De bedste forudsigelige analyseteknikker

i vores æra kan kunder nemt hoppe fra et mærke til et andet, hvilket giver virksomheder lidt plads til fejl. I denne sammenhæng skal virksomheder stræbe efter at sikre eksemplarisk kundeoplevelse ved enhver interaktion. Desuden, fordi forretningsdata er så let tilgængelige og konkurrence så hård, virksomheder står over for et enormt pres for at strømline deres drift eller risikere død.

hvordan udvikler virksomheder en forståelse af, hvordan tidligere handling og adfærd påvirker fremtidige resultater? Med feltet forudsigelig analyse er det lettere end nogensinde for virksomheder at foregribe kundernes forventninger.

Dette gør det muligt for dem ikke kun at bevare kundeoplevelsen, men det giver dem også mulighed for at reducere omkostningerne, øge effektiviteten og forbedre arbejdsvilkårene blandt et utal af andre fordele. Med det i tankerne, lad os se nærmere på forudsigelig analyse.

Hvad er Predictive Analytics?

prædiktiv analyse er praksis med at forudsige fremtidige tendenser ved at analysere indsamlede data. Med indsigt i tidligere mønstre kan organisationer tilpasse deres marketing-og driftsstrategier for bedre at kunne betjene deres kunder. Ud over de operationelle forbedringer får virksomhederne en fordel inden for nøgleområder som afsløring af svig og lagerstyring.

Predictive analytics er tæt knyttet til maskinindlæring. Uanset den specifikke teknik, en organisation kan anvende, begynder den generelle proces med en algoritme, der træner sig selv ved at have adgang til et forstået resultat (såsom et kundekøb).

træningsalgoritmerne bruger disse oplysninger til at lære at forudsige fremtidige resultater og til sidst udvikle sig til en klar-til-brug-model, der er i stand til at indtage yderligere inputvariabler, såsom tidspunkt på dagen og vejr.

organisationer, der anvender prædiktiv analyse, bliver markant mere produktive, rentable og fleksible. Lad os se nærmere på fordelene ved forudsigelig analyse.

fordele ved Predictive Analytics

da virksomheder bliver i stand til at forudsige kundernes efterspørgsel med større nøjagtighed, er de i stand til at reducere omkostningerne ved at optimere både deres lager og marketingkampagner.

de kan også udnytte forudsigelige analyseteknikker for at øge forretningseffektiviteten. For eksempel kan et flyselskab optimere billetpriserne baseret på den efterspørgsel, der forventes af forudsigelige algoritmer. Ved at analysere Historiske data og overveje aktuelle forhold (f. eks., en pandemi), får flyselskaber indsigt i variabler som ventetider, ankomsttider og sæsonbestemt trafik.

Big Data og forudsigelig analyse

da forudsigelig analyse er afhængig af data, ville ikke mange tilgængelige data betyde lydforudsigende analyse? Overraskende nok ville det ikke. selvom mange virksomheder viser interesse for forudsigelige analyseteknikker, er meget få i stand til at give mening om alle de data, de indsamler.

faktisk beskæftiger mange virksomheder sig med beskrivende analyser: analysen af tidligere data. Mens predictive analytics ser på tidligere resultater, sigter det mod at forudsige fremtidige mønstre og tendenser og derefter træffe intelligente beslutninger baseret på disse fund. derfor inkluderer forudsigelig analyse ikke nødvendigvis analysen af alle Big Data. Med det i tankerne, lad os se på specifikke forudsigelige analyseteknikker, der ikke kun analyserer data, men danner grundlaget for nøjagtig forudsigelse.

Predictive Analytics-teknikker

Predictive analytics kombinerer flere dataanalyseteknikker, såsom maskinindlæring, data mining og statistik. Fordi maskinlæring udgør kernen i forudsigelig analyse, vil vi fokusere på, hvordan vi kan bruge specifikke forudsigelsesbaserede tilgange inden for maskinlæringsfeltet for at få bedre indsigt i fremtidige begivenheder og tendenser.

Klassificeringsmodel

de fleste maskinlæringsalgoritmer falder i en af to kategorier: klassificeringsbaseret regressionsbaseret. Begge typer har forskellige forudsigelige analyseapplikationer, mens klassificeringsalgoritmer er nyttige til sortering af data i klasser.

de kan hjælpe virksomheder med at forudsige, for eksempel, hvis en bestemt besøgende er en “køber” eller en “bro.ser”, eller hvis en abonnent er en “månedlig” eller “årlig” type kunde.

Klassificeringsmodeller kan hjælpe organisationer med mere effektivt at allokere ressourcer, menneskelige eller på anden måde. For eksempel bliver virksomheder bedre i stand til at holde lagerbeholdningen på passende niveauer og forhindre overbemanding af en butik på bestemte tidspunkter.

regressionsmodel

en regressionsalgoritme er praktisk, når en organisation ønsker at forudsige en numerisk værdi, såsom den tid, en potentiel kunde vil tage for at vende tilbage til en flyselskabsreservation før køb, eller hvor mange penge nogen vil bruge på bilbetalinger over en bestemt periode.for eksempel er lineær regression en meget anvendt regressionsteknik, der ser efter et forhold mellem to variabler. Disse former for regressionsalgoritmer finder mønstre, der forudsiger forhold mellem variabler, såsom kundeudgifter i forhold til tid på at gennemse en online butik.

