Et gi kloer Parallelen tëscht wéi Daten gesammelt, curéiert, analyséiert a schlussendlech fir prévisiv Analyse modelléiert ginn, a wéi all Wëssenschaft e Kierper vu Wëssen baut an d'Bühn setzt fir ëmmer méi komplex Observatiounen a Prognosen.
Loosst eis e Bléck op prévisiv Analyse kucken a wéi et funktionnéiert, zesumme mat e puer Beispiller.
Predictive Analytics ass eng wëssenschaftlech Prognosemethod déi probéiert zukünfteg Eventer z'identifizéieren [oder einfach; d'Wahrscheinlechkeet vun de Resultater evaluéieren ]. Déi meescht prévisiv Analysemodeller baséieren op Daten, déi iwwer Zäit gesammelt ginn an enthalen Variabelen. Tatsächlech sinn historesch Daten wesentlech fir Musteren an Trends an dëser Approche z'identifizéieren.
Predictive Analytik Modeller enthalen Klassifikatioun Modeller, Clustering Modeller, Prognosen Modeller, Zäit Serie Modeller a vill anerer. Si kombinéieren virgesammelt Donnéeën mat staarker Computermodelléierung, Datenanalyse, a Maschinnléiere fir Korrelatiounen tëscht spezifesche Variablen z'identifizéieren fir zukünfteg Trends virauszesoen. Den Datenanalytiker fänkt typesch mat der gréissten an relevantsten Quantitéit un verfügbaren Daten un a sicht no repetitive Musteren déi prévisibel Modeller erlaben zouverlässeg Prognosen ze produzéieren.
Tatsächlech kënnen d'Firmen prévisiv Analyse benotze fir nei Approche ze testen fir d'Clientkonversiounen a Verkafsstatistiken z'erhéijen, wärend de Risiko reduzéiert fir nei Methoden a Strategien ze probéieren. Dëst ass méiglech wéinst der enormer Quantitéit vu Clientdaten, déi aus der Websäit benotzt ginn, Produkter bestellen, a Prognosen aus anere Quellen, déi nëmme méi genau ginn wéi d'Ära vu Big Data weidergeet.
Fir dëst Kapitel ze resuméieren, bedenkt datt viraussiichtlech Analyse, déi date-driven Prognosen benotzt, Firmen hëlleft d'potenziell Resultater vu Strategieännerungen virauszesoen. Si baséieren all op historeschen Donnéeën, déi op verschidde Weeër organiséiert goufen fir zukünfteg Wäerter virauszesoen.
Loosst eis elo e puer Benotzungsfäll kucken
Duerch d'Veraarbechtung vu fréiere Konsumentendaten mat mächtegen Analytiksoftware, huet prévisiv Analyse vill Firmen (zB Netflix, Amazon a Walmart) gehollef Strategien ze designen an intelligent a kosteneffektiv Entscheedungen fir d'Zukunft ze treffen. Et kann op verschidde Manéiere benotzt ginn fir geschäftlech kritesch Operatiounen ze optimiséieren; e puer populär Uwendungen enthalen:
Fir Gefore z'identifizéieren, kënne prévisiv Modeller System Anomalien an ongewéinlech Verhalen entdecken. Et kann mat historeschen Donnéeën iwwer Cyberattacken a Bedruchszenarie gefüttert ginn fir Personal op ähnlech Verhalen ze alarméieren an Hacker a Schwachstelle ze verhënneren aus dem System ze infiltréieren. Et kann och hëllefen alles z'entdecken wat ass Zesummenhang mat monetäre Risiko , vu Versécherungsbedruch bis Kredittrisiko-Prognose, souwéi Identifikatiounsmuster an héije Kriminalitéitsberäicher.
Siri, Ok Google an Alexa verbesseren d'Clienterfarung andeems se aus Interaktiounen léieren an d'Clientreaktioun viraussoen. Well d'Bots selwer léieren duerch d'Benotzung vun der Komponent vun deep learning, Erlaabt Firmen d'Clientë besser ze verwalten ouni grouss Supportpersonal astellen.
Predictive Analytik hëlleft bei der Identifikatioun an der Gestioun vu Risiken andeems d'Maschinn Léieralgorithmen op aggregéiert Datesätz applizéiert ginn fir Musteren, Korrelatiounen a Schwachstelle z'entdecken, souwéi Verännerungen an enger bestëmmter Industrie ze kartéieren. Mat dëser Informatioun kënnen d'Geschäftsleit Virsiichtsmoossnamen huelen fir potenziell operationell Risiken ze vermeiden.
Predictive Analytik Modeller hëllefen Krankheeten ze verstoen andeems se eng korrekt Diagnos baséieren op historeschen Donnéeën. Zum Beispill, Gesondheetsspezialisten kënnen et benotzen fir z'identifizéieren wéi eng Patiente riskéiere verschidde Konditiounen z'entwéckelen, wéi Arthritis, Diabetis an Asthma. Dofir kënne Gesondheetsspezialisten nach méi personaliséiert Betreiung ubidden.
