Er zijn duidelijke parallellen tussen hoe gegevens worden verzameld, samengesteld, geanalyseerd en uiteindelijk gemodelleerd voor voorspellende analyses, en hoe elke wetenschap een hoeveelheid kennis opbouwt en de weg vrijmaakt voor steeds complexere observaties en voorspellingen.
Laten we eens kijken naar voorspellende analyses en hoe het werkt, samen met enkele voorbeelden.
Predictive analytics is een wetenschappelijke voorspellingsmethode die probeert toekomstige gebeurtenissen te identificeren [of gewoon; de waarschijnlijkheid van resultaten evalueren ]. De meeste voorspellende analysemodellen zijn gebaseerd op gegevens die in de loop van de tijd zijn verzameld en bevatten variabelen. Historische gegevens zijn inderdaad essentieel voor het identificeren van patronen en trends in deze benadering.
Voorspellende analysemodellen omvatten: classificatiemodellen, clustermodellen, voorspellingsmodellen, tijdreeksmodellen en vele anderen. Ze combineren vooraf verzamelde gegevens met krachtige computermodellering, gegevensanalyse en machine learning om correlaties tussen specifieke variabelen te identificeren om toekomstige trends te voorspellen. De data-analist begint meestal met de grootste en meest relevante hoeveelheid beschikbare gegevens en zoekt naar repetitieve patronen waarmee voorspellende modellen betrouwbare voorspellingen kunnen produceren.
Bedrijven kunnen inderdaad voorspellende analyses gebruiken om nieuwe benaderingen te testen om klantconversies en verkoopstatistieken te verhogen, terwijl het risico van het uitproberen van nieuwe methoden en strategieën wordt verminderd. Dit is mogelijk door de enorme hoeveelheid klantdata die voortkomt uit het gebruik van de website, het bestellen van producten en voorspellingen uit andere bronnen die alleen maar nauwkeuriger zullen worden naarmate het tijdperk van Big Data vordert.
Houd er bij het samenvatten van dit hoofdstuk rekening mee dat voorspellende analyses, die gebruikmaken van gegevensgestuurde prognoses, bedrijven helpen te anticiperen op de mogelijke resultaten van strategiewijzigingen. Ze zijn allemaal gebaseerd op historische gegevens die op verschillende manieren zijn georganiseerd om toekomstige waarden te voorspellen.
Laten we nu eens kijken naar enkele gebruiksscenario's
Door eerdere consumentengegevens te verwerken met behulp van krachtige analysesoftware, heeft voorspellende analyse veel bedrijven (zoals Netflix, Amazon en Walmart) geholpen om strategieën te ontwerpen en slimme en kosteneffectieve beslissingen voor de toekomst te nemen. Het kan op verschillende manieren worden gebruikt om bedrijfskritische operaties te optimaliseren; enkele populaire toepassingen zijn onder meer:
Om bedreigingen te identificeren, kunnen voorspellende modellen systeemafwijkingen en ongebruikelijk gedrag detecteren. Het kan worden gevoed met historische gegevens over cyberaanvallen en fraudescenario's om personeel te waarschuwen voor soortgelijk gedrag en te voorkomen dat hackers en kwetsbaarheden het systeem binnendringen. Het kan ook helpen bij het opsporen van alles wat is gerelateerd aan monetair risico , van verzekeringsfraude tot voorspelling van kredietrisico's, evenals het identificeren van patronen in gebieden met veel criminaliteit.
Siri, Ok Google en Alexa verbeteren de klantervaring door te leren van interacties en de reactie van klanten te voorspellen. Omdat de bots zelflerend zijn door het gebruik van de component van deep learning, stellen bedrijven in staat klanten beter te beheren zonder groot ondersteunend personeel in dienst te nemen.
Voorspellende analyses helpen bij het identificeren en beheren van risico's door machine learning-algoritmen toe te passen op geaggregeerde datasets om patronen, correlaties en kwetsbaarheden te ontdekken, evenals veranderingen binnen een bepaalde branche in kaart te brengen. Met deze informatie kunnen bedrijfsleiders voorzorgsmaatregelen nemen om potentiële operationele risico's te vermijden.
Voorspellende analysemodellen helpen ziekten te begrijpen door een nauwkeurige diagnose te stellen op basis van historische gegevens. Beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg kunnen het bijvoorbeeld gebruiken om te identificeren welke patiënten risico lopen op het ontwikkelen van bepaalde aandoeningen, zoals artritis, diabetes en astma. Zo kunnen zorgprofessionals nog meer zorg op maat bieden.
