство издаде предупреждение относно поведението на Big Tech на пазара на изкуствен интелект. Там…
Указът „Case Green“, формулиран от Европейския съюз за повишаване на енергийната ефективност на сградите, приключи своя законодателен процес с...
