Pastāv skaidras paralēles starp to, kā dati tiek vākti, apkopoti, analizēti un galu galā modelēti prognozējošai analītikai, un to, kā jebkura zinātne veido zināšanu kopumu un liek pamatu arvien sarežģītākiem novērojumiem un prognozēm.
Apskatīsim prognozējošo analīzi un tās darbību, kā arī dažus piemērus.
Paredzamā analītika ir zinātniska prognozēšanas metode, kas mēģina identificēt nākotnes notikumus [vai vienkārši; novērtēt rezultātu iespējamību ]. Lielākā daļa prognozējošo analītisko modeļu ir balstīti uz laika gaitā savāktajiem datiem un ietver mainīgos lielumus. Patiešām, vēsturiskie dati ir būtiski, lai noteiktu šīs pieejas modeļus un tendences.
Prognozējošās analītikas modeļi ietver klasifikācijas modeļi, klasterizācijas modeļi, prognozēšanas modeļi, laikrindu modeļi un daudzi citi. Tie apvieno iepriekš savāktos datus ar spēcīgu datormodelēšanu, datu analīzi un mašīnmācīšanos, lai noteiktu korelācijas starp konkrētiem mainīgajiem, lai prognozētu nākotnes tendences. Datu analītiķis parasti sāk ar lielākajiem un visatbilstošākajiem pieejamajiem datiem un meklē atkārtotus modeļus, kas ļauj prognozētajiem modeļiem radīt ticamas prognozes.
Patiešām, uzņēmumi var izmantot prognozējošo analīzi, lai pārbaudītu jaunas pieejas, lai palielinātu klientu reklāmguvumus un pārdošanas statistiku, vienlaikus samazinot risku izmēģināt jaunas metodes un stratēģijas. Tas ir iespējams, pateicoties milzīgajam klientu datu apjomam, kas ieplūst no vietņu lietošanas, produktu pasūtīšanas un prognozēm no citiem avotiem, kas kļūs tikai precīzākas, ejot lielo datu laikmetam.
Apkopojot šo nodaļu, ņemiet vērā, ka paredzamā analītika, kas izmanto uz datiem balstītu prognozēšanu, palīdz uzņēmumiem paredzēt stratēģijas izmaiņu iespējamos rezultātus. Tie visi ir balstīti uz vēsturiskiem datiem, kas ir sakārtoti dažādos veidos, lai prognozētu nākotnes vērtības.
Tagad apskatīsim dažus lietošanas gadījumus
Apstrādājot iepriekšējos patērētāju datus, izmantojot jaudīgu analītikas programmatūru, paredzamā analīze ir palīdzējusi daudziem uzņēmumiem (piemēram, Netflix, Amazon un Walmart) izstrādāt stratēģijas un pieņemt gudrus un rentablus lēmumus nākotnei. To var izmantot dažādos veidos, lai optimizētu biznesam kritiskās darbības; dažas populāras lietojumprogrammas ietver:
Lai identificētu draudus, paredzamie modeļi var noteikt sistēmas anomālijas un neparastu uzvedību. To var ievadīt ar vēsturiskiem datiem par kiberuzbrukumu un krāpšanas scenārijiem, lai brīdinātu darbiniekus par līdzīgu uzvedību un novērstu hakeru un ievainojamību iespiešanos sistēmā. Tas var arī palīdzēt noteikt, kas tas ir kas saistīti ar monetāro risku , sākot no apdrošināšanas krāpšanas līdz kredītriska prognozēšanai, kā arī identificējot modeļus augsta noziedzības līmeņa jomās.
Siri, Ok Google un Alexa uzlabo klientu pieredzi, mācoties no mijiedarbības un paredzot klientu reakciju. Tā kā robotprogrammatūras paši mācās, izmantojot komponentu deep learning, ļauj uzņēmumiem labāk pārvaldīt klientus, nealgojot lielus atbalsta darbiniekus.
Paredzamā analītika palīdz risku identificēšanā un pārvaldībā, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus apkopotām datu kopām, lai atklātu modeļus, korelācijas un ievainojamības, kā arī kartētu izmaiņas konkrētā nozarē. Izmantojot šo informāciju, uzņēmumu vadītāji var veikt piesardzības pasākumus, lai izvairītos no iespējamiem darbības riskiem.
Prognozējošie analītikas modeļi palīdz izprast slimības, nodrošinot precīzu diagnozi, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem. Piemēram, veselības aprūpes speciālisti to var izmantot, lai noteiktu, kuriem pacientiem ir risks saslimt ar noteiktiem stāvokļiem, piemēram, artrītu, diabētu un astmu. Tādēļ veselības aprūpes speciālisti varēs nodrošināt vēl personalizētāku aprūpi.