Hvis du er interesseret i at få en dybere forståelse af lineær regression i forudsigelig analyse, så tjek dette blogindlæg fra Machine Learning Mastery.

neurale netværk

neurale netværk er biologisk inspirerede databehandlingsteknikker, der indtager tidligere og nuværende data for at estimere fremtidige værdier. Deres design gør det muligt for dem at finde komplekse korrelationer begravet i dataene på en måde, der simulerer den menneskelige hjernes mønsterdetekteringsmekanismer.

de er vidt brugt til applikationer som billedgenkendelse og patientdiagnose og består af flere lag, der tager input (inputlag), beregner forudsigelser (skjult lag) og tilbyder output (outputlag) i form af en enkelt forudsigelse.

for en mere detaljeret analyse af, hvordan neurale netværksmodellering kan forudsige begivenheder ved at simulere mekanismer i den menneskelige hjerne, tjek denne IThappens-artikel.

beslutningstræer

et beslutningstræ er et visuelt diagram, der ligner et omvendt træ: startende ved “rødderne” bevæger man sig ned gennem et kontinuerligt indsnævrende udvalg af muligheder, som hver beskriver et potentielt resultat af en beslutning. Mens beslutningstræer løser alle former for klassificeringsproblemer, kan de besvare meget mere komplekse spørgsmål, når de anvendes i forudsigelig analyse.

for eksempel vil et flyselskab måske vide det bedste tidspunkt at flyve til en ny destination, det planlægger at servicere ugentligt. Det vil måske også gerne vide, hvilket prispunkt der skal indstilles for en sådan flyvning, samt hvilke kundesegmenter der skal målrettes mod.

i betragtning af disse faktorer kan flyselskabet bruge et beslutningstræ til at få indsigt i konsekvenserne af at sælge billetter til destinationen til prispunkt y målretning mod publikum å. denne detaljerede Medieartikel forklarer mere om, hvordan beslutningstræer fungerer.

brug sager til forudsigelig analyse

i vores udforskning af forudsigelige analyseteknikker berørte vi nogle anvendelser af forudsigelig analyse. Lad os undersøge et par mere betydningsfulde applikationer, der spænder fra kundefastholdelse til potentielt livreddende foranstaltninger, som at diagnosticere sygdomme.

Anbefalingssystemer

hvis en virksomhed ved, hvilke varer eller tjenester kunderne ønsker, er den bedre forberedt på at levere dem rettidigt. For eksempel leverer Spotifys forudsigelige analysebaserede anbefalingssystem indhold baseret på brugernes tidligere interesser, så kunderne kan bruge lidt tid på at søge efter ny musik. Fordi brugerne har det, de vil have, når de vil have det, er de mere tilbøjelige til at holde fast i Spotify.

beregning af kreditresultater

en persons kredit score er stærkt afhængig af forudsigelige analyseberegninger. Algoritmer indtag faktorer forbundet med den enkeltes kredit-relaterede historie, såsom betaling historie og antallet af kreditkort afholdt, og output et tal, der repræsenterer sandsynligheden for fremtidig tilbagebetaling af gæld.

anslået ankomsttid

Har du nogensinde spekuleret på, hvorfor din smartphones navigationssystem er så nøjagtigt? Eller hvordan din internationale flyvning giver et meget præcist gæt på, hvornår dit fly lander … 12 timer før ankomst? GPS-systemer bruger sensordata i realtid, herunder hastighed, vejr og trafikforhold, til at bestemme, hvornår du ankommer til din destination.

Diagnosenøjagtighed

ved hjælp af klassificeringsalgoritmer kan medicinske fagfolk let identificere tumorer og andre indikatorer for sygdom. De kan også bruge andre sundhedsmålinger — tænk blodsukker, puls osv. – at bestemme, hvordan disse er knyttet til specifikke sygdomme. Ved hjælp af alle disse oplysninger kan sundhedsudbydere derefter forudsige, hvilke patienter der risikerer at udvikle hvilke tilstande. Ud over at være i stand til at fange forholdene i de tidlige stadier, kan medicinske fagfolk og patienter i fællesskab handle for at forhindre sygdomme i at udvikle sig.

Resume

i denne artikel gik vi over området for forudsigelig analyse, herunder dens tilknyttede fordele og applikationer. Vi kiggede detaljeret på specifikke, forudsigelsesaktiverende analyseteknikker, herunder klassificeringsalgoritmer, neurale netværk, regressionsalgoritmer og beslutningstræer.Predictive analytics er et hurtigt voksende felt, der giver klare fordele for de virksomheder, der omhyggeligt praktiserer det. Hvis du er interesseret i en predictive analytics karriere, anbefaler vi denne Predictive Analytics Nanodegree, der tilbydes af Udacity.

begynd at lære