Nejlepší Prediktivní Analytics Techniky

V naší éry, mohou zákazníci snadno hop od jedné značky k jiné, přičemž společnosti jen malý prostor pro chyby. V této souvislosti se firmy musí snažit zajistit příkladnou zákaznickou zkušenost při každé interakci. Navíc, protože obchodní údaje, je tak snadno dostupné a konkurence tak silná, společnosti čelí obrovský tlak na zefektivnění jejich činností nebo riziko smrti.

Jak společnosti rozvíjejí pochopení toho, jak minulé akce a chování ovlivňují budoucí výsledky? V oblasti prediktivní analýzy je pro společnosti snazší než kdy jindy předvídat očekávání zákazníků.

tak jim umožňuje nejen zachovat, zkušenosti zákazníků, ale také jim umožňuje snížit náklady, zvýšit efektivitu a zlepšit pracovní podmínky, mezi nesčetné množství dalších výhod. S ohledem na to se podívejme blíže na prediktivní analytiku.

co je prediktivní analytika?

prediktivní analytika je praxe předpovídání budoucích trendů analýzou shromážděných dat. S nahlédnutím do minulých vzorců mohou organizace přizpůsobit své marketingové a provozní strategie tak, aby lépe sloužily svým zákazníkům. Kromě provozních vylepšení získávají společnosti výhodu v klíčových oblastech, jako je odhalování podvodů a řízení zásob.

prediktivní analytika je úzce spjata se strojovým učením. Bez ohledu na konkrétní techniku, organizaci, by mohl zaměstnat, obecný proces začíná s algoritmem, který trénuje sám tím, že mají přístup k zřejmé výsledek (například nákup).

školení algoritmy použít tyto informace se dozvíte, jak předpovídat budoucí výsledky, nakonec se vyvíjet do ready-k-použití modelu, který je schopen příjmu další vstupní proměnné, jako je například denní doby a počasí.

organizace, které používají prediktivní analytiku, se stávají výrazně produktivnějšími, ziskovějšími a flexibilnějšími. Podívejme se blíže na výhody prediktivní analýzy.

Výhody Prediktivní Analytics

Jako firmy se budou schopni předvídat poptávku zákazníků s větší přesností, jsou schopny snížit náklady díky optimalizaci jejich skladových zásob a marketingových kampaní.

mohou také využít prediktivní analytické techniky ke zvýšení efektivity podnikání. Například letecká společnost může optimalizovat ceny letenek na základě poptávky očekávané prediktivními algoritmy. Analýzou historických dat a zvážením současných podmínek (např., pandemie), letecké společnosti získají přehled o proměnných, jako jsou čekací doby, časy příletů a sezónní provoz.

Big Data a Prediktivní analýzy

Vzhledem k tomu prediktivní analýzu se opírá o data, ne moc dostupných dat zvuk prediktivní analýzy? Ačkoli mnoho společností projevuje zájem o prediktivní analytické techniky, jen velmi málo z nich je schopno pochopit všechna data, která shromažďují.

ve skutečnosti se mnoho společností zabývá popisnou analýzou: analýzou minulých dat. Zatímco prediktivní analytika se dívá na minulé výsledky, jeho cílem je předvídat budoucí vzorce a trendy a poté na základě těchto zjištění činit inteligentní rozhodnutí.

proto prediktivní analýza nemusí nutně zahrnovat analýzu všech velkých dat. S ohledem na to se podívejme na konkrétní prediktivní analytické techniky, které nejen analyzují data, ale tvoří základ pro přesnou predikci.

prediktivní analytické techniky

prediktivní analytika kombinuje několik technik analýzy dat, jako je strojové učení, dolování dat a statistika. Protože strojové učení zahrnuje jádro prediktivní analýzy, zaměříme se na to, jak můžeme použít specifické přístupy založené na predikci v oblasti strojového učení, abychom získali lepší přehled o budoucích událostech a trendech.

klasifikační Model

většina algoritmů strojového učení spadá do jedné ze dvou kategorií: regrese založená na klasifikaci. Oba typy mají různé prediktivní analytické aplikace, zatímco klasifikační algoritmy jsou užitečné pro třídění dat do tříd.

mohou společnostem pomoci předpovědět například, zda je konkrétní návštěvník webových stránek „kupujícím“ nebo „prohlížečem“ nebo zda je předplatitel „měsíčním“ nebo „ročním“ typem zákazníka.

klasifikační modely mohou organizacím pomoci efektivněji alokovat zdroje, lidské nebo jiné. Například společnosti, lépe schopni udržet zásoby na přiměřené úrovni a zabránit nadbytečnému počtu zaměstnanců v obchodě, v určitých hodinách.

