Istnieją wyraźne podobieństwa między tym, jak dane są gromadzone, nadzorowane, analizowane i ostatecznie modelowane pod kątem analiz predykcyjnych, a tym, jak każda nauka buduje zasób wiedzy i przygotowuje grunt pod coraz bardziej złożone obserwacje i prognozy.
Przyjrzyjmy się analityce predykcyjnej i sposobowi jej działania, wraz z kilkoma przykładami.
Analityka predykcyjna to naukowa metoda prognozowania, która próbuje zidentyfikować przyszłe wydarzenia [lub po prostu; ocenić prawdopodobieństwo wyników ]. Większość modeli analizy predykcyjnej opiera się na danych zbieranych w czasie i obejmuje zmienne. Rzeczywiście, dane historyczne są niezbędne do identyfikacji wzorców i trendów w tym podejściu.
Predykcyjne modele analityczne obejmują modele klasyfikacyjne, modele klastrowe, modele prognostyczne, modele szeregów czasowych i wiele innych. Łączą one wstępnie zebrane dane z silnym modelowaniem komputerowym, analizą danych i uczeniem maszynowym, aby zidentyfikować korelacje między określonymi zmiennymi w celu przewidywania przyszłych trendów. Analityk danych zazwyczaj zaczyna od największej i najistotniejszej dostępnej ilości danych i szuka powtarzających się wzorców, które umożliwiają modelom predykcyjnym tworzenie wiarygodnych prognoz.
Rzeczywiście, firmy mogą używać analiz predykcyjnych do testowania nowych podejść do zwiększania konwersji klientów i statystyk sprzedaży, jednocześnie zmniejszając ryzyko wypróbowania nowych metod i strategii. Jest to możliwe dzięki ogromnej ilości danych o klientach, które płyną z korzystania ze strony, zamawianiu produktów oraz prognozach z innych źródeł, które będą tylko stawać się dokładniejsze wraz z postępem ery Big Data.
Podsumowując ten rozdział, należy pamiętać, że analityka predykcyjna, która wykorzystuje prognozy oparte na danych, pomaga firmom przewidywać potencjalne skutki zmian strategii. Wszystkie są oparte na danych historycznych, które zostały zorganizowane na różne sposoby w celu przewidywania przyszłych wartości.
Przyjrzyjmy się teraz niektórym przypadkom użycia
Dzięki przetwarzaniu wcześniejszych danych konsumenckich za pomocą wydajnego oprogramowania analitycznego, analizy predykcyjne pomogły wielu firmom (np. Netflix, Amazon i Walmart) opracować strategie i podejmować inteligentne i opłacalne decyzje na przyszłość. Może być używany na różne sposoby w celu optymalizacji operacji o znaczeniu krytycznym dla firmy; niektóre popularne aplikacje to:
Aby zidentyfikować zagrożenia, modele predykcyjne mogą wykrywać anomalie systemowe i nietypowe zachowania. Może być zasilany danymi historycznymi dotyczącymi cyberataków i scenariuszy oszustw, aby ostrzegać personel o podobnych zachowaniach i zapobiegać infiltracji systemu przez hakerów i luki w zabezpieczeniach. Może również pomóc wykryć wszystko, co jest związane z ryzykiem pieniężnym , od oszustw ubezpieczeniowych po przewidywanie ryzyka kredytowego, a także identyfikowanie wzorców w obszarach o wysokiej przestępczości.
Siri, Ok Google i Alexa poprawiają doświadczenia klientów, ucząc się na podstawie interakcji i przewidując reakcje klientów. Ponieważ boty uczą się samoczynnie za pomocą komponentu deep learning, umożliwiają firmom lepsze zarządzanie klientami bez zatrudniania dużego personelu pomocniczego.
Analityka predykcyjna pomaga w identyfikacji ryzyka i zarządzaniu nim poprzez zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego do zagregowanych zbiorów danych w celu wykrycia wzorców, korelacji i słabych punktów, a także mapowania zmian w danej branży. Dzięki tym informacjom liderzy biznesowi mogą podjąć środki ostrożności, aby uniknąć potencjalnego ryzyka operacyjnego.
Modele analizy predykcyjnej pomagają zrozumieć choroby, zapewniając dokładną diagnozę opartą na danych historycznych. Na przykład pracownicy służby zdrowia mogą go wykorzystać do określenia, którzy pacjenci są narażeni na pewne schorzenia, takie jak zapalenie stawów, cukrzyca i astma. Dzięki temu pracownicy służby zdrowia będą mogli zapewnić jeszcze bardziej spersonalizowaną opiekę.
