Paras ennakoiva Analytiikkatekniikka
meidän aikakautemme aikana asiakkaat voivat helposti hyppiä brändistä toiseen, jolloin yrityksille ei jää juurikaan tilaa virheille. Tässä yhteydessä yritysten on pyrittävä varmistamaan esimerkillinen asiakaskokemus jokaisessa vuorovaikutuksessa. Lisäksi koska liiketoimintatietoja on niin helposti saatavilla ja kilpailu on niin kovaa, yrityksillä on valtava paine virtaviivaistaa toimintaansa tai ne uhkaavat tuhoutua.
miten yritykset kehittävät ymmärrystä siitä, miten aiempi toiminta ja käyttäytyminen vaikuttavat tuleviin tuloksiin? Ennakoivan analytiikan alalla yritysten on entistä helpompi ennakoida asiakkaiden odotuksia.
näin he voivat paitsi säilyttää asiakaskokemuksen myös vähentää kustannuksia, lisätä tehokkuutta ja parantaa työoloja lukemattomien muiden etujen ohella. Tämä mielessä, katsotaanpa tarkemmin ennakoivaa analytiikkaa.
mitä on ennakoiva analytiikka?
ennustava analytiikka on käytäntö, jossa ennustetaan tulevia trendejä analysoimalla kerättyä dataa. Aiempien mallien avulla organisaatiot voivat mukauttaa markkinointi-ja toimintastrategioitaan palvelemaan paremmin asiakkaitaan. Operatiivisten parannusten lisäksi yritykset saavat etulyöntiaseman keskeisillä aloilla, kuten petosten havaitsemisessa ja varastonhallinnassa.
ennakoiva analytiikka on läheisesti sidoksissa koneoppimiseen. Riippumatta erityinen tekniikka, organisaatio voisi käyttää, yleinen prosessi alkaa algoritmi, joka kouluttaa itseään on pääsy ymmärretyn tuloksen (kuten asiakkaan hankinta).
harjoitusalgoritmit käyttävät tätä tietoa oppiakseen ennustamaan tulevia tuloksia, kehittyen lopulta käyttövalmiiksi malliksi, joka pystyy imemään lisää syöttömuuttujia, kuten vuorokaudenajan ja sään.
ennakoivaa analytiikkaa hyödyntävistä organisaatioista tulee huomattavasti tuottavampia, kannattavampia ja joustavampia. Katsotaanpa tarkemmin ennakoivan analytiikan hyötyjä.
ennakoivan analytiikan hyödyt
kun yritykset pystyvät ennustamaan asiakaskysyntää entistä tarkemmin, ne pystyvät vähentämään kustannuksia optimoimalla sekä varastonsa että markkinointikampanjansa.
he voivat myös hyödyntää ennakoivia analytiikkatekniikoita liiketoiminnan tehokkuuden lisäämiseksi. Lentoyhtiö voi esimerkiksi optimoida lippujen hinnat ennakoivien algoritmien ennakoiman kysynnän perusteella. Analysoimalla historiatietoa ja ottamalla huomioon nykyiset olosuhteet (esim., pandemia), lentoyhtiöt saada tietoa muuttujia, kuten odotusajat, saapumisajat, ja kausiluonteinen liikenne.
Big Data ja ennustava analytiikka
koska ennustava analyysi nojaa dataan, eikö paljon saatavilla olevaa dataa tarkoittaisi hyvää ennustavaa analyysiä? Vaikka monet yritykset ovat kiinnostuneita ennakoivista analytiikkatekniikoista, vain harvat pystyvät saamaan tolkkua kaikesta keräämästään datasta.
itse asiassa monet yritykset harjoittavat Deskriptiivistä Analytiikkaa: menneiden tietojen analysointia. Vaikka ennakoiva analytiikka tarkastelee aiempia tuloksia, se pyrkii ennustamaan tulevia kuvioita ja trendejä ja tekemään sitten älykkäitä päätöksiä näiden havaintojen perusteella.
