Chociaż analityka predykcyjna jest obecna od ponad dekady, dopiero teraz organizacje zaczęły podnosić ją do rangi niezbędnego elementu swojej działalności. Obecnie analitykę predykcyjną można wykorzystywać do zwiększania zysków i uzyskiwania przewagi konkurencyjnej — zwłaszcza jeśli korzystasz z dostępnego interaktywnego oprogramowania analitycznego.
Jeśli interesuje Cię analityka predykcyjna i chcesz dowiedzieć się, jak może pomóc Twojej firmie prosperować, zapoznaj się z tym omówieniem, aby znaleźć odpowiedzi.
Definicja analityki predykcyjnej
Analityka predykcyjna polega na wykorzystywaniu danych, uczenia maszynowego i algorytmów statystycznych do identyfikowania i prognozowania przyszłych trendów na podstawie danych historycznych. Dzięki analityce predykcyjnej możesz podejmować trafniejsze decyzje dotyczące rynku i konsumentów, opierając je na danych.
Rodzaje analityki predykcyjnej
Istnieje kilka rodzajów predykcyjnej analizy danych, które można wykorzystywać do oceny danych, odkrywania wzorców i obserwowania trendów w celu przewidywania przyszłych zdarzeń. Popularne modele stosowane w tej analityce obejmują modele grupowania, klasyfikacji i szeregów czasowych.
Modele grupowania
Ten rodzaj modelu analizy danych należy do kategorii uczenia nienadzorowanego, które grupuje dane na podstawie podobnych atrybutów. Tego rodzaju analitykę predykcyjną można wykorzystywać do segmentowania klientów na podstawie wspólnych cech i opracowywania unikalnych strategii dla każdej grupy.
Have an account? Log In
Modele klasyfikacji
Ten model predykcyjny wykorzystuje uczenie maszynowe nadzorowane. Za pomocą modeli klasyfikacji możesz kategoryzować dane na podstawie informacji historycznych, aby opisywać zależności w dowolnym zbiorze danych. Klasyfikuj potencjalnych klientów lub klientów w grupy albo odpowiadaj na pytania za pomocą wyników binarnych, takich jak prawda lub fałsz.
Do popularnych modeli klasyfikacji należą drzewa decyzyjne, regresja logistyczna, sieci neuronowe i las losowy.
Psst! Tego rodzaju modele możesz wykorzystać do obliczania przyszłych przychodów.
Modele szeregów czasowych
Korzystając z modeli szeregów czasowych, wykorzystujesz różne dane wejściowe w określonych odstępach czasu — miesięcznych, tygodniowych lub dziennych. Możesz nanosić zmienne zależne na wykres w czasie, aby analizować dane pod kątem trendów, sezonowości i zachowań cyklicznych, na przykład prognozując, ile połączeń może odbierać centrum obsługi telefonicznej w ciągu każdej godziny dnia.
Znaczenie analityki predykcyjnej
Organizacje sięgają po analitykę predykcyjną, aby pomagała im rozwiązywać różnorodne problemy i odkrywać wyjątkowe możliwości. Do najczęstszych zastosowań, które sprawiają, że analityka predykcyjna jest niezbędna, należą:
Wykrywanie oszustw: Połącz różne metody analityczne do wykrywania wzorców, które analizują działania w dowolnej sieci w czasie rzeczywistym, aby wykrywać anomalie i identyfikować przestępcze zachowania.
Optymalizacja kampanii: Określ, jak klient może zareagować na kontakt lub kiedy dokona zakupu, aby pozyskiwać nowych klientów i promować możliwości sprzedaży krzyżowej.
Usprawnianie operacji: Wykorzystuj modele predykcyjne do prognozowania zapotrzebowania na zapasy i zasoby w celu usprawnienia działań. Zamówisz ponownie niezbędne produkty na czas i zapewnisz sprawne funkcjonowanie. Modele te są również niezbędne do tworzenia wzoru prognozowania sprzedaży, który zapewnia niezmiennie trafne wyniki.
Ograniczanie ryzyka: Oceń prawdopodobieństwo niewywiązania się kupującego ze zobowiązań za pomocą ocen kredytowych i innych wskaźników. W rzeczywistości ocena kredytowa jest modelem predykcyjnym, który uwzględnia wszelkie informacje istotne dla ryzyka związanego z daną osobą, zapewniając łatwy do zrozumienia wskaźnik.
Kto potrzebuje analityki predykcyjnej
Analityka predykcyjna dostarcza odpowiedzi w przypadku różnorodnych branż i zastosowań, w tym:
Bankowość: Usługi finansowe potrzebują uczenia maszynowego i narzędzi ilościowych, aby prognozować ryzyko kredytowe i wykrywać oszustwa. Analityka pozwala tym instytucjom wspierać dynamiczne zmiany rynkowe w czasie rzeczywistym, zapewniając lepsze przyszłe wyniki.
Zasoby ludzkie: Działy HR polegają na narzędziach analityki predykcyjnej, aby dopasowywać potencjalnych kandydatów do odpowiedniej organizacji za pomocą różnorodnych wskaźników ankietowych. Dzięki danym jakościowym i ilościowym mogą ograniczyć rotację pracowników i zwiększyć ich satysfakcję.
