Beth yw Dadansoddeg Rhagfynegol, a pham ei fod yn bwysig mewn busnes

Mae angen dadansoddeg ragfynegol i ddeall y byd naturiol a gwneud rhagfynegiadau cywir yn ei gylch. Mae'n ddull sy'n cael ei yrru gan ddata sy'n astudio sut mae cwmni a'i amgylchedd yn rhyngweithio fel system. A sut y gall ddylanwadu ar yr amgylchedd cyfagos i gyflawni'r nodau gosod. 

Mae tebygrwydd clir rhwng sut mae data’n cael ei gasglu, ei guradu, ei ddadansoddi a’i fodelu yn y pen draw ar gyfer dadansoddeg ragfynegol, a sut mae unrhyw wyddoniaeth yn adeiladu corff o wybodaeth ac yn gosod y sylfaen ar gyfer arsylwadau a rhagfynegiadau cynyddol gymhleth. 

Gadewch i ni edrych ar ddadansoddeg ragfynegol a sut mae'n gweithio, ynghyd â rhai enghreifftiau.

Dadansoddeg ragfynegol: beth ydyw?

Mae dadansoddeg ragfynegol yn ddull rhagweld gwyddonol sy'n ceisio nodi digwyddiadau yn y dyfodol [neu'n syml; asesu tebygolrwydd canlyniadau ]. Mae'r rhan fwyaf o fodelau dadansoddeg rhagfynegol yn seiliedig ar ddata a gasglwyd dros amser ac yn cynnwys newidynnau. Yn wir, mae data hanesyddol yn hanfodol ar gyfer nodi patrymau a thueddiadau yn y dull hwn.

Mae modelau dadansoddi rhagfynegol yn cynnwys modelau dosbarthu, modelau clystyru, modelau rhagweld, modelau cyfres amser a llawer eraill. Maent yn cyfuno data a gasglwyd ymlaen llaw gyda modelu cyfrifiadurol cryf, dadansoddi data a dysgu peirianyddol i nodi cydberthynas rhwng newidynnau penodol er mwyn rhagweld tueddiadau’r dyfodol. Mae'r dadansoddwr data fel arfer yn dechrau gyda'r data mwyaf a mwyaf perthnasol sydd ar gael ac yn edrych am batrymau ailadroddus sy'n galluogi modelau rhagfynegol i gynhyrchu rhagfynegiadau dibynadwy.

Yn wir, gall cwmnïau ddefnyddio dadansoddeg ragfynegol i brofi dulliau newydd o gynyddu trosiadau cwsmeriaid ac ystadegau gwerthu wrth leihau'r risg o roi cynnig ar ddulliau a strategaethau newydd. Mae hyn yn bosibl oherwydd y swm enfawr o ddata cwsmeriaid sy'n llifo i mewn o ddefnydd gwefan, archebu cynnyrch a rhagfynegiadau o ffynonellau eraill a fydd ond yn dod yn fwy cywir wrth i oes y Data Mawr fynd rhagddo.

I grynhoi'r bennod hon, cofiwch fod dadansoddeg ragfynegol, sy'n defnyddio rhagolygon a yrrir gan ddata, yn helpu cwmnïau i ragweld canlyniadau posibl newidiadau strategaeth. Maent i gyd yn seiliedig ar ddata hanesyddol sydd wedi'i drefnu mewn amrywiol ffyrdd i ragfynegi gwerthoedd y dyfodol.

Nawr, gadewch i ni edrych ar rai achosion defnydd

7 cymhwysiad dadansoddeg rhagfynegol yn y byd go iawn

Trwy brosesu data defnyddwyr y gorffennol gan ddefnyddio meddalwedd dadansoddol pwerus, mae dadansoddeg ragfynegol wedi helpu llawer o gwmnïau (e.e., Netflix, Amazon, a Walmart) i strategaethu a gwneud penderfyniadau craff, cost-effeithiol ar gyfer y dyfodol. Gellir ei ddefnyddio mewn amrywiaeth o ffyrdd i symleiddio gweithrediadau sy'n hanfodol i fusnes; mae rhai cymwysiadau poblogaidd yn cynnwys:

Adnabod twyll

Er mwyn nodi bygythiadau, gall modelau rhagfynegol ganfod anghysondebau yn y system ac ymddygiad anarferol. Gellir ei fwydo â data hanesyddol ar seiber-ymosodiadau a senarios twyll i rybuddio staff o ymddygiad tebyg ac atal hacwyr a gwendidau rhag ymdreiddio i'r system. Gall hefyd helpu i ganfod beth bynnag ydyw gysylltiedig â risg ariannol , o dwyll yswiriant i ragfynegi risg credyd, yn ogystal â nodi patrymau mewn meysydd trosedd uchel.

Cynorthwywyr personol rhithwir

Mae Siri, Ok Google a Alexa yn gwella profiad cwsmeriaid trwy ddysgu o ryngweithio a rhagweld ymateb cwsmeriaid. Gan fod y bots yn hunan-ddysgu trwy ddefnyddio'r gydran o deep learning, galluogi cwmnïau i reoli cwsmeriaid yn well heb logi staff cymorth mawr.

Asesiad risg

Mae dadansoddeg ragfynegol yn helpu i nodi a rheoli risg trwy gymhwyso algorithmau dysgu peirianyddol i setiau data cyfanredol i ddatgelu patrymau, cydberthnasau a gwendidau, yn ogystal â newidiadau i fapiau o fewn diwydiant penodol. Gyda'r wybodaeth hon, gall arweinwyr busnes gymryd camau rhagofalus i osgoi risgiau gweithredol posibl.

