Что такое прогнозирующая аналитика?
Прогнозная аналитика - это форма расширенной аналитики, в которой используются такие методы, как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект, для предоставления прогнозов будущих событий по шаблонам, найденным в исторических и транзакционных данных. Он включает в себя вышеупомянутые методы моделирования бизнес-процессов, управления и информационных технологий.
В настоящее время для многих организаций стало сложным заняться огромным объемом данных и изучать поведение клиентов, тенденции продаж и многие другие факторы для оценки рынка, чтобы эффективно работать и получать больше прибыли. Для достижения целей организации используют различные инструменты и методы для получения точных данных. Predictive Analytics - это инструмент, который использует различные методы для прогнозирования будущих событий для выявления рисков и возможностей для организаций.
Понимание прогнозирующей аналитики
Давайте возьмем пример определенной организации, которая хочет знать, какой будет ее прибыль после нескольких лет в бизнесе, учитывая текущие тенденции продаж, клиентскую базу в разных местах и т. Д. Прогнозная аналитика будет использовать заданные переменные и методы такие как интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект может предсказать будущую прибыль или любой другой фактор, который интересует организация.
Как Predictive Analytics облегчает работу?
Predictive Analytics в настоящее время используется в области бизнес-анализа для оптимизации кампаний в маркетинге, прогнозирования для улучшения операций, которые эффективно помогают снизить риски благодаря использованию интерактивного и простого в использовании программного обеспечения. Это облегчает работу организаций, позволяя им заранее рассчитать риски и принять решения, чтобы избежать их.
Что вы можете сделать с помощью Predictive Analytics?
Он обеспечивает простое использование инструментов, используемых для анализа, поскольку они легко доступны для бизнес-аналитиков. Он обеспечивает другой подход, отличный от интеллектуального анализа данных, поскольку обеспечивает более быстрый анализ, придает большее значение прогнозированию, а не описанию данных. Это преобразовывает необработанные данные, чтобы предоставить больше информации и идей.
Работа с прогнозирующей аналитикой
Прогнозная аналитика состоит из продвинутой аналитики и оптимизации решений. Расширенная аналитика изучает данные из прошлого, чтобы спроектировать будущие действия, связанные с конкретными проблемами организации. Он использует статистические, математические и многие другие алгоритмы, которые являются сложными по своей природе, и из этого анализа результат принимается как понимание, чтобы определить действия для достижения оптимальных результатов. Полученные действия вместе с необходимой информацией предоставляются системе или аналитикам для реализации. Это улучшает принятие решений путем измерения неопределенностей, которые позволяют упреждающее управление рисками. Используя прогнозную аналитику в операционных системах, организации могут добиться снижения затрат, улучшения процессов и увеличения доходов.
Преимущества прогнозной аналитики
Преимущества Predictive Analytics приведены ниже.
- Снижение риска . Страховая и финансовая отрасли используют прогнозный анализ для снижения риска путем принятия разумных и эффективных решений путем проверки личности или бизнеса на основе имеющихся данных.
- Обнаружение мошенничества: интеллектуальный анализ может отслеживать изменения в моделях поведения в сети или на сайте, обнаруживая аномалии, которые могут указывать на мошенничество или угрозу.
- Конкурентное преимущество. Predictive Analytics позволяет получить ценную информацию, такую как данные клиентов, чтобы иметь преимущество перед другими конкурентами.
- Эффективность в производстве. Такие отрасли, как производство и производство, могут прогнозировать запасы, темпы производства и потенциальные сбои.
Требуемые навыки прогнозирующей аналитики
Прогнозный анализ требует активного мышления, чтобы думать о результатах. Понимание основ некоторых популярных методов прогнозирования, таких как регрессия или дерево решений, будет чрезвычайно полезным. Другим навыком, который приходит к картине, является критическое мышление о переменных, то есть понимание атрибутов, интерпретация результатов и проверка моделей. Помимо всего вышеперечисленного, понимание инструментов и методов, используемых в процессе, также полезно.
Почему мы должны использовать Predictive Analytics?
Он анализирует огромный объем данных, чтобы показать множество ключевых моментов в бизнесе, что помогает организации понять их сильные и слабые стороны. Это помогает в определении будущих шаблонов, которые могут быть очень полезны для организации для лучшего понимания потребностей клиентов, улучшения их маркетинга и т. Д. В конкурентной и сложной среде это упрощает задачи, обеспечивая автоматизацию, например, поддержание двух разных групп в синхронизировать, уведомляя каждого о статусе другого.
Предиктивная аналитическая сфера
Predictive Analytics может эффективно минимизировать многие проблемы, с которыми приходится сталкиваться на регулярной основе. Например, прогнозирующая модель может эффективно предоставлять биометрические данные человека для идентификации при поддержании противоугонной системы. Он может предоставить альтернативы в прогнозировании наилучших маршрутов для решения проблем трафика. Кроме того, он может предложить новые отели или рестораны по системе рекомендаций, изучая прошлые предпочтения клиента.
Зачем нам нужна прогнозирующая аналитика?
Он не только предоставляет оценку из прошлых данных, но также может быть использован для изучения прошлого опыта, распознавания закономерностей и тенденций для прогнозирования непредвиденных будущих возможностей. Он принимает решение, а не просто сообщает ценные сведения, предоставляя оценки, которые специально разработаны, чтобы предложить действия.
Кто является подходящей аудиторией для изучения технологий Predictive Analytics?
Predictive Analytics используется в маркетинге и рекламе для прогнозирования закономерностей в данных для достижения многих целей в организации. Для бизнес-аналитиков и аналитиков данных, которые непосредственно связаны с вышеуказанными отраслями, важно понимать и применять эту технику.
Как эта технология поможет вам в карьерном росте?
С появлением больших данных, когда данные растут каждую секунду, и необходимость их анализа возрастает как никогда. Организации стремительно собирают огромный объем данных для прогнозирования закономерностей их роста. Так что с прогнозирующей аналитикой, несомненно, будет очень хороший карьерный рост.
Вывод
Predictive Analytics рекомендуется своими преимуществами для организаций, жизненно важных для анализа огромного объема данных. Организации могут пойти дальше с этим, чтобы достичь своих целей и получить больше доходов от идей, предоставленных этой техникой.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по прогнозной аналитике. Здесь мы обсудили работу, масштабы, преимущества Predictive Analytics, а также то, как она может помочь в карьерном росте. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое аналитика данных?
- Примеры аналитики больших данных
- Что такое алгоритм?
- Что такое большие данные и Hadoop?