Analityka predykcyjna umożliwia większą personalizację i bardziej ukierunkowane kampanie marketingowe poprzez analizę aktywności konsumentów w wielu kanałach oraz przeglądanie historii zakupów i preferencji klientów (w ten sposób sugerując jeszcze bardziej spersonalizowane treści). Pomaga w rozwijaniu bardziej szczegółowego i spersonalizowanego zrozumienia klientów.
Awaria sprzętu może zagrażać życiu i spowodować znaczne straty finansowe firmy. Dzięki połączeniu maszyn i komponentów IoT możliwe byłoby wcześniejsze ostrzeganie personelu i uniknięcie kosztownych awarii.
Firmy mogą korzystać z algorytmów uczenia maszynowego na podstawie danych o zakupach, aby przewidzieć, jak klienci zareagują na różne oferty sprzedaży dodatkowej lub cross-sellingowej.
Dzisiejsze firmy wymagają prognoz, aby tworzyć lepsze produkty, identyfikować nowe sposoby obsługi rynku i obniżać koszty operacyjne. Analityka predykcyjna spełnia te wymagania, łącząc uczenie maszynowe i inteligencję biznesową w celu przewidywania przyszłych wyników.
Metoda jest szczególnie przydatna do wykonywania „co jeśli?” scenariusze, które wpływają na lojalność klientów i wspierają wieloczynnikowe decyzje. Pomyśl o usługach przesyłania strumieniowego, takich jak Netflix, które oferują swoim klientom rekomendacje produktów na podstawie kombinacji poprzednich zakupów i preferencji porównywalnej kohorty, poprawiając w ten sposób zarówno wrażenia konsumentów, jak i wyniki sprzedaży.
A gdy organizacja buduje bazę danych danych i prognoz, zwrot z inwestycji w analitykę predykcyjną mnoży się, zwłaszcza w połączeniu z odpowiednim wysiłkiem w celu zautomatyzowania przepływów pracy opracowanych przez jej zespół analityczny. Automatyzacja zmniejsza koszty prognoz, a także zwiększa częstotliwość generowania nowych prognoz, umożliwiając zespołom analitycznym pozyskiwanie nowych leadów w zakresie ciągłych innowacji.
Dlatego należy pamiętać, że analityka predykcyjna pozwala firmom planować, przewidywać i lepiej osiągać pożądane wyniki dzięki wykorzystaniu danych. Wymieniając kilka, organizacje mogą wykorzystywać analitykę predykcyjną do:
Aby móc korzystać z analiz predykcyjnych, firma musi najpierw defiosiągnąć cel biznesowy, taki jak zwiększenie przychodów, usprawnienie operacji lub zwiększenie zaangażowania klientów. Organizacja może następnie użyć odpowiedniego oprogramowania do sortowania ogromnych ilości heterogenicznych danych, opracowywania modeli analizy predykcyjnej i generowania przydatnych spostrzeżeń, aby wesprzeć ten cel.
Zaawansowane techniki analizy predykcyjnej są obecnie szeroko stosowane w biznesie, umożliwiając organizacjom wykorzystywanie dużych zbiorów danych do przewidywania zagrożeń i możliwości. Firmy mogą używać oprogramowania do analizy predykcyjnej zamiast domysłów, aby zbudować model, który przewiduje prawdopodobną sytuację w oparciu o dane historyczne i obliczenia komputerowe.
Korzystając z analiz predykcyjnych, organizacje, które nie wykorzystują swoich danych, ryzykują, że zostaną w tyle za konkurentami opartymi na prognozach. A gdy jest używany na poziomie przedsiębiorstwa, może prowadzić do szczęśliwszych, bardziej zaangażowanych klientów i bardziej atrakcyjnych wyników - korzyści, które wcześni użytkownicy już czerpią.
Google DeepMind wprowadza ulepszoną wersję swojego modelu sztucznej inteligencji. Nowy ulepszony model zapewnia nie tylko…
Laravel, znany ze swojej eleganckiej składni i potężnych funkcji, zapewnia również solidną podstawę architektury modułowej. Tam…
Cisco i Splunk pomagają klientom przyspieszyć podróż do Centrum Operacji Bezpieczeństwa (SOC) przyszłości dzięki…
Ransomware dominuje w wiadomościach od dwóch lat. Większość ludzi doskonale zdaje sobie sprawę, że ataki…
W Poliklinice w Katanii przeprowadzono operację oftalmoplastyki przy użyciu komercyjnej przeglądarki Apple Vision Pro…
Rozwijanie umiejętności motorycznych poprzez kolorowanie przygotowuje dzieci do bardziej złożonych umiejętności, takich jak pisanie. Kolorować…
Sektor morski to prawdziwa światowa potęga gospodarcza, która osiągnęła 150-miliardowy rynek...
W ubiegły poniedziałek Financial Times ogłosił zawarcie umowy z OpenAI. FT udziela licencji na swoje światowej klasy dziennikarstwo…