Voorspellende analyses maken meer personalisatie en meer gerichte marketingcampagnes mogelijk door de activiteiten van de consument via meerdere kanalen te analyseren en de aankoopgeschiedenis en klantvoorkeuren te bekijken (en dus nog meer gepersonaliseerde inhoud te suggereren). Het helpt bij het ontwikkelen van een meer gedetailleerd en persoonlijk begrip van klanten.
Uitval van apparatuur kan levens in gevaar brengen en leiden tot aanzienlijke financiële verliezen voor het bedrijf. Door IoT-machines en -componenten te combineren, zou het mogelijk zijn om personeel vooraf te waarschuwen en kostbare storingen te voorkomen.
Bedrijven kunnen machine learning-algoritmen op aankoopgegevens gebruiken om te voorspellen hoe klanten zullen reageren op verschillende upsell- of cross-sell-aanbiedingen.
Bedrijven eisen tegenwoordig prognoses om betere producten te maken, nieuwe manieren te vinden om de markt te bedienen en de bedrijfskosten te verlagen. Predictive analytics voldoet aan deze vereisten door machine learning en business intelligence te combineren om toekomstige resultaten te voorspellen.
De methode is vooral handig voor het uitvoeren van "wat als?" scenario's die de klantloyaliteit beïnvloeden en multi-factorbeslissingen ondersteunen. Denk aan streamingdiensten zoals Netflix, die hun klanten productaanbevelingen aanbieden op basis van een combinatie van eerdere aankopen en de voorkeuren van een vergelijkbaar cohort, waardoor zowel de consumentenervaring als de verkoopcijfers worden verbeterd.
En naarmate een organisatie een database met gegevens en prognoses opbouwt, neemt het rendement op haar investering in voorspellende analyses toe, vooral in combinatie met een overeenkomstige inspanning om de door het analyseteam ontwikkelde workflows te automatiseren. Automatisering verlaagt de kosten van prognoses en verhoogt ook de frequentie waarmee nieuwe prognoses kunnen worden gegenereerd, waardoor analyseteams nieuwe leads kunnen nastreven voor continue innovatie.
Houd er daarom rekening mee dat voorspellende analyses bedrijven in staat stellen te plannen, te anticiperen en de gewenste resultaten beter te bereiken door gebruik te maken van gegevens. Door er een paar te noemen, kunnen organisaties voorspellende analyses gebruiken om:
Om voorspellende analyses te gebruiken, moet een bedrijf eerst defieen zakelijk doel bereiken, zoals het verhogen van de omzet, het stroomlijnen van activiteiten of het verbeteren van de klantbetrokkenheid. De organisatie kan vervolgens de juiste softwareoplossing gebruiken om enorme hoeveelheden heterogene gegevens te sorteren, voorspellende analysemodellen te ontwikkelen en bruikbare inzichten te genereren om dat doel te ondersteunen.
Geavanceerde voorspellende analysetechnieken worden nu veel gebruikt in het bedrijfsleven, waardoor organisaties big data kunnen gebruiken om te anticiperen op risico's en kansen. Bedrijven kunnen voorspellende analysesoftware gebruiken in plaats van giswerk om een model te bouwen dat anticipeert op een waarschijnlijke situatie op basis van historische gegevens en mogelijk gemaakt door computerberekeningen.
Door voorspellende analyses te gebruiken, lopen organisaties die geen gebruik maken van hun gegevens het risico achterop te raken bij hun op prognoses gebaseerde concurrenten. En wanneer het op bedrijfsniveau wordt gebruikt, kan het leiden tot tevredener, meer betrokken klanten en meer overtuigende resultaten - voordelen die early adopters nu al plukken.
Elke bedrijfsvoering produceert veel data, ook in verschillende vormen. Voer deze gegevens handmatig in vanuit een Excel-blad om…
Het compromitteren van bedrijfse-mails is in de eerste drie maanden van 2024 meer dan verdubbeld vergeleken met het laatste kwartaal van…
Het interface-segregatieprincipe is een van de vijf SOLID-principes van objectgeoriënteerd ontwerp. Een klas moet…
Microsoft Excel is de referentietool voor data-analyse, omdat het veel mogelijkheden biedt voor het organiseren van datasets,…
Walliance, SIM en platform behoren sinds 2017 tot de koplopers in Europa op het gebied van Real Estate Crowdfunding, kondigt de voltooiing aan…
Filament is een "versneld" Laravel-ontwikkelingsframework dat verschillende full-stack-componenten biedt. Het is ontworpen om het proces van…
«Ik moet terugkeren om mijn evolutie te voltooien: ik zal mezelf in de computer projecteren en pure energie worden. Eenmaal gesetteld…
Google DeepMind introduceert een verbeterde versie van zijn kunstmatige-intelligentiemodel. Het nieuwe, verbeterde model biedt niet alleen…
