A legjobb prediktív analitikai technikák

korunkban az ügyfelek könnyen átugorhatnak egyik márkáról a másikra, így a vállalatok kevés hibát hagyhatnak. Ebben az összefüggésben a cégeknek arra kell törekedniük, hogy minden interakció során példaértékű ügyfélélményt biztosítsanak. Továbbá, mivel az üzleti adatok olyan könnyen hozzáférhetők, és a verseny olyan heves, a vállalatok óriási nyomással szembesülnek, hogy ésszerűsítsék működésüket, vagy kockáztassák a pusztulást.

hogyan fejlesztik ki a vállalatok annak megértését, hogy a múltbeli cselekvés és viselkedés hogyan befolyásolja a jövőbeli eredményeket? A prediktív analitika területén a vállalatok minden eddiginél könnyebben tudják előre jelezni az ügyfelek elvárásait. ez lehetővé teszi számukra, hogy ne csak megőrizzék az ügyfélélményt, hanem lehetővé teszi számukra a költségek csökkentését, a hatékonyság növelését és a munkakörülmények javítását is, számtalan egyéb előny mellett. Ezt szem előtt tartva vessünk egy közelebbi pillantást a prediktív elemzésre.

mi az a prediktív analitika?

A prediktív elemzés a jövőbeli trendek előrejelzésének gyakorlata az összegyűjtött adatok elemzésével. A múltbeli mintákba való betekintéssel a szervezetek adaptálhatják marketing-és operatív stratégiáikat, hogy jobban szolgálják ügyfeleiket. A működési fejlesztések mellett a vállalatok előnyt szereznek olyan kulcsfontosságú területeken, mint a csalások felderítése és a készletgazdálkodás.

A prediktív analitika szorosan kapcsolódik a gépi tanuláshoz. Függetlenül attól, hogy a szervezet milyen technikát alkalmazhat, az általános folyamat egy algoritmussal kezdődik, amely úgy edzi magát, hogy hozzáfér egy megértett eredményhez (például egy ügyfélvásárláshoz).

a képzési algoritmusok ezt az információt arra használják, hogy megtanulják megjósolni a jövőbeli eredményeket, végül egy használatra kész modellré fejlődve, amely képes további bemeneti változók bevitelére, például a napszakra és az időjárásra.

a prediktív analitikát alkalmazó szervezetek jelentősen produktívabbá, nyereségesebbé és rugalmasabbá válnak. Vessünk egy közelebbi pillantást a prediktív elemzés előnyeire.

A prediktív analitika előnyei

mivel a cégek nagyobb pontossággal képesek megjósolni az ügyfelek keresletét, képesek csökkenteni a költségeket mind a készlet -, mind a marketingkampányuk optimalizálásával.

a prediktív elemzési technikákat is kihasználhatják az üzleti hatékonyság növelése érdekében. Például egy légitársaság optimalizálhatja a jegyárakat a prediktív algoritmusok által várt kereslet alapján. A korábbi adatok elemzésével és a jelenlegi feltételek (pl., a világjárvány), a légitársaságok betekintést nyerhetnek olyan változókba, mint a várakozási idők, az érkezési idők és a szezonális forgalom.

Big Data and Predictive Analytics

mivel a prediktív elemzés adatokra támaszkodik, nem jelent-e sok rendelkezésre álló adat megbízható prediktív elemzést? Meglepő módon nem. bár sok vállalat érdeklődést mutat a prediktív analitikai technikák iránt, nagyon kevesen képesek megérteni az összes összegyűjtött adatot.

valójában sok vállalat leíró elemzéssel foglalkozik: a múltbeli adatok elemzésével. Míg a prediktív analitika a múltbeli eredményeket vizsgálja, célja a jövőbeli minták és trendek előrejelzése, majd intelligens döntések meghozatala ezen eredmények alapján.

