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什么是预测分析软件?

预测分析软件就是让业务成果可预测。数据科学家和数据分析师能够通过使用数据挖掘和预测建模来分析历史数据来做到这一点。通过更好地了解过去,企业可以洞察未来。预测分析比一般商业智能更进了一步,企业使用通用商业智能从数据集中提取可操作的见解。相反,用户可以开发机器学习算法和预测模型来帮助预测和实现关键业务数字。

企业能够达到这些关键数字并变得更具预测性的原因是大数据的繁荣。公司能够以前所未有的方式利用他们的数据。通过记录和拥有越来越多的历史和实时数据,数据科学家可以处理更大的样本量,这意味着它们可以更加准确。此外,在未首先确保其数据准确、干净和可访问的情况下投资于预测分析的公司最终将浪费时间。然而,那些能够正确处理数据的人将创造显着的竞争优势并在市场上占据优势。

预测分析软件的主要优势

  • 根据广泛的变量准确预测和预测收入数字
  • 了解并考虑客户流失和保留
  • 根据离职率的历史因素预测员工流失率
  • 根据可用数据在所有部门做出更精确的数据驱动决策
  • 确定隐藏在公司数据中的风险和机会

为什么要使用预测分析软件?

预测分析软件有许多应用程序,以及企业应该采用它们的原因,但它们都归结为了解过去发生的事情、未来可能发生的事情以及应该采取哪些措施来确保取得积极的业务成果. 这些被认为是描述性分析、预测性分析和规范性分析。

描述性分析(了解过去)——描述性分析涉及了解过去发生的事情以及它如何影响企业目前所处的位置。这意味着对公司的历史数据进行数据挖掘。这种类型的分析可以通过使用商业智能工具、大数据分析或时间序列数据来获得。不管它是如何实现的,提供描述性分析是预测分析和创建数据驱动的决策过程的关键基础。它需要彻底准备数据,并确保以易于描述性分析的方式组织数据。

预测分析(知道什么是可能的)——预测分析允许用户和企业了解和预测潜在的结果。基于描述性分析构建预测模型可以确保企业不会两次犯同样的错误。它还可以提供更准确的预测和计划,这有助于优化效率。最终,这种分析使未知数为人所知。

规范性分析(现在怎么办?)——最后一步,也是使用预测分析软件的最终原因,是根据预测模型的建议和建议做出明确的行动。这就是机器学习和深度学习功能发挥作用的地方。一些预测分析解决方案可以在没有人工干预的情况下提供可操作的见解。例如,它可以提供一个简短的销售帐户列表,这些帐户应该根据许多变量快速关闭。成为规范使分析更进一步,这是采用高级预测分析的最终原因。

谁使用预测分析软件?

为了充分利用预测分析软件,企业需要聘请具备机器学习开发和预测建模知识的高技能数据科学家。这些技术工人并不多,因此他们的薪水通常很高。将财务资源用于这些职位可能不是每个公司的选择,但那些负担得起的数据科学家在竞争中占据优势。

虽然数据科学家或数据分析师是负责使用预测分析软件的员工,但使用预测分析可能会影响许多行业和部门:

制造和供应链——使用预测分析可以大大增强的一个领域是制造公司的需求规划。通过更准确的预测,企业可以避免风险,例如短缺和过剩。此外,公司可以预测质量管理和生产问题。通过分析过去导致生产故障的原因,公司可以预测并避免未来的生产故障。

分销是供应链的另一个主要方面,可以通过预测建模进一步优化。通过更好地估计需要交付货物的地点以及可能阻碍分销模式的风险,企业可以提供更好的服务并更有效地将产品交付给客户。考虑到历史数据,如天气、交通和事故记录,航运可以成为一门更精确的科学。

零售——零售业是另一个在预测分析的帮助下进行优化的成熟行业。零售预测分析可以为企业提供从定价优化到了解购物者如何浏览实体店以更好地组织店内商品的所有方面的见解。电子商务企业能够以更有效的方式跟踪这些因素。所有电子商务交互都可以记录到数据库中并受预测模型的影响。这是亚马逊能够如此成功并对实体零售商具有破坏性的主要原因之一。每一个决定都可以在数据的帮助下做出预测。

