Există paralele clare între modul în care datele sunt colectate, organizate, analizate și, în cele din urmă, modelate pentru analiza predictivă și modul în care orice știință construiește un corp de cunoștințe și pregătește scena pentru observații și predicții din ce în ce mai complexe.
Să aruncăm o privire la analiza predictivă și la modul în care funcționează, împreună cu câteva exemple.
Analiza predictivă este o metodă științifică de prognoză care încearcă să identifice evenimente viitoare [sau pur și simplu; evalua probabilitatea rezultatelor ]. Majoritatea modelelor de analiză predictivă se bazează pe date colectate de-a lungul timpului și includ variabile. Într-adevăr, datele istorice sunt esențiale pentru identificarea tiparelor și tendințelor în această abordare.
Modelele de analiză predictivă includ modele de clasificare, modele de clustering, modele de prognoză, modele de serie de timp și multe altele. Acestea combină datele colectate în prealabil cu modelarea computerizată puternică, analiza datelor și învățarea automată pentru a identifica corelațiile dintre variabile specifice pentru a prezice tendințele viitoare. Analistul de date începe de obicei cu cea mai mare și cea mai relevantă cantitate de date disponibile și caută modele repetitive care permit modelelor predictive să producă predicții fiabile.
Într-adevăr, companiile pot folosi analiza predictivă pentru a testa noi abordări pentru a crește conversiile clienților și statisticile de vânzări, reducând în același timp riscul de a încerca noi metode și strategii. Acest lucru este posibil datorită cantității uriașe de date despre clienți care decurg din utilizarea site-ului web, comandă de produse și previziuni din alte surse, care vor deveni mai precise pe măsură ce va progresa era Big Data.
Pentru a rezuma acest capitol, rețineți că analiza predictivă, care utilizează previziuni bazate pe date, ajută companiile să anticipeze rezultatele potențiale ale schimbărilor de strategie. Toate se bazează pe date istorice care au fost organizate în diferite moduri pentru a prezice valorile viitoare.
Să ne uităm acum la câteva cazuri de utilizare
Prin procesarea datelor anterioare ale consumatorilor folosind un software de analiză puternic, analiza predictivă a ajutat multe companii (de exemplu, Netflix, Amazon și Walmart) să elaboreze strategii și să ia decizii inteligente și rentabile pentru viitor. Poate fi folosit în diverse moduri pentru a optimiza operațiunile critice pentru afaceri; unele aplicații populare includ:
Pentru a identifica amenințările, modelele predictive pot detecta anomalii ale sistemului și comportamente neobișnuite. Poate fi alimentat cu date istorice privind atacurile cibernetice și scenariile de fraudă pentru a alerta personalul asupra unui comportament similar și pentru a preveni infiltrarea hackerilor și vulnerabilităților în sistem. De asemenea, poate ajuta la detectarea a tot ceea ce este legate de riscul monetar , de la frauda de asigurare la predicția riscului de credit, precum și identificarea tiparelor în zonele cu criminalitate ridicată.
Siri, Ok Google și Alexa îmbunătățesc experiența clienților învățând din interacțiuni și anticipând răspunsul clienților. Deoarece roboții se auto-învăță prin utilizarea componentei de deep learning, permite companiilor să gestioneze mai bine clienții fără a angaja personal mare de asistență.
Analiza predictivă ajută la identificarea și gestionarea riscului prin aplicarea algoritmilor de învățare automată la seturile de date agregate pentru a descoperi modele, corelații și vulnerabilități, precum și pentru a mapa schimbările dintr-o anumită industrie. Cu aceste informații, liderii de afaceri pot lua măsuri de precauție pentru a evita potențialele riscuri operaționale.
Modelele de analiză predictivă ajută la înțelegerea bolilor oferind un diagnostic precis bazat pe date istorice. De exemplu, profesioniștii din domeniul sănătății îl pot folosi pentru a identifica pacienții expuși riscului de a dezvolta anumite afecțiuni, cum ar fi artrita, diabetul și astmul. Prin urmare, profesioniștii din domeniul sănătății vor putea oferi îngrijiri și mai personalizate.