Regresní Model

regrese algoritmus přijde vhod, když organizace chce předpovědět numerické hodnoty, jako je čas, potenciální zákazník bude trvat na návratu letecké společnosti, rezervace před nákupem, nebo kolik peněz někdo stráví na auto platby za určité časové období.

například lineární regrese je široce používaná regresní technika, která hledá vztah mezi dvěma proměnnými. Tyto druhy regresní algoritmy najít modely, které předpovídají vzájemné vztahy mezi proměnnými, jako zákazník trávit ve vztahu k času prohlížení on-line obchodu.

Pokud máte zájem získat hlubší pochopení lineární regrese v prediktivní analýze, podívejte se na tento blogový příspěvek od Machine Learning Mastery.

Neuronové Sítě

Neuronové sítě jsou biologicky inspirovaného zpracování dat technikami, které příjem minulosti a aktuální údaje pro odhad budoucích hodnot. Jejich design jim umožňuje najít složité korelace pohřbené v datech, způsobem, který simuluje mechanismy detekce vzoru lidského mozku.

Široce používán pro aplikace, jako je rozpoznávání obrazu a diagnózu pacienta, skládají se z několika vrstev, které se vstupní (input layer), výpočet předpovědi (skrytá vrstva), a nabídnout výstupní (output layer) ve formě jediného predikce.

podrobnější analýzu toho, jak může modelování neuronových sítí předpovídat události simulací mechanismů lidského mozku, naleznete v tomto článku IThappens.

Rozhodovací Stromy

rozhodovací strom je vizuální grafu, který se podobá obrácený strom: začíná na „kořeny“, jeden se pohybuje dolů přes neustále-zúžení škály možností, z nichž každá popisuje potenciální výsledek rozhodnutí. Zatímco rozhodovací stromy řeší všechny druhy klasifikačních problémů, mohou při použití v prediktivní analytice odpovědět na mnohem složitější otázky.

například letecká společnost může chtít vědět nejlepší čas letět do nové destinace, kterou plánuje obsluhovat každý týden. Může také chtít vědět, jaký cenový bod nastavit pro takový let, a také na které segmenty zákazníků cílit.

Vzhledem k tomu, tyto faktory, letecká společnost může použít rozhodovací strom získat vhled do důsledků prodej vstupenek na x na určení ceny bodu y cílení na publikum z. Tento podrobný Střední článek vysvětluje více o tom, jak rozhodovací stromy práci.

případy použití pro prediktivní analytiku

v našem zkoumání technik prediktivní analýzy jsme se dotkli některých použití prediktivní analýzy. Pojďme prozkoumat několik dalších důležitých aplikací, které sahají od udržení zákazníků a potenciálně život zachraňující opatření, jako diagnostikování nemocí.

systémy doporučení

Pokud podnik ví, jaké zboží nebo služby jeho zákazníci chtějí,je lépe připraven je včas dodat. Například systém doporučení založený na prediktivní analytice Spotify poskytuje obsah založený na minulých zájmech uživatelů, což zákazníkům umožňuje trávit málo času hledáním nové hudby. Protože uživatelé mají to, co chtějí, když to chtějí, je pravděpodobnější, že se budou držet Spotify.

výpočet úvěrového skóre

kreditní skóre jednotlivce závisí do značné míry na prediktivních analytických výpočtech. Algoritmy příjem faktorů spojených s individuálními úvěr související historie, jako historie plateb a počet kreditních karet se konala, a výstup číslo reprezentující pravděpodobnost budoucího splacení dluhů.

odhadovaný čas příjezdu

Přemýšleli jste někdy, proč je navigační systém vašeho smartphonu tak přesný? Nebo jak váš mezinárodní let poskytuje velmi přesný odhad, kdy vaše letadlo přistane … 12 hodin před příjezdem?

GPS systémy používají data senzorů v reálném čase, včetně rychlosti, počasí a dopravních podmínek, k určení, kdy dorazíte do cíle.

přesnost diagnózy

pomocí klasifikačních algoritmů mohou lékaři snadno identifikovat nádory a další ukazatele onemocnění. Mohou také použít jiná měření zdraví-myslet na hladinu cukru v krvi, srdeční frekvenci atd. – zjistit, jak jsou spojeny se specifickými nemocemi. Pomocí všech těchto informací mohou poskytovatelé zdravotní péče předpovědět, kteří pacienti riskují rozvoj, které podmínky. Kromě toho, že jsou schopni zachytit podmínky v raných stádiích, mohou zdravotničtí pracovníci a pacienti společně jednat, aby zabránili rozvoji nemocí.

shrnutí

v tomto článku jsme prošli oblast prediktivní analýzy, včetně souvisejících výhod a aplikací. Podrobně jsme se zabývali konkrétními analytickými technikami umožňujícími predikci, včetně klasifikačních algoritmů, neuronových sítí, regresních algoritmů a rozhodovacích stromů.

prediktivní analytika je rychle rostoucí oblast, která poskytuje jasné výhody společnostem, které ji pečlivě praktikují. Pokud máte zájem o kariéru prediktivní analytiky, doporučujeme tento prediktivní analytický Nanodegree, který nabízí Udacity.

začněte se učit