Najlepsze techniki analizy predykcyjnej

w naszych czasach klienci mogą łatwo przeskakiwać z jednej marki na drugą, pozostawiając firmom niewiele miejsca na błędy. W tym kontekście firmy muszą dążyć do zapewnienia wzorowego doświadczenia klienta przy każdej interakcji. Ponadto, ponieważ dane biznesowe są tak łatwo dostępne, a konkurencja tak ostra, firmy stoją w obliczu ogromnej presji, aby usprawnić swoje działania lub ryzyko upadku.

W Jaki Sposób firmy rozwijają zrozumienie, w jaki sposób działania i zachowania z przeszłości wpływają na przyszłe wyniki? Dzięki analityce predykcyjnej firmy mogą łatwiej niż kiedykolwiek przewidzieć oczekiwania klientów.

pozwala to nie tylko zachować doświadczenie klienta, ale także obniżyć koszty, zwiększyć wydajność i poprawić warunki pracy, wśród wielu innych korzyści. Mając to na uwadze, przyjrzyjmy się bliżej analizie predykcyjnej.

czym jest analiza predykcyjna?

analiza predykcyjna to praktyka przewidywania przyszłych trendów poprzez analizę zebranych danych. Dzięki wglądowi w przeszłe wzorce, organizacje mogą dostosowywać swoje strategie marketingowe i operacyjne, aby lepiej służyć swoim klientom. Oprócz usprawnień operacyjnych firmy zyskują przewagę w kluczowych obszarach, takich jak wykrywanie oszustw i zarządzanie zapasami.

analiza predykcyjna jest ściśle powiązana z uczeniem maszynowym. Niezależnie od konkretnej techniki, organizacja może zatrudniać, ogólny proces zaczyna się od algorytmu, który trenuje się poprzez dostęp do zrozumiałego wyniku (takich jak zakup klienta).

algorytmy szkoleniowe wykorzystują te informacje do nauki przewidywania przyszłych wyników, ostatecznie tworząc gotowy do użycia model, który jest w stanie pobierać dodatkowe zmienne wejściowe, takie jak pora dnia i pogoda.

organizacje stosujące analitykę predykcyjną stają się znacznie bardziej produktywne, zyskowne i elastyczne. Przyjrzyjmy się bliżej korzyściom płynącym z analizy predykcyjnej.

korzyści płynące z analizy predykcyjnej

ponieważ firmy są w stanie przewidywać zapotrzebowanie klientów z większą dokładnością, są w stanie obniżyć koszty poprzez optymalizację zarówno zapasów, jak i kampanii marketingowych.

mogą również wykorzystywać techniki analizy predykcyjnej w celu zwiększenia efektywności biznesowej. Na przykład linie lotnicze mogą zoptymalizować ceny biletów w oparciu o popyt przewidywany przez algorytmy predykcyjne. Analizując dane historyczne i biorąc pod uwagę aktualne warunki (np., pandemia), linie lotnicze uzyskują wgląd w zmienne takie jak czas oczekiwania, czas przylotu i sezonowy ruch.

Big Data i analiza predykcyjna

ponieważ analiza predykcyjna opiera się na danych, czy duża ilość dostępnych danych nie oznaczałaby solidnej analizy predykcyjnej? Zaskakujące, że nie. chociaż wiele firm wykazuje zainteresowanie technikami analizy predykcyjnej, bardzo niewiele jest w stanie zrozumieć wszystkie gromadzone dane.

w rzeczywistości wiele firm zajmuje się analizą opisową: analizą danych z przeszłości. Podczas gdy analiza predykcyjna analizuje przeszłe wyniki, ma na celu przewidywanie przyszłych wzorców i trendów, a następnie podejmowanie inteligentnych decyzji na podstawie tych wyników.

dlatego analiza predykcyjna nie musi obejmować analizy wszystkich Big Data. Mając to na uwadze, przyjrzyjmy się konkretnym technikom analizy predykcyjnej, które nie tylko analizują dane, ale stanowią podstawę dokładnych prognoz.

