De Beste Prediktive Analyseteknikkene
i vår tid kan kundene enkelt hoppe fra ett merke til et annet, noe som gir selskaper lite rom for feil. I denne sammenheng må bedrifter arbeide for å sikre eksemplarisk kundeopplevelse ved hver interaksjon. Videre, fordi forretningsdata er så lett tilgjengelig og konkurransen så hard, står selskapene overfor enormt press for å strømlinjeforme sin virksomhet eller risikere død.
hvordan utvikler bedrifter en forståelse av hvordan tidligere handlinger og atferd påvirker fremtidige resultater? Med prediktiv analyse er det enklere enn noensinne for bedrifter å forutse kundenes forventninger.
ved å gjøre dette kan de ikke bare bevare kundeopplevelsen, men også redusere kostnader, øke effektiviteten og forbedre arbeidsforholdene, blant et mylder av andre fordeler. Med det i tankene, la oss ta en nærmere titt på prediktiv analyse.
Hva Er Prediktiv Analyse?
Prediktiv analyse er praksisen med å forutsi fremtidige trender ved å analysere innsamlede data. Med innsikt i tidligere mønstre kan organisasjoner tilpasse sine markedsførings-og driftsstrategier for bedre å betjene sine kunder. I tillegg til de operasjonelle forbedringene, får selskapene en fordel på viktige områder som svindeloppdagelse og lagerstyring.
Prediktiv analyse er nært knyttet til maskinlæring. Uavhengig av den spesifikke teknikken en organisasjon kan bruke, begynner den generelle prosessen med en algoritme som trener seg selv ved å ha tilgang til et forstått utfall (for eksempel et kundekjøp). treningsalgoritmene bruker denne informasjonen til å lære å forutsi fremtidige utfall, og til slutt utvikle seg til en bruksklar modell som kan innta flere inngangsvariabler, for eksempel tid på dagen og været.
Organisasjoner som benytter prediktiv analyse blir markant mer produktive, lønnsomme og fleksible. La oss ta en nærmere titt på fordelene med prediktiv analyse.
Fordeler med Prediktiv Analyse
etter hvert som bedrifter blir i stand til å forutsi kundenes behov med større nøyaktighet, kan de redusere kostnadene ved å optimalisere både lagerbeholdning og markedsføringskampanjer.
de kan også utnytte prediktive analyseteknikker for å øke forretningseffektiviteten. For eksempel kan et flyselskap optimalisere billettpriser basert på etterspørselen forventet av prediktive algoritmer. Ved å analysere historiske data og vurdere nåværende forhold (f. eks., en pandemi), flyselskaper få innsikt i variabler som ventetider, ankomsttider, og sesong trafikk.
Big Data og Prediktiv Analyse
siden prediktiv analyse er avhengig av data, ville ikke mange tilgjengelige data bety lyd prediktiv analyse? Overraskende ville det ikke. selv om mange selskaper viser interesse for prediktive analyseteknikker, er det svært få som er i stand til å gi mening om alle dataene de samler inn.
faktisk engasjerer mange bedrifter seg i beskrivende analyse: analysen av tidligere data. Mens prediktiv analyse ser på tidligere resultater, tar den sikte på å forutsi fremtidige mønstre og trender, og deretter ta intelligente beslutninger basert på disse funnene.
prediktiv analyse inkluderer derfor ikke nødvendigvis analysen av Alle Store Data. Med det i tankene, la oss se på spesifikke prediktive analyseteknikker som ikke bare analyserer data, men danner grunnlaget for nøyaktig prediksjon.
Prediktive Analyseteknikker
Prediktiv analyse kombinerer flere dataanalyseteknikker, for eksempel maskinlæring, datautvinning og statistikk. Fordi maskinlæring utgjør kjernen i prediktiv analyse, vil vi fokusere på hvordan vi kan bruke spesifikke prediksjonsbaserte tilnærminger innen maskinlæring for å få bedre innsikt i fremtidige hendelser og trender.
Klassifiseringsmodell
de fleste maskinlæringsalgoritmer faller inn i en av to kategorier: klassifiseringsbasert regresjonsbasert. Begge typene har forskjellige prediktive analyseprogrammer, mens klassifiseringsalgoritmer er nyttige for sortering av data i klasser.
De kan hjelpe bedrifter med å forutsi, for eksempel, om en bestemt nettsidebesøkende er en «kjøper» eller en «nettleser», eller om en abonnent er en «månedlig» eller «årlig» type kunde.
Klassifiseringsmodeller kan hjelpe organisasjoner med å fordele ressurser mer effektivt, menneskelig eller på annen måte. For eksempel blir selskaper bedre i stand til å holde inventar på passende nivåer og forhindre overstaffing av en butikk på bestemte timer.
