Predictive Analytics nima va u biznesda nima uchun muhim

Tabiiy dunyoni tushunish va u haqida to'g'ri bashorat qilish uchun bashoratli tahlil qilish kerak. Bu ma'lumotlarga asoslangan yondashuv bo'lib, u biznes va uning muhiti tizim sifatida o'zaro ta'sirini o'rganadi. Va belgilangan maqsadlarga erishish uchun atrof-muhitga qanday ta'sir qilishi mumkin. 

Ma'lumotlarning qanday to'planishi, saralanishi, tahlil qilinishi va yakunda bashoratli tahlil uchun modellashtirilishi va har qanday fan bilimlar to'plamini qanday qurishi va yanada murakkab kuzatishlar va bashoratlar uchun poydevor qo'yishi o'rtasida aniq parallelliklar mavjud. 

Keling, ba'zi misollar bilan birga bashoratli tahlil va uning qanday ishlashini ko'rib chiqaylik.

Bashoratli tahlil: bu nima?

Bashoratli tahlil - kelajakdagi voqealarni aniqlashga harakat qiladigan ilmiy prognozlash usuli [yoki oddiygina; natijalar ehtimolini baholang ]. Aksariyat bashoratli analitik modellar vaqt o'tishi bilan to'plangan ma'lumotlarga asoslanadi va o'zgaruvchilarni o'z ichiga oladi. Darhaqiqat, tarixiy ma'lumotlar ushbu yondashuvning naqshlari va tendentsiyalarini aniqlash uchun juda muhimdir.

Bashoratli analitik modellarga quyidagilar kiradi tasniflash modellari, klasterlash modellari, prognozlash modellari, vaqt seriyalari modellari va boshqalar. Ular kelajakdagi tendentsiyalarni bashorat qilish uchun aniq o'zgaruvchilar o'rtasidagi korrelyatsiyani aniqlash uchun oldindan to'plangan ma'lumotlarni kuchli kompyuter modellashtirish, ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o'rganish bilan birlashtiradi. Ma'lumotlar tahlilchisi odatda mavjud bo'lgan eng katta va eng mos ma'lumotlardan boshlanadi va bashoratli modellarga ishonchli bashoratlarni yaratishga imkon beruvchi takrorlanuvchi naqshlarni qidiradi.

Darhaqiqat, kompaniyalar yangi usullar va strategiyalarni sinab ko'rish xavfini kamaytiradigan holda mijozlar konvertatsiyasi va savdo statistikasini oshirish uchun yangi yondashuvlarni sinab ko'rish uchun bashoratli tahlillardan foydalanishlari mumkin. Bu veb-saytlardan foydalanish, mahsulotlarga buyurtma berish va boshqa manbalardan olingan prognozlardan kelib chiqadigan katta miqdordagi mijozlar ma'lumotlari tufayli mumkin bo'lib, ular Big Data davri o'sib borishi bilan yanada aniqroq bo'ladi.

Ushbu bobni sarhisob qilish uchun shuni yodda tutingki, ma'lumotlarga asoslangan prognozlashdan foydalanadigan bashoratli tahlil kompaniyalarga strategiya o'zgarishlarining potentsial natijalarini taxmin qilishga yordam beradi. Ularning barchasi kelajakdagi qadriyatlarni bashorat qilish uchun turli yo'llar bilan tashkil etilgan tarixiy ma'lumotlarga asoslanadi.

Endi ba'zi foydalanish holatlarini ko'rib chiqaylik

7 ta haqiqiy prognozli tahliliy ilovalar

Kuchli tahliliy dasturiy ta'minotdan foydalangan holda o'tmishdagi iste'molchilar ma'lumotlarini qayta ishlash orqali bashoratli tahlil ko'plab kompaniyalarga (masalan, Netflix, Amazon va Walmart) kelajak uchun strategiya ishlab chiqish va oqilona, ​​tejamkor qarorlar qabul qilishda yordam berdi. U biznes uchun muhim operatsiyalarni tartibga solish uchun turli usullarda qo'llanilishi mumkin; Ba'zi mashhur ilovalar quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Firibgarlikni aniqlash