Opieka zdrowotna: Szpitale i kliniki mogą korzystać z analiz predykcyjnych do zarządzania opieką, śledzenia ognisk chorób i planowania odpowiedniej obsady personelu. Eksploracja danych z dokumentacji medycznej pomaga im lepiej poznać reakcje pacjentów na leki oraz sezonową liczbę zachorowań. Jedną z zalet oprogramowania CRM dla opieki zdrowotnej jest to, że wiele z tych narzędzi oferuje taką funkcję.
Łańcuch dostaw: Branże logistyczne muszą być w stanie przewidywać, kiedy ponownie zamówić zapasy i jak ustalać odpowiednie strategie cenowe dla rynku. Analizy predykcyjne są kluczem do zaspokajania popytu klientów bez nadmiernego gromadzenia zapasów oraz do oceniania zmieniających się kosztów produktów w czasie.
Sprzedaż i marketing: Działy marketingu i sprzedaży już wykorzystują sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji, korzystając z narzędzi BI i automatycznego raportowania. Analiza historyczna i statystyczna zapewnia po prostu więcej narzędzi do śledzenia cyklu życia klienta i jego zrozumienia.
Jak działają analizy predykcyjne?
Istnieje kilka sposobów tworzenia struktury analiz predykcyjnych, która dostarcza praktycznych informacji, ale oto jeden z przykładów obejmujący pięć podstawowych kroków:
- Zdefiniuj problem: Potrzebujesz tezy i zestawu wymagań. Czy chcesz wykorzystać techniki modelowania do wykrywania oszustw? Czy próbujesz określić poziomy zapasów na okres zakupów świątecznych? Znajomość problemu pomoże Ci wybrać typ modelu predykcyjnego, który odpowie na Twoje pytanie.
- Pozyskaj i uporządkuj dane: Możesz mieć do dyspozycji dane z kilku dekad albo tylko bieżące dane z ostatniego roku. Niezależnie od tego, ile informacji masz obecnie, należy zidentyfikować przepływy danych i uporządkować zbiory danych w hurtowni danych.
- Przygotuj i przetwórz dane: Surowe dane mogą w ograniczonym stopniu pomóc w rozwiązaniu problemu biznesowego. Przed użyciem dowolnego modelu analiz predykcyjnych musisz oczyścić dane, aby usunąć anomalie, uzupełnić brakujące punkty danych i wyeliminować skrajne wartości odstające, które mogą zniekształcić wyniki.
- Opracuj model predykcyjny: Analitycy danych korzystają z różnych narzędzi i technik statystycznych, aby opracować model, który może znaleźć odpowiedź pozwalającą rozwiązać problem. Czy potrzebujesz regresji liniowej? Drzewa decyzyjnego? Algorytmów uczenia maszynowego?
- Zweryfikuj wyniki: Nie ufaj, że przetwarzanie w chmurze za każdym razem znajdzie idealną odpowiedź. Sprawdź dokładność modelu i w razie potrzeby go dostosuj, aby uzyskać wyniki, które mają największy sens.
Przykłady technik analiz predykcyjnych
Oto kilka przykładów technik analiz predykcyjnych oraz sposób, w jaki taka analiza danych może działać w rzeczywistym świecie.
Analiza regresji
Ta technika szacuje zależność między zmiennymi w celu określenia wzorców w dużych zbiorach danych oraz korelacji między danymi wejściowymi. Najlepszym zastosowaniem modeli regresji jest analiza tego, jak zmienne niezależne mogą na siebie wpływać, na przykład jak podwyżka ceny wpłynie na sprzedaż.
More Articles
Drzewo decyzyjne
Ten rodzaj modelu klasyfikacyjnego stosowanego w nauce o danych umieszcza dane w różnych kategoriach na podstawie charakterystycznych zmiennych. Tej metody modelowania statystycznego używa się do zrozumienia indywidualnych decyzji, na przykład tego, jak doświadczenia klientów wpływają na decyzje zakupowe.
Sieci neuronowe
Ten rodzaj modelowania wykorzystuje uczenie maszynowe do automatyzacji analiz predykcyjnych podczas pracy ze złożonymi zależnościami. Sieci neuronowe są w istocie silnikami rozpoznawania wzorców, które doskonale nadają się do znajdowania nieliniowych zależności w zbiorach danych. Używaj sieci neuronowych do weryfikowania wyników innych modeli.
Zwiększ efektywność operacyjną
Jeśli analizy preskryptywne brzmią jak rozwiązanie problemów Twojej firmy, nadszedł czas, aby sięgnąć po najnowocześniejsze oprogramowanie, które poradzi sobie z dużymi zbiorami danych i złożonymi sytuacjami. Zapoznaj się z niektórymi z najlepszych dostępnych aplikacji do analiz, aby znaleźć narzędzia najlepiej odpowiadające Twoim potrzebom.
Bądź na bieżąco z trendami, zapisując się do newslettera RevOps, aby otrzymywać informacje bezpośrednio na swoją skrzynkę odbiorczą.