Regresjonsmodell
en regresjonsalgoritme kommer til nytte når en organisasjon ønsker å forutsi en numerisk verdi, for eksempel tiden en potensiell kunde vil ta for å returnere til en flyselskapsreservasjon før kjøp, eller hvor mye penger noen vil bruke på bilbetalinger over en viss tidsperiode.for eksempel er lineær regresjon en mye brukt regresjonsteknikk som ser etter et forhold mellom to variabler. Denne typen regresjonsalgoritmer finner mønstre som forutsier relasjoner mellom variabler, for eksempel kundebruk i forhold til tid på å bla gjennom en nettbutikk. Hvis du er interessert i å få en dypere forståelse av lineær regresjon i prediktiv analyse, sjekk ut dette blogginnlegget Fra Machine Learning Mastery.
Nevrale Nettverk
Nevrale nettverk er biologisk inspirerte databehandlingsteknikker som inntar tidligere og nåværende data for å estimere fremtidige verdier. Deres design gjør det mulig for dem å finne komplekse korrelasjoner begravet i dataene, på en måte som simulerer den menneskelige hjernens mønsterdeteksjonsmekanismer. Mye brukt for applikasjoner som bildegjenkjenning og pasientdiagnose, de består av flere lag som tar input (input layer), beregne spådommer (skjult lag), og tilbyr output (output layer) i form av en enkelt prediksjon. For en mer detaljert analyse av hvordan nevrale nettverksmodellering kan forutsi hendelser ved å simulere mekanismer i den menneskelige hjerne, sjekk Ut Denne IThappens artikkelen.
Beslutningstrær
et beslutningstrær er et visuelt diagram som ligner et opp-ned-tre: starter ved «røttene», beveger man seg ned gjennom et kontinuerlig innsnevrende utvalg av alternativer, som hver beskriver et potensielt utfall av en beslutning. Mens beslutningstrær løser alle typer klassifiseringsproblemer, kan de svare på mye mer komplekse spørsmål når de brukes i prediktiv analyse.
for eksempel vil et flyselskap kanskje vite den beste tiden å fly til en ny destinasjon det planlegger å betjene på ukentlig basis. Det kan også være lurt å vite hvilket prispunkt som skal settes for slike fly, samt hvilke kundesegmenter som skal målrettes.
Gitt disse faktorene, kan flyselskapet bruke et beslutningstre for å få innsikt i konsekvensene av å selge billetter til x destinasjon til prispunkt y målgruppe z. denne detaljerte Medium artikkelen forklarer mer om hvordan beslutningstrær fungerer.
Brukstilfeller for Prediktiv Analyse
i vår utforskning av prediktiv analyseteknikker berørte vi noen bruksområder av prediktiv analyse. La oss utforske noen flere viktige programmer som spenner fra kundelojalitet til potensielt livreddende tiltak, som diagnostisering av sykdommer.
Anbefalingssystemer
hvis en bedrift vet hvilke varer eller tjenester kundene ønsker, er det bedre forberedt på å levere dem i tide. For Eksempel Gir Spotifys prediktive analysebaserte anbefalingssystem innhold basert på brukernes tidligere interesser, slik at kundene kan bruke litt tid på å søke etter ny musikk. Fordi brukerne har det de vil ha når de vil ha Det, er de mer sannsynlig å holde Fast Ved Spotify.
Beregning Av Kredittpoeng
en persons kredittpoeng er avhengig av prediktive analyseberegninger. Algoritmer inntaksfaktorer knyttet til den enkeltes kredittrelaterte historie, for eksempel betalingshistorikk og antall kredittkort holdt, og utdata et tall som representerer sannsynligheten for fremtidig gjeldsbetaling.
Estimert Ankomsttid
har du noen gang lurt på hvorfor smarttelefonens navigasjonssystem er så nøyaktig? Eller hvordan din internasjonale fly gir en svært nøyaktig gjetning om når flyet vil lande … 12 timer før ankomst?
GPS-systemer bruker sensordata i sanntid, inkludert hastighet, vær og trafikkforhold, for å avgjøre når du kommer frem til reisemålet ditt.
Diagnose Nøyaktighet
ved hjelp av klassifiseringsalgoritmer kan medisinske fagfolk enkelt identifisere svulster og andre indikatorer på sykdom. De kan også bruke andre helsemålinger-tenk blodsukker, hjertefrekvens, etc. – å bestemme hvordan disse er knyttet til bestemte sykdommer. Ved hjelp av all denne informasjonen kan helsepersonell deretter forutsi hvilke pasienter som risikerer å utvikle hvilke forhold. Utover å kunne fange forholdene i de tidlige stadiene, kan medisinske fagfolk og pasienter i fellesskap handle for å forhindre at sykdommer utvikler seg.
Sammendrag
I denne artikkelen gikk vi over feltet prediktiv analyse, inkludert tilhørende fordeler og applikasjoner. Vi så i detalj på spesifikke, prediksjonsaktiverende analyseteknikker, inkludert klassifiseringsalgoritmer, nevrale nettverk, regresjonsalgoritmer og beslutningstrær.
Prediktiv analyse Er et raskt voksende felt som gir klare fordeler for selskapene som nøye praktiserer det. Hvis du er interessert i en prediktiv analytics karriere, anbefaler vi Denne Prediktive Analytics Nanodegree tilbys Av Udacity.
Begynne Å Lære