Tahdidlarni aniqlash uchun bashoratli modellar tizim anomaliyalari va noodatiy xatti-harakatlarni aniqlay oladi. Xodimlarni shunga o'xshash xatti-harakatlardan ogohlantirish va xakerlar va zaifliklarning tizimga kirib kelishining oldini olish uchun kiber-hujum va firibgarlik stsenariylari bo'yicha tarixiy ma'lumotlar bilan ta'minlanishi mumkin. Bundan tashqari, u nima bo'lishidan qat'iy nazar aniqlashga yordam beradi pul riski bilan bog'liq , sug'urta firibgarligidan kredit xavfini bashorat qilish, shuningdek, jinoyatchilik yuqori hududlarda naqshlarni aniqlash.

Virtual shaxsiy yordamchilar

Siri, Ok Google va Alexa o'zaro munosabatlardan o'rganish va mijozlar javobini bashorat qilish orqali mijozlar tajribasini yaxshilaydi. Botlar komponentidan foydalanish orqali o'zini o'zi o'rganganligi sababli deep learning, kompaniyalarga katta yordamchi xodimlarni jalb qilmasdan mijozlarni yaxshiroq boshqarish imkonini beradi.

Valutazion del rischio

Bashoratli tahlillar naqshlarni, korrelyatsiyalarni va zaifliklarni, shuningdek, ma'lum bir sohadagi xarita o'zgarishlarini aniqlash uchun yig'ilgan ma'lumotlar to'plamiga mashinani o'rganish algoritmlarini qo'llash orqali xavflarni aniqlash va boshqarishda yordam beradi. Ushbu ma'lumotlar bilan biznes rahbarlari mumkin bo'lgan operatsion xavflarni oldini olish uchun ehtiyot choralarini ko'rishlari mumkin.

Tibbiy diagnostika

Bashoratli tahliliy modellar tarixiy ma'lumotlarga asoslangan aniq tashxis qo'yish orqali kasalliklarni tushunishga yordam beradi. Masalan, tibbiyot mutaxassislari undan qaysi bemorlarda artrit, qandli diabet va astma kabi muayyan sharoitlarni rivojlanish xavfi borligini aniqlash uchun foydalanishlari mumkin. Shunday qilib, sog'liqni saqlash mutaxassislari yanada shaxsiylashtirilgan yordam ko'rsatishlari mumkin bo'ladi.

Xarid qilish xatti-harakatlarini oldindan aytib bering

Bashoratli tahlillar bir nechta kanallar bo'ylab iste'molchi faolligini tahlil qilish va xaridorlarning xaridlar tarixi va afzalliklarini ko'rib chiqish (shunday qilib, yanada shaxsiylashtirilgan tarkibni taklif qilish) orqali ko'proq shaxsiylashtirish va maqsadli marketing kampaniyalarini amalga oshirish imkonini beradi. Mijozlarni batafsilroq va shaxsiylashtirilgan tushunishni rivojlantirishga yordam beradi.

Uskunalarga texnik xizmat ko'rsatish

Uskunaning nosozligi hayotga xavf tug'dirishi va kompaniyaga katta moliyaviy yo'qotishlarga olib kelishi mumkin. Mashina va IoT komponentlarini birlashtirib, xodimlarni oldindan ogohlantirish va qimmatbaho buzilishlarning oldini olish mumkin edi.

Sotishni yaxshilash

Kompaniyalar xaridorlarning turli xil sotish yoki o'zaro sotish takliflariga qanday munosabatda bo'lishini taxmin qilish uchun sotib olish ma'lumotlarida mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanishlari mumkin.

Biznes uchun bashoratli tahlil

Bugungi kunda korxonalar yaxshiroq mahsulot yaratish, bozorga xizmat ko‘rsatishning yangi usullarini aniqlash va operatsion xarajatlarni kamaytirish uchun prognoz qilishni talab qiladi. Bashoratli tahlil kelajakdagi natijalarni bashorat qilish uchun mashinani o'rganish va biznes razvedkasini birlashtirib, ushbu talablarga javob beradi.