ezért a prediktív elemzés nem feltétlenül tartalmazza az összes nagy adat elemzését. Ezt szem előtt tartva nézzünk meg olyan speciális prediktív elemzési technikákat, amelyek nemcsak az adatokat elemzik, hanem a pontos előrejelzés alapját is képezik.

prediktív analitikai technikák

A prediktív analitika számos adatelemzési technikát kombinál, mint például a gépi tanulás, az adatbányászat és a statisztika. Mivel a gépi tanulás magában foglalja a prediktív elemzés magját, arra összpontosítunk, hogyan használhatunk konkrét előrejelzésalapú megközelítéseket a gépi tanulás területén, hogy jobb betekintést nyerjünk a jövőbeli eseményekbe és trendekbe.

osztályozási modell

a legtöbb gépi tanulási algoritmus két kategória egyikébe tartozik: osztályozás alapú regresszió alapú. Mindkét típus különböző prediktív analitikai alkalmazásokkal rendelkezik, míg az osztályozási algoritmusok hasznosak az adatok osztályokba rendezéséhez.

segíthetnek a vállalatoknak megjósolni például, hogy egy adott webhelylátogató “vásárló” vagy “böngésző”, vagy ha az előfizető “havi” vagy “éves” típusú ügyfél.

az osztályozási modellek segíthetnek a szervezeteknek az erőforrások hatékonyabb elosztásában, akár emberi, akár más módon. Például a vállalatok jobban képesek megfelelő szinten tartani a leltárt, és bizonyos órákban megakadályozni az üzlet túlzott létszámát.

regressziós modell

a regressziós algoritmus jól jön, ha egy szervezet meg akarja jósolni egy numerikus értéket, például azt az időt, amelyet a potenciális ügyfél a vásárlás előtt visszatér a légitársaság foglalásához, vagy mennyi pénzt fog költeni egy bizonyos idő alatt az autó kifizetésére.

például a lineáris regresszió egy széles körben alkalmazott regressziós technika, amely két változó közötti kapcsolatot keres. Az ilyen típusú regressziós algoritmusok olyan mintákat találnak, amelyek megjósolják a változók közötti kapcsolatokat, például az ügyfélköltségeket az online áruház böngészésével kapcsolatos időhöz viszonyítva.

Ha érdekel a lineáris regresszió mélyebb megértése a prediktív elemzésben, nézd meg ezt a blogbejegyzést A Machine Learning Mastery-től.

neurális hálózatok

a neurális hálózatok biológiailag inspirált adatfeldolgozási technikák, amelyek múltbeli és jelenlegi adatokat vesznek fel a jövőbeli értékek becsléséhez. Kialakításuk lehetővé teszi számukra, hogy összetett összefüggéseket találjanak az adatokban eltemetve, oly módon, hogy szimulálja az emberi agy mintázat-észlelési mechanizmusait.

széles körben használják olyan alkalmazásokhoz, mint a képfelismerés és a betegdiagnosztika, több rétegből állnak, amelyek bemenetet (bemeneti réteget) vesznek fel, előrejelzéseket számolnak (rejtett réteget), és kimenetet (kimeneti réteget) kínálnak egyetlen előrejelzés formájában.

annak részletesebb elemzéséhez, hogy a neurális hálózati modellezés hogyan tudja megjósolni az eseményeket az emberi agy mechanizmusainak szimulálásával, nézze meg ezt az IThappens cikket.

döntési fák

a döntési fa egy vizuális diagram, amely hasonlít egy fejjel lefelé mutató fára: a “gyökerektől” kezdve az egyik folyamatosan szűkülő opciókon keresztül mozog lefelé, amelyek mindegyike leírja a döntés lehetséges kimenetelét. Míg a döntési fák mindenféle osztályozási problémát megoldanak, sokkal összetettebb kérdésekre válaszolhatnak, ha prediktív elemzésben alkalmazzák őket.

