De beste voorspellende analysetechnieken

in onze tijd kunnen klanten gemakkelijk van het ene merk naar het andere springen, waardoor bedrijven weinig ruimte voor fouten hebben. In deze context, bedrijven moeten streven naar een voorbeeldige customer experience te garanderen bij elke interactie. Bovendien, omdat business data is zo gemakkelijk beschikbaar en de concurrentie zo fel, bedrijven geconfronteerd immense druk om hun activiteiten te stroomlijnen of risico ondergang.

hoe ontwikkelen bedrijven inzicht in de invloed van actie en gedrag in het verleden op toekomstige resultaten? Op het gebied van predictive analytics is het voor bedrijven gemakkelijker dan ooit om te anticiperen op de verwachtingen van klanten.

hierdoor kunnen zij niet alleen de klantervaring behouden, maar kunnen zij ook de kosten verlagen, de efficiëntie verhogen en de arbeidsomstandigheden verbeteren, naast een groot aantal andere voordelen. Met dat in het achterhoofd, laten we eens een kijkje nemen op predictive analytics.

Wat is Predictive Analytics?

Predictive analytics is de praktijk van het voorspellen van toekomstige trends door het analyseren van verzamelde gegevens. Met inzicht in vroegere patronen kunnen organisaties hun marketing-en operationele strategieën aanpassen om hun klanten beter van dienst te zijn. Naast de operationele verbeteringen krijgen de bedrijven een voorsprong op belangrijke gebieden zoals fraudedetectie en voorraadbeheer.

Predictive analytics is nauw verbonden met machine learning. Ongeacht de specifieke techniek, een organisatie zou kunnen gebruiken, het algemene proces begint met een algoritme dat zichzelf traint door toegang te hebben tot een begrepen resultaat (zoals een klant aankoop).

De trainingsalgoritmen gebruiken die informatie om te leren hoe toekomstige resultaten te voorspellen, en ontwikkelen zich uiteindelijk tot een gebruiksklaar model dat in staat is om extra invoervariabelen op te nemen, zoals het tijdstip van de dag en het weer.

organisaties die predictive analytics gebruiken, worden aanzienlijk productiever, winstgevender en flexibeler. Laten we eens kijken naar de voordelen van predictive analytics.

voordelen van Predictive Analytics

naarmate bedrijven de vraag van klanten nauwkeuriger kunnen voorspellen, kunnen ze de kosten verlagen door zowel hun voorraad als marketingcampagnes te optimaliseren.

zij kunnen ook gebruikmaken van predictive analytics-technieken om de bedrijfsefficiëntie te verhogen. Een luchtvaartmaatschappij kan bijvoorbeeld ticketprijzen optimaliseren op basis van de vraag die wordt verwacht door voorspellende algoritmen. Door historische gegevens te analyseren en rekening te houden met de huidige omstandigheden (bijv., een pandemie) krijgen luchtvaartmaatschappijen inzicht in variabelen zoals wachttijden, aankomsttijden en seizoensgebonden verkeer.

Big Data en Predictive Analytics

aangezien predictive analysis afhankelijk is van data, zou veel van de beschikbare data niet betekenen dat een goede voorspellende analyse? Hoewel veel bedrijven interesse tonen in voorspellende analytics-technieken, zijn er maar weinig in staat om alle gegevens die ze verzamelen te begrijpen.in feite houden veel bedrijven zich bezig met beschrijvende analyses: de analyse van gegevens uit het verleden. Terwijl predictive analytics kijkt naar resultaten uit het verleden, is het de bedoeling om toekomstige patronen en trends te voorspellen en vervolgens intelligente beslissingen te nemen op basis van die bevindingen.

daarom omvat voorspellende analyse niet noodzakelijk de analyse van alle Big Data. Met dat in gedachten, laten we eens kijken naar specifieke predictive analytics technieken die niet alleen gegevens te analyseren, maar vormen de basis voor nauwkeurige voorspelling.

Predictive analytics technieken

Predictive analytics combineert verschillende data-analysetechnieken, zoals machine learning, data mining en statistieken. Omdat machine learning de kern van predictive analytics vormt, zullen we ons richten op hoe we specifieke voorspellende benaderingen kunnen gebruiken binnen het gebied van machine learning om beter inzicht te krijgen in toekomstige gebeurtenissen en trends.

Classificatiemodel

De meeste machine-learning algoritmen vallen in een van de twee categorieën: op classificatie gebaseerde regressie-gebaseerde. Beide typen hebben verschillende predictive analytics-toepassingen, terwijl classificatiealgoritmen nuttig zijn voor het sorteren van gegevens in klassen.

zij kunnen bedrijven helpen om bijvoorbeeld te voorspellen of een bepaalde websitebezoeker een “koper” of een “browser” is, of dat een abonnee een “maandelijks” of “jaarlijks” type klant is.

Classificatiemodellen kunnen organisaties helpen efficiënter middelen toe te wijzen, al dan niet menselijk. Bedrijven worden bijvoorbeeld beter in staat om de voorraad op het juiste niveau te houden en om overbezetting van een winkel op bepaalde uren te voorkomen.

regressiemodel

een regressiealgoritme is handig wanneer een organisatie een numerieke waarde wil voorspellen, zoals de tijd die een potentiële klant nodig zal hebben om terug te keren naar een reservering van een luchtvaartmaatschappij voor de aankoop, of hoeveel geld iemand zal uitgeven aan autobetalingen over een bepaalde periode.

bijvoorbeeld, lineaire regressie is een veelgebruikte regressietechniek die zoekt naar een relatie tussen twee variabelen. Dit soort regressie algoritmen vinden patronen die relaties tussen variabelen te voorspellen, zoals de klant besteden in relatie tot de tijd surfen op een online winkel.