Usul, ayniqsa, "Nima bo'lsa?" mijozlarni ushlab turishga ta'sir qiluvchi va ko'p faktorli qarorlarni qo'llab-quvvatlaydigan stsenariylar. Netflix kabi oqim xizmatlari haqida o'ylab ko'ring, ular o'z mijozlariga oldingi xaridlar va taqqoslanadigan kogortaning afzalliklari kombinatsiyasi asosida mahsulot tavsiyalarini taklif qiladi va shu bilan iste'molchilar tajribasini va savdo raqamlarini yaxshilaydi.

Tashkilot ma'lumotlar va prognozlar poydevorini qurar ekan, bashoratli tahlilga investitsiyalaridan olinadigan daromad ko'payadi, ayniqsa, uning tahliliy guruhi tomonidan ishlab chiqilgan ish oqimlarini avtomatlashtirish uchun tegishli harakatlar bilan birlashganda. Avtomatlashtirish prognozlash narxini pasaytiradi, shuningdek, yangi prognozlarni yaratish chastotasini oshiradi, bu esa analitik guruhlarga doimiy innovatsiyalar uchun yangi istiqbollarni izlashga imkon beradi.

Shuning uchun shuni yodda tutingki, bashoratli tahlil kompaniyalarga ma'lumotlardan foydalanish orqali yaxshi rejalashtirish, bashorat qilish va kerakli natijalarga erishish imkonini beradi. Bir nechtasini nomlash uchun tashkilotlar bashoratli tahlildan foydalanishi mumkin:

• O'tgan va hozirgi xatti-harakatlarga asoslangan mijozning 360 daraja ko'rinishini oling.
• Qaysi mijozlar eng daromadli ekanligini aniqlang.
• Har bir mijoz uchun shaxsiylashtirilgan bo'lish uchun marketing kampaniyalaringizni optimallashtiring.
• Turli mahsulotlar va xizmatlarga kelajakdagi talabni taxmin qiling
• Xatarlarni boshqarishda faolligingizni oshiring.
• Maksimal daromad olish uchun resurslarni strategik taqsimlang.
• Raqobat ustunligini qo'lga kiritish uchun so'nggi tendentsiyalarni kuzatib boring.

Bashoratli tahlildan foydalanish uchun birinchi navbatda biznes kerak defidaromadni oshirish, operatsiyalarni soddalashtirish yoki mijozlarni jalb qilishni yaxshilash kabi biznes maqsadiga erishish. Keyinchalik tashkilot katta hajmdagi heterojen ma'lumotlarni saralash, bashoratli tahliliy modellarni ishlab chiqish va ushbu maqsadni qo'llab-quvvatlash uchun amaliy tushunchalarni ishlab chiqarish uchun tegishli dasturiy echimdan foydalanishi mumkin.

Bashoratli modellashtirish texnikasi bo'yicha yakuniy fikrlar

Ilg'or bashoratli tahlil usullari hozirda biznesda keng qo'llanilib, tashkilotlarga xavf va imkoniyatlarni oldindan bilish uchun katta ma'lumotlardan foydalanish imkonini beradi. Kompaniyalar tarixiy ma'lumotlarga asoslangan va kompyuter hisob-kitoblari asosida yuzaga kelishi mumkin bo'lgan vaziyatni taxmin qiladigan modelni yaratish uchun taxmin qilish o'rniga bashoratli tahlil dasturidan foydalanishi mumkin. 

Bashoratli tahlillardan foydalangan holda, o'z ma'lumotlaridan foydalanmaydigan tashkilotlar prognozga asoslangan raqobatchilardan orqada qolish xavfini tug'diradi. Korxona miqyosida foydalanilsa, u yanada baxtli, qiziqqan mijozlarga va yanada jozibali natijalarga olib kelishi mumkin - erta o'zlashtirganlar allaqachon foyda ko'rmoqda.