näin ollen ennakoiva analyysi ei välttämättä sisällä kaikkien Big Data-aineistojen analysointia. Tämä mielessä, katsotaanpa tiettyjä ennakoiva analytiikka tekniikoita, jotka eivät vain analysoida tietoja, mutta muodostavat perustan tarkka ennustaminen.
ennakoiva analytiikka
ennustava analytiikka yhdistää useita data-analyysitekniikoita, kuten koneoppimisen, tiedonlouhinnan ja tilastoinnin. Koska koneoppiminen on ennakoivan analytiikan ydin, keskitymme siihen, miten voimme käyttää erityisiä ennusteisiin perustuvia lähestymistapoja koneoppimisen alalla saadaksemme paremman käsityksen tulevista tapahtumista ja trendeistä.
Luokittelumalli
useimmat koneoppimisalgoritmit jakautuvat jompaankumpaan kahdesta kategoriasta: luokittelupohjaiseen regressiopohjaiseen. Molemmilla tyypeillä on erilaiset ennakoivat analytiikkasovellukset, kun taas luokittelualgoritmit ovat hyödyllisiä tietojen lajittelussa luokkiin.
ne voivat auttaa yrityksiä ennustamaan esimerkiksi sitä, onko tietty verkkosivujen kävijä ”ostaja” tai ”selain” tai onko tilaaja ”kuukausittainen” tai ”vuosittainen” asiakastyyppi.
Luokittelumallit voivat auttaa organisaatioita kohdentamaan resursseja tehokkaammin, niin henkilö-kuin muullakin tavalla. Esimerkiksi yritykset pystyvät paremmin pitämään varastonsa asianmukaisella tasolla ja ehkäisemään kaupan ylityöllistämistä tiettyinä aikoina.
regressiomalli
regressioalgoritmi on kätevä, kun organisaatio haluaa ennustaa numeerisen arvon, kuten sen, kuinka kauan potentiaaliselta asiakkaalta kuluu aikaa palata lentovaraukseen ennen ostoa tai kuinka paljon rahaa joku käyttää automaksuihin tietyn ajanjakson aikana.
esimerkiksi lineaarinen regressio on laajalti käytetty regressiotekniikka, jossa etsitään kahden muuttujan välistä suhdetta. Tällaiset regressioalgoritmit löytävät kuvioita, jotka ennustavat muuttujien välisiä suhteita, kuten asiakkaan kuluttamista suhteessa verkkokaupan selaamiseen kuluvaan aikaan.
Jos olet kiinnostunut saamaan syvempää ymmärrystä lineaarisesta regressiosta ennakoivassa analyysissä, tutustu tähän Machine Learning Mastery-sivuston blogikirjoitukseen.
neuroverkot
neuroverkot ovat biologisesti inspiroituneita tietojenkäsittelytekniikoita, jotka keräävät mennyttä ja nykyistä tietoa tulevien arvojen arvioimiseksi. Niiden rakenteen avulla ne voivat löytää dataan hautautuneita monimutkaisia korrelaatioita tavalla, joka simuloi ihmisaivojen kuvionhavaintomekanismeja.
käytetään laajalti sovelluksissa, kuten kuvantunnistuksessa ja potilasdiagnostiikassa, ne koostuvat useista kerroksista, jotka ottavat syötteen (syöttökerros), laskevat ennusteita (piilotettu kerros) ja tarjoavat tuotoksen (tulostuskerros) yhden ennusteen muodossa.
tarkempi analyysi siitä, miten neuroverkkomallinnuksella voidaan ennustaa tapahtumia simuloimalla ihmisaivojen mekanismeja, löytyy tästä Ithappensin artikkelista.