市场营销和销售 – 能够预测客户和潜在客户的行为对任何企业来说都是一项非常宝贵的服务。营销团队可以利用预测分析软件来预测营销活动的执行方式、广告定位的潜在客户细分以及每个活动的潜在转化率。了解这些努力如何影响底线对于营销团队的成功至关重要,并转化为更高效和多产的销售团队。与此同时,销售团队可以利用潜在客户评分等领域的预测模型,确定首先针对哪些客户,因为他们有更高的关闭机会。确保销售代表更聪明地工作而不是更努力地工作意味着更多的收入。一些 CRM 和营销自动化解决方案提供了一定程度的预测功能,

金融服务——银行业的颠覆时机早已成熟,但金融管理部门正在利用预测分析解决方案来更好地预测风险。历史数据可以为预测分析软件提供支持,以预测欺诈交易和确定信用风险,以及许多其他功能。

预测分析软件的种类

预测建模是一门复杂的科学,需要多年的培训才能理解。数据科学家的需求量很大是有原因的。没有多少人完全掌握如何构建预测模型。有两种主要类型的预测模型:分类模型和回归模型。

分类模型——简而言之,分类将一段数据放入一个桶或一个类中,并将其标记为这样。分类模型本质上是根据算法已经学到的东西来标记数据。分类模型的最终目标是将新数据点准确地划分到适当的类别中,从而使数据具有预测性和规范性。

回归模型——回归模型分析两个独立数据点之间的关系,并有助于预测将它们并排放置时会发生什么。将该技术放入棒球示例中,球队可以对投出的快球数与本垒打数之间的关系进行回归分析。

决策树——一种常见的分类模型是决策树。这些模型基于各种输入预测了许多可能的结果。例如,如果销售团队在管道中建立 100 万美元,他们可以关闭 100,000 美元的收入,但如果他们在管道中建立 1000 万美元,他们应该能够关闭 100 万美元的收入。

神经网络——神经网络,在人工智能世界中被称为人工神经网络,是极其复杂的预测模型。这些模型能够预测和分析数据点之间的非结构化非线性关系。这些解决方案提供模式识别并有助于跟踪异常情况。人工神经网络最初的创建和构建是为了模仿人脑的突触和神经方面。它们是人工智能和深度学习加速增长的促成因素之一。

其他类型的预测建模包括贝叶斯分析、基于记忆的推理、k 最近邻、支持向量机和时间序列数据挖掘等。

预测分析软件的潜在问题

缺乏熟练的员工——采用预测分析软件的主要问题是需要有熟练的数据科学家来与数据交互并构建模型。在寻找既了解如何提取数据和构建模型以及数据对整体业务的影响的用户方面,存在明显的技能差距。出于这个原因,数据科学家的需求量很大,因此成本很高。

数据组织——以易于访问的方式组织数据是许多公司面临的挑战。在当今世界,利用包含历史和实时数据的大数据集并不容易。公司通常需要构建一个数据仓库或数据湖,可以将所有不同的数据源组合在一起以便于访问。这再次需要知识渊博的员工。

与预测分析软件相关的软件和服务

预测分析软件涉及许多分析和人工智能软件类别。

机器学习软件——机器学习算法是构建有效预测模型的关键组成部分。许多机器学习算法旨在提供建议或建议,这也是预测分析软件的最终目标。开发人员使用这些工具将机器学习嵌入到应用程序中,通常用于提供预测性和规范性分析。

商业智能平台——这些工具是用于了解公司数据的传统分析解决方案。数据分析师使用商业智能平台来轻松可视化和了解某些操作如何影响关键业务计划。其中一些平台提供预测功能,但是,它们的核心目的不是预测建模。

大数据分析——大数据分析软件,如商业智能平台,通常提供预测建模功能。然而,这些解决方案更多地用于跟踪实时数据,而不是理解历史数据。大数据分析软件连接到 Hadoop 或专有 Hadoop 发行版,以更好地理解结构化和非结构化数据。这些相同的数据源对于负责构建预测模型的数据科学家来说可能很重要。