Какво представлява прогнозната анализа?
Прогнозната анализа е форма на усъвършенствана аналитика, която използва техники като извличане на данни, машинно обучение и изкуствен интелект, за да предостави прогнози за бъдещи събития от моделите, открити в исторически и транзакционни данни. Включва горните техники с моделиране на бизнес процеси, управление и информационни технологии.
В днешно време за много организации стана предизвикателство да се справят с огромния обем данни и да изучат поведението на клиентите, тенденцията на продажбите и много други фактори, за да оценят пазара, за да работят ефективно и да генерират повече приходи. За да постигнат целите, организациите разчитат на различни инструменти и техники за получаване на точни данни. Predictive Analytics е инструмент, който използва различни техники за прогнозиране на бъдещи събития за идентифициране на рискове и възможности за организациите.
Разбиране на прогнозната анализа
Нека вземем пример за определена организация, която иска да знае каква ще бъде нейната печалба след няколко години в бизнеса, предвид текущите тенденции в продажбите, клиентската база на различни места и др. Прогнозната анализация ще използва дадените променливи и използвайки техники като извличане на данни, изкуственият интелект би предсказал бъдещата печалба или всеки друг фактор, от който организацията се интересува.
Как Predictive Analytics прави работата толкова лесна?
Днес Predictive Analytics се използва в областта на бизнес анализа за оптимизиране на кампаниите в маркетинга, прогнозиране за подобряване на операциите, които ефективно помагат за намаляване на рисковете чрез използване на интерактивен и лесен за използване софтуер. Това улеснява работата на организациите, като им предоставя предвидливост да изчисляват рисковете и да вземат решения за избягването им.
Какво можете да направите с Predictive Analytics?
Той осигурява лесното използване на инструментите, използвани за анализ, тъй като те са лесно достъпни от бизнес анализаторите. Той предоставя различен подход, различен от извличането на данни, като предоставя по-бърз анализ, придава по-голямо значение на прогнозирането, отколкото на описанието на данните. Тя трансформира суровите данни, за да предостави повече информация и информация.
Работа с Predictive Analytics
Прогнозната аналитика се състои от усъвършенствана анализа и оптимизация на решения. Усъвършенстваната аналитика изучава данни от минали до бъдещи действия по проекта, свързани с конкретни въпроси на организацията. Той използва статистически, математически и много други алгоритми, които са сложни по своя характер и от този анализ резултатът се приема като прозрение за определяне на действията за постигане на оптимални резултати. Действията, получени заедно с необходимата информация, се предоставят на системата или анализаторите за изпълнение. Той подобрява вземането на решения чрез измерване на несигурността, която позволява проактивно управление на риска. Използвайки прогнозна анализа в операционните системи, организациите са в състояние да постигнат намаляване на разходите, подобряване на процеса и увеличаване на приходите.
Предимства на Predictive Analytics
Предимствата на Predictive Analytics са както по-долу.
- Намаляване на риска : Застрахователната и финансовата индустрия използват прогнозен анализ, за да намалят риска чрез вземане на разумни и ефективни решения чрез валидиране на лице или бизнес въз основа на наличните данни.
- Откриване на измами: Прогнозният анализ може да проследява промените в моделите на поведение в мрежа или сайт, като открива аномалии, които могат да показват измама или заплаха.
- Конкурентно предимство: Predictive Analytics предоставя поглед върху ценна информация като клиентски данни, за да има предимство пред останалите конкуренти.
- Ефективност в производството: Отрасли като производство и производство могат да прогнозират за запаси, темпове на производство и потенциални провали.
Задължителни умения за предсказуем анализ
Прогнозният анализ изисква проактивен начин на мислене, за да се мисли за резултатите. Разбирането на основите на някои от популярните техники за прогнозиране като регресия или дърво на решения ще бъде изключително полезно. Друго умение, което идва в картината, е критично мислене за променливи, т.е. разбиране на атрибутите, интерпретиране на резултати и валидиране на моделите. Освен всичко по-горе, полезно е и разбирането на инструментите и техниката, използвани в процеса.
Защо трябва да използваме прогнозната анализа?
Анализира огромен обем от данни, за да покаже много ключови точки в бизнеса, което помага на организацията да разбере областите на силата и слабостта им. Той помага при идентифицирането на бъдещи модели, които могат да бъдат много полезни за една организация, за да разбере по-добре нуждите на клиента, да подобри маркетинга си и др. В конкурентна и сложна среда опростява задачите, като предоставя автоматизация, като държи два различни екипа в синхронизирайте, като уведомявате всеки за състоянието на другия.
Обхват на прогнозната аналитика
Прогнозната аналитика може да работи ефективно при минимизиране на много проблеми, с които се сблъсква редовно. Например, предсказуемият модел може ефективно да осигури биометричните данни на дадено лице за идентификация при поддържането на противокражби. Той може да предложи алтернативи за прогнозиране на най-добрите маршрути за решаване на проблеми с трафика. Също така, той може да предложи нови хотели или ресторанти по препоръчителна система, като изучава предишните предпочитания на клиента.
Защо се нуждаем от прогнозна анализа?
Той не само предоставя оценка от миналите данни, но може да бъде използван и за да се поучим от миналия опит, разпознавайки модели и тенденции за проектиране на непредвидими бъдещи възможности. Вземането на решения е пред просто отчитане на ценна информация, като предоставя резултати, които са създадени специално за да предложат действия.
Коя е подходящата аудитория за изучаване на технологиите на Predictive Analytics?
Predictive Analytics се използва в маркетинга и рекламата, за да прогнозира моделите в данните за постигане на много цели в организацията. Важно е за бизнес и анализатори на данни, които са пряко ангажирани с горните индустрии, да разберат и прилагат тази техника.
Как тази технология ще ви помогне в кариерния растеж?
С появяващите се Големи данни, при които данните нарастват всяка секунда и необходимостта от анализирането им се увеличава повече от всякога. Организациите бързо се насочват към събиране на огромния обем от данни за прогнозиране на модели в данните за техния растеж. Така че при прогнозната анализация човек е сигурен, че има много добър кариерен растеж.
заключение
Predictive Analytics е препоръчителен за своите предимства за организации, жизнено зависими от анализа на огромния обем данни. Организациите могат да продължат с него, за да постигнат целите си и да генерират повече приходи от прозренията, предоставени от тази техника.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за това какво е прогнозна анализа. Тук обсъдихме работата, обхвата, предимствата на Predictive Analytics, както и как може да помогне в кариерния растеж. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е Анализ на данни?
- Примери за големи анализи на данни
- Какво е алгоритъм?
- Какво е Големи данни и Hadoop?