Diagnosis meddygol

Mae modelau dadansoddi rhagfynegol yn helpu i ddeall clefydau trwy ddarparu diagnosis cywir yn seiliedig ar ddata hanesyddol. Er enghraifft, gall gweithwyr gofal iechyd proffesiynol ei ddefnyddio i nodi pa gleifion sydd mewn perygl o ddatblygu cyflyrau penodol, fel arthritis, diabetes ac asthma. Felly, bydd gweithwyr gofal iechyd proffesiynol yn gallu darparu gofal hyd yn oed yn fwy personol.

Rhagfynegi ymddygiad prynu

Mae dadansoddeg ragfynegol yn galluogi mwy o bersonoli ac ymgyrchoedd marchnata wedi'u targedu'n well trwy ddadansoddi gweithgaredd defnyddwyr ar draws sawl sianel ac adolygu hanes a hoffterau prynu cwsmeriaid (a thrwy hynny, gan awgrymu cynnwys hyd yn oed yn fwy personol). Helpu i ddatblygu dealltwriaeth fwy manwl a phersonol o gwsmeriaid.

Cynnal a chadw offer

Gall methiant offer beryglu bywydau ac arwain at golled ariannol sylweddol i'r cwmni. Trwy gyfuno peiriannau a chydrannau IoT, byddai'n bosibl rhybuddio personél ymlaen llaw ac osgoi dadansoddiadau costus.

Gwelliant gwerthiant

Gall cwmnïau ddefnyddio algorithmau dysgu peirianyddol ar ddata prynu i ragfynegi sut y bydd cwsmeriaid yn ymateb i wahanol gynigion uwchwerthu neu groes-werthu.

Dadansoddeg ragfynegol ar gyfer busnes

Mae angen rhagolygon ar fusnesau heddiw i greu cynhyrchion gwell, nodi ffyrdd newydd o wasanaethu'r farchnad, a lleihau costau gweithredu. Mae dadansoddeg ragfynegol yn bodloni'r gofynion hyn trwy gyfuno dysgu peiriannau a deallusrwydd busnes i ragfynegi canlyniadau yn y dyfodol.

Mae'r dull yn arbennig o ddefnyddiol ar gyfer gwneud "beth os?" senarios sy'n effeithio ar gadw cwsmeriaid ac sy'n cefnogi penderfyniadau aml-ffactor. Meddyliwch am wasanaethau ffrydio fel Netflix, sy'n cynnig argymhellion cynnyrch i'w cwsmeriaid yn seiliedig ar gyfuniad o bryniadau blaenorol a dewisiadau carfan debyg, a thrwy hynny wella profiad defnyddwyr a niferoedd gwerthiant.

Ac, wrth i sefydliad adeiladu sylfaen o ddata a rhagolygon, mae'r enillion ar ei fuddsoddiad mewn dadansoddeg ragfynegol yn lluosi, yn enwedig o'u cyfuno ag ymdrech gyfatebol i awtomeiddio'r llifoedd gwaith a ddatblygwyd gan ei dîm dadansoddeg. Mae awtomeiddio yn lleihau cost rhagweld a hefyd yn cynyddu pa mor aml y gellir cynhyrchu rhagolygon newydd, gan alluogi timau dadansoddol i fynd ar drywydd arweinwyr newydd ar gyfer arloesi parhaus.

Felly, cofiwch fod dadansoddeg ragfynegol yn galluogi cwmnïau i gynllunio, rhagweld, a chyflawni canlyniadau dymunol yn well trwy drosoli data. I enwi rhai, gall sefydliadau ddefnyddio dadansoddeg ragfynegol i:

• Sicrhewch olwg 360 gradd o'r cwsmer yn seiliedig ar ymddygiad y gorffennol a'r presennol.
• Penderfynwch pa gwsmeriaid sydd fwyaf proffidiol.
• Optimeiddiwch eich ymgyrchoedd marchnata i fod yn fwy personol i bob cwsmer.
• Amcangyfrif y galw yn y dyfodol am wahanol gynhyrchion a gwasanaethau
• Cynyddwch eich gweithgarwch rheoli risg.
• Dyrannu adnoddau'n strategol i sicrhau'r enillion mwyaf posibl.
• Cadwch i fyny â'r tueddiadau diweddaraf i ennill mantais gystadleuol.

Er mwyn defnyddio dadansoddeg ragfynegol, rhaid i fusnes yn gyntaf definod busnes, megis cynyddu refeniw, symleiddio gweithrediadau, neu wella ymgysylltiad cwsmeriaid. Yna gall y sefydliad ddefnyddio'r datrysiad meddalwedd priodol i ddidoli symiau enfawr o ddata heterogenaidd, datblygu modelau dadansoddi rhagfynegol, a chynhyrchu mewnwelediadau gweithredadwy i gefnogi'r nod hwnnw.

Syniadau terfynol ar dechnegau modelu rhagfynegol

Mae technegau dadansoddi rhagfynegol uwch bellach yn cael eu defnyddio’n eang mewn busnes, gan alluogi sefydliadau i ddefnyddio data mawr i ragweld risgiau a chyfleoedd. Gall cwmnïau ddefnyddio meddalwedd dadansoddi rhagfynegol yn lle gwaith dyfalu i adeiladu model sy'n rhagweld sefyllfa debygol yn seiliedig ar ddata hanesyddol ac wedi'i bweru gan gyfrifiadau cyfrifiadurol. 

Gyda'r defnydd o ddadansoddeg ragfynegol, mae sefydliadau nad ydyn nhw'n trosoli eu data mewn perygl o ddisgyn y tu ôl i'w cystadleuwyr sy'n seiliedig ar ragolygon. A phan gaiff ei ddefnyddio ar draws y fenter, gall arwain at gwsmeriaid hapusach, mwy ymgysylltiol a chanlyniadau mwy cymhellol - manteision y mae mabwysiadwyr cynnar eisoes ar eu hennill.