Als u geïnteresseerd bent in het verkrijgen van een dieper begrip van lineaire regressie in voorspellende analyse, bekijk dan deze blogpost van Machine Learning Mastery.

neurale netwerken

neurale netwerken zijn biologisch geïnspireerde gegevensverwerkingstechnieken die vroegere en huidige gegevens opnemen om toekomstige waarden te schatten. Hun ontwerp stelt hen in staat om complexe correlaties te vinden die begraven liggen in de gegevens, op een manier die de patroondetectiemechanismen van het menselijk brein simuleert.

veel gebruikt voor toepassingen zoals beeldherkenning en patiëntdiagnose, bestaan ze uit verschillende lagen die input nemen (invoerlaag), voorspellingen berekenen (verborgen laag) en output (uitvoerlaag) aanbieden in de vorm van één enkele voorspelling.

voor een meer gedetailleerde analyse van hoe neurale netwerkmodellering gebeurtenissen kan voorspellen door mechanismen van het menselijk brein te simuleren, kijk dan op dit IThappens artikel.

beslissingsbomen

een beslissingsboom is een visueel diagram dat lijkt op een omgekeerde boom: beginnend bij de “wortels”, beweegt men naar beneden door een steeds kleiner wordende reeks opties, die elk een potentiële uitkomst van een beslissing beschrijven. Terwijl beslissingsbomen allerlei classificatieproblemen oplossen, kunnen ze veel complexere vragen beantwoorden wanneer ze worden gebruikt in predictive analytics.

bijvoorbeeld, een luchtvaartmaatschappij zou graag willen weten wat het beste moment is om naar een nieuwe bestemming te vliegen die ze wekelijks van plan is te bedienen. Het zou ook willen weten wat prijs punt in te stellen voor een dergelijke vlucht, evenals welke klantsegmenten te richten.

gegeven deze factoren kan de luchtvaartmaatschappij een beslissingsboom gebruiken om inzicht te krijgen in de gevolgen van het verkopen van tickets naar x bestemming tegen prijs y gericht op publiek z. dit gedetailleerde Mediumartikel legt meer uit over hoe beslissingsbomen werken.

Use Cases for Predictive Analytics

in onze verkenning van voorspellende analysetechnieken hebben we enkele toepassingen van predictive analytics besproken. Laten we verkennen een paar meer belangrijke toepassingen die variëren van klantenbinding tot potentieel levensreddende maatregelen, zoals het diagnosticeren van ziekten.

aanbevelingssystemen

als een bedrijf weet welke goederen of diensten zijn klanten willen, is het beter voorbereid om ze tijdig te leveren. Spotify ‘ s predictive analytics-based recommendation system biedt bijvoorbeeld content op basis van eerdere interesses van gebruikers, waardoor klanten weinig tijd kunnen besteden aan het zoeken naar nieuwe muziek. Omdat gebruikers hebben wat ze willen wanneer ze het willen, hebben ze meer kans om bij Spotify te blijven.

het berekenen van kredietscores

de kredietscore van een individu is sterk afhankelijk van voorspellende analyseberekeningen. Algoritmen intake factoren die verband houden met de krediet-gerelateerde geschiedenis van die persoon, zoals de betalingsgeschiedenis en het aantal creditcards gehouden, en de output van een aantal dat de waarschijnlijkheid van de toekomstige terugbetaling van de schuld.

Geschatte Aankomsttijd

heeft u zich ooit afgevraagd waarom het navigatiesysteem van uw smartphone zo nauwkeurig is? Of hoe uw internationale vlucht een zeer nauwkeurige schatting geeft van wanneer uw vliegtuig zal landen …12 uur voor aankomst?

GPS-systemen gebruiken realtime sensorgegevens, inclusief snelheid, weer en verkeersomstandigheden, om te bepalen wanneer u op uw bestemming aankomt.

Diagnosenauwkeurigheid

met behulp van classificatiealgoritmen kunnen medische professionals tumoren en andere indicatoren van ziekte gemakkelijk identificeren. Ze kunnen ook andere gezondheidsmetingen gebruiken-denk aan bloedsuiker, hartslag, enz. – om te bepalen hoe deze verbonden zijn met specifieke ziekten. Met al deze informatie kunnen zorgverleners dan voorspellen welke patiënten het risico lopen om welke aandoeningen te ontwikkelen. Naast het kunnen vangen van de voorwaarden in de vroege stadia, medische professionals en patiënten kunnen gezamenlijk optreden om de ontwikkeling van ziekten te voorkomen.

samenvatting

In dit artikel hebben we het gebied van predictive analytics besproken, inclusief de bijbehorende voordelen en toepassingen. We hebben in detail gekeken naar specifieke, voorspellende analysetechnieken, waaronder classificatiealgoritmen, neurale netwerken, regressiealgoritmen en beslissingsbomen.

Predictive analytics is een snel groeiend veld dat duidelijke voordelen biedt aan de bedrijven die het zorgvuldig toepassen. Als je geà nteresseerd bent in een carrià re voor voorspellende analyses, raden we deze Nanodegree voor voorspellende analyses aan die wordt aangeboden door Udacity.

begin met leren