Существуют четкие параллели между тем, как данные собираются, обрабатываются, анализируются и, в конечном счете, моделируются для прогнозной аналитики, и тем, как любая наука создает совокупность знаний и готовит почву для все более сложных наблюдений и прогнозов.
Давайте рассмотрим прогнозную аналитику и то, как она работает, а также несколько примеров.
Предиктивная аналитика — это метод научного прогнозирования, который пытается определить будущие события [или просто; оценить вероятность результатов ]. Большинство моделей предиктивной аналитики основаны на данных, собранных с течением времени, и включают переменные. Действительно, исторические данные необходимы для выявления моделей и тенденций в этом подходе.
Модели прогнозной аналитики включают модели классификации, модели кластеризации, модели прогнозирования, модели временных рядов и многие другие. Они сочетают предварительно собранные данные с мощным компьютерным моделированием, анализом данных и машинным обучением для выявления корреляций между конкретными переменными и прогнозирования будущих тенденций. Аналитик данных обычно начинает с самого большого и наиболее релевантного объема доступных данных и ищет повторяющиеся закономерности, которые позволяют прогностическим моделям давать надежные прогнозы.
Действительно, компании могут использовать предиктивную аналитику для тестирования новых подходов к увеличению конверсии клиентов и статистики продаж, одновременно снижая риск применения новых методов и стратегий. Это возможно благодаря огромному количеству данных о клиентах, поступающих в результате использования веб-сайта, заказа товаров и прогнозов из других источников, которые будут становиться все более точными по мере развития эры больших данных.
Подводя итог этой главе, имейте в виду, что предиктивная аналитика, использующая прогнозы на основе данных, помогает компаниям предвидеть потенциальные результаты изменений стратегии. Все они основаны на исторических данных, которые были организованы различными способами для прогнозирования будущих значений.
Давайте теперь рассмотрим некоторые варианты использования
Обрабатывая предыдущие данные о потребителях с помощью мощного аналитического программного обеспечения, прогнозная аналитика помогла многим компаниям (например, Netflix, Amazon и Walmart) разработать стратегии и принять разумные и экономически эффективные решения на будущее. Его можно использовать различными способами для оптимизации критически важных для бизнеса операций; некоторые популярные приложения включают в себя:
Для выявления угроз прогностические модели могут обнаруживать системные аномалии и необычное поведение. В него можно подавать исторические данные о кибератаках и сценариях мошенничества, чтобы предупредить персонал о подобном поведении и предотвратить проникновение хакеров и уязвимостей в систему. Это также может помочь обнаружить все, что связанный с денежным риском , от страхового мошенничества до прогнозирования кредитных рисков, а также выявления закономерностей в районах с высоким уровнем преступности.
Siri, Ok Google и Alexa улучшают качество обслуживания клиентов, извлекая уроки из взаимодействий и прогнозируя реакцию клиентов. Поскольку боты самообучаются за счет использования компонента deep learning, позволяют компаниям лучше управлять клиентами, не нанимая большой вспомогательный персонал.
Прогнозная аналитика помогает выявлять риски и управлять ими, применяя алгоритмы машинного обучения к агрегированным наборам данных для выявления закономерностей, корреляций и уязвимостей, а также картирования изменений в данной отрасли. Обладая этой информацией, бизнес-лидеры могут принять меры предосторожности, чтобы избежать потенциальных операционных рисков.
Модели прогнозной аналитики помогают понять болезни, предоставляя точный диагноз на основе исторических данных. Например, медицинские работники могут использовать его, чтобы определить, какие пациенты подвержены риску развития определенных состояний, таких как артрит, диабет и астма. Таким образом, медицинские работники смогут оказывать еще более персонализированную помощь.
Предиктивная аналитика обеспечивает большую персонализацию и более целенаправленные маркетинговые кампании, анализируя активность потребителей по нескольким каналам и просматривая историю покупок и предпочтения клиентов (таким образом, предлагая еще более персонализированный контент). Это помогает в разработке более подробного и персонализированного понимания клиентов.
Отказ оборудования может поставить под угрозу жизнь и привести к значительным финансовым потерям для компании. Комбинируя оборудование и компоненты IoT, можно было бы заранее предупредить персонал и избежать дорогостоящих поломок.
Предприятия могут использовать алгоритмы машинного обучения для данных о покупках, чтобы предсказать, как клиенты будут реагировать на различные предложения дополнительных или перекрестных продаж.
Сегодня компаниям требуются прогнозы для создания более качественных продуктов, определения новых способов обслуживания рынка и снижения операционных расходов. Предиктивная аналитика отвечает этим требованиям, сочетая машинное обучение и бизнес-аналитику для прогнозирования будущих результатов.
Этот метод особенно полезен для выполнения «что, если?» сценарии, влияющие на лояльность клиентов и поддерживающие многофакторные решения. Вспомните потоковые сервисы, такие как Netflix, которые предлагают своим клиентам рекомендации по продуктам на основе комбинации предыдущих покупок и предпочтений сопоставимой когорты, тем самым улучшая как потребительский опыт, так и количество продаж.
И по мере того, как организация создает базу данных и прогнозов, отдача от ее инвестиций в предиктивную аналитику увеличивается, особенно в сочетании с соответствующими усилиями по автоматизации рабочих процессов, разработанных ее аналитической группой. Автоматизация снижает стоимость прогнозов, а также увеличивает частоту создания новых прогнозов, позволяя командам аналитиков искать новых потенциальных клиентов для непрерывных инноваций.
Поэтому имейте в виду, что прогнозная аналитика позволяет компаниям планировать, предвидеть и лучше достигать желаемых результатов за счет использования данных. Упомянув несколько, организации могут использовать прогнозную аналитику для:
Чтобы использовать прогнозную аналитику, бизнес должен сначала defiдостижения бизнес-целей, таких как увеличение доходов, оптимизация операций или улучшение взаимодействия с клиентами. Затем организация может использовать соответствующее программное решение для сортировки огромных объемов разнородных данных, разработки моделей предиктивной аналитики и получения действенной информации для достижения этой цели.
Передовые методы прогнозной аналитики в настоящее время широко используются в бизнесе, позволяя организациям использовать большие данные для прогнозирования рисков и возможностей. Компании могут использовать программное обеспечение для прогнозной аналитики вместо догадок, чтобы построить модель, предсказывающую вероятную ситуацию на основе исторических данных и основанную на компьютерных расчетах.
Используя прогнозную аналитику, организации, которые не используют свои данные, рискуют отстать от своих конкурентов, основанных на прогнозах. А при использовании на уровне предприятия это может привести к более довольным, более заинтересованным клиентам и более убедительным результатам — преимущества, которые уже пожинают ранние последователи.
Военно-морской сектор является настоящей глобальной экономической державой, которая достигла 150-миллиардного рынка...
В прошлый понедельник Financial Times объявила о сделке с OpenAI. FT лицензирует свою журналистику мирового уровня…
Миллионы людей платят за стриминговые сервисы, выплачивая ежемесячную абонентскую плату. Распространено мнение, что вы…
Coveware от Veeam продолжит предоставлять услуги по реагированию на инциденты, связанные с кибер-вымогательством. Coveware предложит возможности криминалистики и исправления…