például egy légitársaság érdemes tudni, hogy a legjobb idő, hogy repülni egy új cél, azt tervezi, hogy a szolgáltatás heti rendszerességgel. Érdemes tudni azt is, hogy milyen árat kell beállítani az ilyen repüléshez, valamint hogy mely ügyfélszegmenseket kell megcélozni.

tekintettel ezekre a tényezőkre, a légitársaság döntési fát használhat, hogy betekintést nyerjen az X célállomásra szóló jegyek y áron történő értékesítésének következményeibe a közönség megcélzása z. Ez a részletes Közegcikk többet magyaráz meg arról, hogyan működnek a döntési fák.

esetek használata prediktív elemzéshez

a prediktív elemzési technikák feltárása során érintettük a prediktív elemzés egyes felhasználási módjait. Fedezzünk fel néhány jelentősebb alkalmazást, amelyek az ügyfelek megtartásától a potenciálisan életmentő intézkedésekig terjednek, mint például a betegségek diagnosztizálása.

ajánlási rendszerek

Ha egy vállalkozás tudja, milyen árukat vagy szolgáltatásokat szeretne ügyfelei, akkor jobban felkészült arra, hogy időben szállítsa őket. Például a Spotify prediktív elemzésen alapuló ajánlási rendszere a felhasználók múltbeli érdeklődése alapján nyújt tartalmat, lehetővé téve az ügyfelek számára, hogy kevés időt töltsenek új zene keresésével. Mivel a felhasználóknak megvan, amit akarnak, amikor akarják, nagyobb valószínűséggel ragaszkodnak a Spotify-hoz.

A kredit pontszámok kiszámítása

az egyén kredit pontszáma nagymértékben támaszkodik a prediktív elemzési számításokra. Algoritmusok beviteli tényezők társított, hogy az egyén hitel kapcsolatos történelem, mint a Fizetési előzmények és a hitelkártyák száma tartott, és a kimenet egy szám képviseli a valószínűsége, hogy a jövőbeni adósság visszafizetését.

becsült érkezési idő

Elgondolkozott már azon, hogy miért olyan pontos az okostelefon navigációs rendszere? Vagy hogy a nemzetközi járat egy nagyon pontos találgatás, hogy mikor a gép leszáll … 12 órával az érkezés előtt?

A GPS-rendszerek valós idejű szenzoradatokat használnak, beleértve a sebességet, az időjárást és a forgalmi viszonyokat, hogy meghatározzák, mikor érkezik meg az úticélhoz.

diagnózis pontossága

osztályozási algoritmusok segítségével az egészségügyi szakemberek könnyen azonosíthatják a daganatokat és a betegség egyéb mutatóit. Más egészségügyi méréseket is használhatnak — gondolja a vércukorszintet, a pulzusszámot stb. – annak meghatározása, hogy ezek hogyan kapcsolódnak bizonyos betegségekhez. Ezen információk felhasználásával az egészségügyi szolgáltatók megjósolhatják, hogy mely betegek kockáztatják, hogy mely állapotok alakulnak ki. Az orvosok és a betegek azon túl, hogy már a korai szakaszban képesek elkapni a feltételeket, közösen felléphetnek a betegségek kialakulásának megelőzése érdekében.

összefoglaló

ebben a cikkben áttekintettük a prediktív analitika területét, beleértve a kapcsolódó előnyöket és alkalmazásokat. Részletesen megvizsgáltuk a konkrét, előrejelzést lehetővé tevő analitikai technikákat, beleértve az osztályozási algoritmusokat, a neurális hálózatokat, a regressziós algoritmusokat és a döntési fákat.

A prediktív elemzés egy gyorsan növekvő terület, amely egyértelmű előnyökkel jár az azt gondosan gyakorló vállalatok számára. Ha érdekli a prediktív elemzési karrier, javasoljuk az Udacity által kínált prediktív analitikai Nanoméretet.

a tanulás megkezdése



Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.