Analiza predictivă permite o personalizare mai mare și campanii de marketing mai direcționate prin analizarea activității consumatorilor pe mai multe canale și revizuirea istoricului de achiziții și a preferințelor clienților (sugerând astfel conținut și mai personalizat). Ajută la dezvoltarea unei înțelegeri mai detaliate și personalizate a clienților.
Defecțiunea echipamentelor poate pune vieți în pericol și poate duce la pierderi financiare semnificative pentru companie. Prin combinarea utilajelor și componentelor IoT, ar fi posibilă alertarea personalului în avans și evitarea defecțiunilor costisitoare.
Companiile pot folosi algoritmi de învățare automată pentru datele de achiziție pentru a prezice modul în care clienții vor răspunde la diverse oferte de vânzare în plus sau încrucișată.
Afacerile de astăzi au nevoie de previziuni pentru a crea produse mai bune, pentru a identifica noi modalități de a servi piața și pentru a reduce costurile de operare. Analiza predictivă îndeplinește aceste cerințe combinând învățarea automată și inteligența de afaceri pentru a prezice rezultatele viitoare.
Metoda este deosebit de utilă pentru executarea „ce se întâmplă dacă?” scenarii care afectează loialitatea clienților și susțin decizii multifactoriale. Gândiți-vă la serviciile de streaming precum Netflix, care oferă clienților recomandări de produse bazate pe o combinație de achiziții anterioare și preferințele unei cohorte comparabile, îmbunătățind astfel atât experiența consumatorilor, cât și numărul de vânzări.
Și, pe măsură ce o organizație construiește o bază de date de date și previziuni, randamentul investiției sale în analiza predictivă se înmulțește, mai ales atunci când este combinat cu un efort corespunzător de automatizare a fluxurilor de lucru dezvoltate de echipa sa de analiză. Automatizarea reduce costul prognozelor și, de asemenea, crește frecvența cu care pot fi generate noi previziuni, permițând echipelor de analiză să urmărească noi piste pentru inovare continuă.
Prin urmare, rețineți că analiza predictivă permite companiilor să planifice, să anticipeze și să obțină mai bine rezultatele dorite prin valorificarea datelor. Menționând câteva, organizațiile pot folosi analiza predictivă pentru:
Pentru a utiliza analiza predictivă, o afacere trebuie mai întâi defiatinge un obiectiv de afaceri, cum ar fi creșterea veniturilor, eficientizarea operațiunilor sau îmbunătățirea implicării clienților. Apoi, organizația poate folosi soluția software adecvată pentru a sorta cantități masive de date eterogene, pentru a dezvolta modele de analiză predictivă și pentru a genera informații utile pentru a sprijini acest obiectiv.
Tehnicile avansate de analiză predictivă sunt acum utilizate pe scară largă în afaceri, permițând organizațiilor să utilizeze datele mari pentru a anticipa riscurile și oportunitățile. Companiile pot folosi software de analiză predictivă în loc de presupuneri pentru a construi un model care anticipează o situație probabilă pe baza datelor istorice și bazat pe calcule computerizate.
Prin utilizarea analizei predictive, organizațiile care nu își valorifică datele riscă să rămână în urmă concurenților bazați pe previziuni. Iar atunci când este utilizat la nivel de întreprindere, poate duce la clienți mai fericiți, mai implicați și la rezultate mai convingătoare - beneficii pe care le primesc deja cei care adoptă timpurie.
Milioane de oameni plătesc pentru serviciile de streaming, plătind taxe lunare de abonament. Este o părere comună că tu...
Coveware de la Veeam va continua să ofere servicii de răspuns la incidente de extorcare cibernetică. Coveware va oferi capacități criminalistice și de remediere...
Întreținerea predictivă revoluționează sectorul petrolului și gazelor, cu o abordare inovatoare și proactivă a managementului uzinelor...
CMA din Marea Britanie a emis un avertisment cu privire la comportamentul Big Tech pe piața inteligenței artificiale. Acolo…