Paredzamā analīze nodrošina lielāku personalizēšanu un mērķtiecīgākas mārketinga kampaņas, analizējot patērētāju aktivitātes vairākos kanālos un pārskatot klientu pirkumu vēsturi un preferences (tādējādi piedāvājot vēl personalizētāku saturu). Palīdz veidot detalizētāku un personalizētāku izpratni par klientiem.
Iekārtas kļūme var apdraudēt dzīvības un radīt uzņēmumam ievērojamus finansiālus zaudējumus. Apvienojot IoT iekārtas un komponentus, būtu iespējams iepriekš brīdināt personālu un izvairīties no dārgiem bojājumiem.
Uzņēmumi pirkuma datiem var izmantot mašīnmācīšanās algoritmus, lai prognozētu, kā klienti reaģēs uz dažādiem papildu vai savstarpējās pārdošanas piedāvājumiem.
Mūsdienu uzņēmumiem ir nepieciešama prognozēšana, lai radītu labākus produktus, noteiktu jaunus tirgus apkalpošanas veidus un samazinātu darbības izmaksas. Paredzamā analītika atbilst šīm prasībām, apvienojot mašīnmācīšanos un biznesa inteliģenci, lai prognozētu nākotnes rezultātus.
Šī metode ir īpaši noderīga, lai veiktu “ko darīt, ja?” scenāriji, kas ietekmē klientu noturēšanu un atbalsta daudzfaktoru lēmumus. Padomājiet par straumēšanas pakalpojumiem, piemēram, Netflix, kas saviem klientiem piedāvā produktu ieteikumus, pamatojoties uz iepriekšējiem pirkumiem un salīdzināmas grupas vēlmēm, tādējādi uzlabojot gan patērētāju pieredzi, gan pārdošanas rādītājus.
Un, organizācijai veidojot datu un prognožu pamatu, atdeve no investīcijām prognozēšanas analīzē palielinās, it īpaši, ja to apvieno ar attiecīgiem centieniem automatizēt tās analītikas komandas izstrādātās darbplūsmas. Automatizācija samazina prognozēšanas izmaksas, kā arī palielina jaunu prognožu ģenerēšanas biežumu, ļaujot analītikas komandām meklēt jaunus potenciālus nepārtrauktai inovācijai.
Tāpēc paturiet prātā, ka paredzamā analītika ļauj uzņēmumiem labāk plānot, paredzēt un sasniegt vēlamos rezultātus, izmantojot datus. Piemēram, organizācijas var izmantot prognozējošo analīzi, lai:
Lai izmantotu prognozējošo analīzi, uzņēmumam vispirms ir jābūt defiizvirzīt biznesa mērķi, piemēram, palielināt ieņēmumus, racionalizēt darbību vai uzlabot klientu iesaisti. Pēc tam organizācija var izmantot atbilstošo programmatūras risinājumu, lai kārtotu milzīgus neviendabīgu datu apjomus, izstrādātu prognozējošus analītikas modeļus un radītu praktiskus ieskatus šī mērķa atbalstam.
Uzlabotas prognozēšanas analīzes metodes tagad tiek plaši izmantotas uzņēmējdarbībā, ļaujot organizācijām izmantot lielos datus, lai paredzētu riskus un iespējas. Uzņēmumi var izmantot prognozēšanas analītikas programmatūru, nevis minējumus, lai izveidotu modeli, kas paredz iespējamo situāciju, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem un ko nodrošina datora aprēķini.
Izmantojot prognozējošo analīzi, organizācijas, kas neizmanto savus datus, riskē atpalikt no saviem uz prognozēm balstītajiem konkurentiem. Un, ja to izmanto visā uzņēmumā, tas var radīt laimīgākus, ieinteresētākus klientus un pārliecinošākus rezultātus — priekšrocības, ko agrīnie lietotāji jau gūst.
Apvienotās Karalistes CMA ir izteikusi brīdinājumu par Big Tech uzvedību mākslīgā intelekta tirgū. Tur…
Eiropas Savienības izstrādātais dekrēts "Zaļās mājas", lai uzlabotu ēku energoefektivitāti, ir noslēdzis savu likumdošanas procesu ar…
Tiek prezentēts Casaleggio Associati ikgadējais ziņojums par e-komerciju Itālijā. Ziņojums ar nosaukumu “AI-komercija: e-komercijas robežas ar mākslīgo intelektu”…
Pastāvīgu tehnoloģisko jauninājumu rezultāts un apņemšanās aizsargāt vidi un cilvēku labklājību. Bandalux prezentē Airpure® telti…