Ratkaisupuut
ratkaisupuu on visuaalinen kaavio, joka muistuttaa ylösalaisin olevaa puuta: ”juurista” alkaen siirrytään alaspäin jatkuvasti kapenevan vaihtoehtovalikoiman kautta, joista jokainen kuvaa päätöksen mahdollista lopputulosta. Vaikka päätöksentekopuut ratkaisevat kaikenlaisia luokitteluongelmia, ne voivat ennakoivassa analytiikassa vastata paljon monimutkaisempiin kysymyksiin.
esimerkiksi lentoyhtiö saattaa haluta tietää parhaan ajan lentää uuteen kohteeseen, jota se aikoo huoltaa viikoittain. Se saattaa myös haluta tietää, minkä hintapisteen kyseiselle lennolle asettaa,sekä mihin asiakassegmentteihin se kohdistaa.
nämä tekijät huomioon ottaen lentoyhtiö voi käyttää päätöksentekojärjestelmää saadakseen tietoa seurauksista, joita aiheutuu lippujen myymisestä X-kohteeseen hintapisteellä y kohdentaen yleisöä Z. tässä yksityiskohtaisessa Medium-artikkelissa kerrotaan tarkemmin, miten päätökset toimivat.
Use Cases for Predictive Analytics
in our exploring of predictive analysis techniques, we touched on some uses of predictive analytics. Tutkitaanpa muutamia merkittävämpiä sovelluksia, jotka vaihtelevat asiakkaiden säilyttämisestä mahdollisesti elämää pelastaviin toimenpiteisiin, kuten sairauksien diagnosointiin.
Suositusjärjestelmät
Jos yritys tietää, mitä tavaroita tai palveluja sen asiakkaat haluavat, se on paremmin valmis toimittamaan ne ajoissa. Esimerkiksi Spotifyn ennakoiva analytiikkaan perustuva suositusjärjestelmä tarjoaa käyttäjien aiempiin kiinnostuksen kohteisiin perustuvaa sisältöä, jolloin asiakkaat voivat käyttää vain vähän aikaa uuden musiikin etsimiseen. Koska käyttäjät ovat mitä he haluavat, kun he haluavat, he ovat todennäköisemmin kiinni Spotify.
luottopisteiden laskeminen
yksilön luottopisteiden laskeminen nojaa vahvasti ennakoivaan analytiikkalaskentaan. Algoritmit saanti tekijät, jotka liittyvät kyseisen henkilön luotto-liittyvä historia, kuten maksuhistoria ja määrä luottokortteja hallussa, ja tulostetaan numero, joka edustaa todennäköisyyttä tulevan velan takaisinmaksun.
arvioitu saapumisaika
Oletko koskaan miettinyt, miksi älypuhelimesi navigointijärjestelmä on niin tarkka? Tai miten kansainvälinen lentonne antaa tarkan arvauksen siitä, milloin kone laskeutuu-12 tuntia ennen saapumista?
GPS-järjestelmät käyttävät reaaliaikaisia sensoritietoja, kuten nopeutta, säätä ja liikenneolosuhteita, määrittääkseen milloin saavut määränpäähäsi.
diagnoosin tarkkuus
luokittelualgoritmien avulla lääketieteen ammattilaiset voivat helposti tunnistaa kasvaimet ja muut sairauden indikaattorit. He voivat käyttää myös muita terveysmittauksia-ajattele verensokeria, sykettä jne. — selvittää, miten nämä liittyvät tiettyihin sairauksiin. Käyttämällä kaikkia näitä tietoja terveydenhuollon tarjoajat voivat sitten ennustaa, mitkä potilaat uhkaavat kehittää mitkä olosuhteet. Sen lisäksi, että lääketieteen ammattilaiset ja potilaat pystyvät tarttumaan olosuhteisiin alkuvaiheessa, he voivat yhdessä estää sairauksien kehittymisen.
Yhteenveto
tässä artikkelissa kävimme läpi ennakoivan analytiikan kenttää, mukaan lukien siihen liittyvät hyödyt ja sovellukset. Tarkastelimme yksityiskohtaisesti tiettyjä ennustamisen mahdollistavia analytiikkatekniikoita, kuten luokittelualgoritmeja, neuroverkkoja, regressioalgoritmeja ja päätöksentekopuita.
ennakoiva analytiikka on nopeasti kasvava ala, josta on selkeää hyötyä sitä huolellisesti harjoittaville yrityksille. Jos olet kiinnostunut ennakoivan analytiikan urasta, suosittelemme tätä Udacityn tarjoamaa ennustavan analytiikan Nanodegreetä.
Aloita oppiminen