Predictive Analytik erméiglecht eng gréisser Personaliséierung a méi geziilte Marketingkampagnen andeems d'Konsumentenaktivitéit iwwer verschidde Kanäl analyséiert an d'Akaafgeschicht a Clientsvirléiften iwwerpréift (also, nach méi personaliséiert Inhalt suggeréiert). Et hëlleft bei der Entwécklung vun engem méi detailléierten a personaliséierte Verständnis vu Clienten.
Ausrüstungsfehler kënnen d'Liewe a Gefor bréngen a bedeitend finanziell Verloschter fir d'Firma féieren. Duerch d'Kombinatioun vun IoT Maschinnen a Komponenten wier et méiglech d'Personal am Viraus ze alarméieren an deier Decompte ze vermeiden.
D'Geschäfter kënne Maschinnléiere Algorithmen op Kaafdaten benotzen fir virauszesoen wéi d'Clienten op verschidde Upsell oder Cross-Sell Offeren reagéieren.
D'Geschäfter erfuerderen haut Prognosen fir besser Produkter ze kreéieren, nei Weeër z'identifizéieren fir de Maart ze déngen an d'Betribskäschte ze reduzéieren. Predictive Analytik entsprécht dësen Ufuerderunge andeems se Maschinnléieren a Geschäftsintelligenz kombinéiert fir zukünfteg Resultater virauszesoen.
D'Method ass besonnesch nëtzlech fir "wat wann?" Szenarie déi Clientloyalitéit beaflossen an Multi-Faktor Décisiounen ënnerstëtzen. Denkt un Streaming Servicer wéi Netflix, déi Produktempfehlungen un hir Clienten ubidden op Basis vun enger Kombinatioun vu fréiere Akeef an de Virléiften vun enger vergläichbarer Kohort, sou datt d'Konsumenterfahrung a Verkafszuelen verbessert ginn.
A wéi eng Organisatioun eng Datebank vun Donnéeën a Prognosen baut, multiplizéieren d'Rendementer op hir Investitioun a prévisiv Analyse, besonnesch wann se kombinéiert mat engem entspriechende Effort fir d'Workflows ze automatiséieren, déi vu sengem Analysteam entwéckelt goufen. D'Automatisatioun reduzéiert d'Käschte vun de Prognosen an erhéicht och d'Frequenz mat där nei Prognosen generéiert kënne ginn, wat analytesch Teams erlaabt nei Leads fir kontinuéierlech Innovatioun ze verfolgen.
Dofir, bedenkt datt prévisiv Analyse Firmen erlaabt ze plangen, virzegoen a besser gewënschte Resultater z'erreechen andeems Dir Daten benotzt. Andeems Dir e puer ernimmt, kënnen Organisatioune prévisiv Analyse benotze fir:
Fir predictive Analytics ze benotzen, muss e Geschäft als éischt definish e Geschäft Zil, wéi Akommes erhéijen, Operatiounen ze streamlinéieren oder Clienten Engagement verbesseren. D'Organisatioun kann dann déi entspriechend Software-Léisung benotzen fir massiv Quantitéiten vun heterogenen Donnéeën ze sortéieren, prévisiv analytesch Modeller z'entwéckelen an handlungsfäeg Abléck ze generéieren fir dëst Zil z'ënnerstëtzen.
Fortgeschratt predictive analytics Techniken ginn elo wäit am Geschäft benotzt, wat Organisatiounen erméigleche grouss Daten ze benotzen fir Risiken a Méiglechkeeten virauszegesinn. Firme kënnen viraussiichtlech Analyse Software benotzen anstatt Guesswork fir e Modell ze bauen deen eng méiglech Situatioun virausgesot baséiert op historeschen Donnéeën an ugedriwwen duerch Computerberechnungen.
Andeems Dir prévisibel Analyse benotzt, riskéiere Organisatiounen déi hir Donnéeën net profitéieren hannert hire prognostizéierte Konkurrenten ze falen. A wann se op Entreprisenniveau benotzt ginn, kann et zu méi gléckleche, méi engagéierte Clienten a méi iwwerzeegend Resultater féieren - Virdeeler déi fréi Adoptanten scho ernimmen.
De UK CMA huet eng Warnung iwwer dem Big Tech säi Verhalen um kënschtlechen Intelligenz Maart erausginn. Do…
De "Green Houses" Dekret, formuléiert vun der Europäescher Unioun fir d'Energieeffizienz vu Gebaier ze verbesseren, huet säi legislative Prozess ofgeschloss mat ...
Casaleggio Associati d'Joresrapport iwwer Ecommerce an Italien presentéiert. Bericht mam Titel "AI-Commerce: d'Grenze vum Ecommerce mat Kënschtlech Intelligenz"....
Resultat vun konstanter technologescher Innovatioun an Engagement fir d'Ëmwelt an d'Wuelbefannen vun de Leit. Bandalux presentéiert Airpure®, en Zelt…