Predictive Analytics Techniques

predictive analytics łączy w sobie kilka technik analizy danych, takich jak uczenie maszynowe, eksploracja danych i statystyka. Ponieważ uczenie maszynowe stanowi rdzeń analizy predykcyjnej, skupimy się na tym, w jaki sposób możemy wykorzystać konkretne podejścia oparte na prognozach w obszarze uczenia maszynowego, aby uzyskać lepszy wgląd w przyszłe wydarzenia i trendy.

Model klasyfikacji

większość algorytmów uczenia maszynowego należy do jednej z dwóch kategorii: regresji opartej na klasyfikacji. Oba typy mają różne aplikacje do analizy predykcyjnej, podczas gdy algorytmy klasyfikacji są przydatne do sortowania danych na klasy.

mogą pomóc firmom przewidzieć, na przykład, czy konkretny odwiedzający stronę jest „nabywcą” lub „przeglądarką” lub czy subskrybent jest klientem typu „miesięcznego” lub „rocznego”.

modele klasyfikacji mogą pomóc organizacjom w bardziej efektywnej alokacji zasobów, ludzi lub w inny sposób. Na przykład firmy stają się lepiej w stanie utrzymać zapasy na odpowiednim poziomie i zapobiegać nadmiernemu zatrudnieniu w sklepie w określonych godzinach.

model regresji

algorytm regresji jest przydatny, gdy organizacja chce przewidzieć wartość liczbową, taką jak czas, jaki potencjalny klient zajmie, aby powrócić do rezerwacji Lotniczej przed zakupem lub ile pieniędzy ktoś wyda na płatności za samochód w określonym okresie czasu.

na przykład regresja liniowa jest szeroko stosowaną techniką regresji, która szuka zależności między dwiema zmiennymi. Tego rodzaju algorytmy regresji znajdują wzorce, które przewidują relacje między zmiennymi, takimi jak wydatki klienta w stosunku do czasu przeglądania sklepu internetowego.

Jeśli jesteś zainteresowany uzyskaniem głębszego zrozumienia regresji liniowej w analizie predykcyjnej, sprawdź ten post na blogu Z Machine Learning Mastery.

Sieci neuronowe

sieci neuronowe są inspirowanymi biologicznie technikami przetwarzania danych, które pobierają przeszłe i bieżące dane w celu oszacowania przyszłych wartości. Ich konstrukcja pozwala im znaleźć złożone korelacje ukryte w danych, w sposób symulujący mechanizmy wykrywania wzorców ludzkiego mózgu.

szeroko stosowane w aplikacjach takich jak rozpoznawanie obrazów i diagnoza pacjenta, składają się z kilku warstw, które przyjmują dane wejściowe (warstwa wejściowa), obliczają prognozy (warstwa Ukryta) i oferują dane wyjściowe (warstwa wyjściowa) w postaci pojedynczej prognozy.

aby uzyskać bardziej szczegółową analizę tego, w jaki sposób modelowanie sieci neuronowych może przewidywać zdarzenia poprzez symulowanie mechanizmów ludzkiego mózgu, zapoznaj się z tym artykułem IThappens.

drzewa decyzyjne

drzewo decyzyjne to wizualny Wykres przypominający drzewo do góry nogami: zaczynając od „korzeni”, przesuwa się w dół Przez stale zawężający się zakres opcji, z których każda opisuje potencjalny wynik decyzji. Drzewa decyzyjne rozwiązują wszystkie rodzaje problemów klasyfikacyjnych, ale w analizie predykcyjnej mogą odpowiadać na znacznie bardziej złożone pytania.

na przykład linia lotnicza może chcieć wiedzieć, kiedy najlepiej polecieć do nowego miejsca docelowego, które planuje obsługiwać co tydzień. Może również chcieć wiedzieć, jaki punkt cenowy ustawić na taki lot, a także do których segmentów klientów kierować.

biorąc pod uwagę te czynniki, linie lotnicze mogą korzystać z drzewa decyzyjnego, aby uzyskać wgląd w konsekwencje sprzedaży biletów do X miejsca docelowego w punkcie cenowym y kierowania odbiorców z. w tym szczegółowym artykule wyjaśniono więcej o tym, jak działają drzewa decyzyjne.

Przykłady zastosowań analityki predykcyjnej

w naszej eksploracji technik analizy predykcyjnej poruszyliśmy temat niektórych zastosowań analityki predykcyjnej. Przyjrzyjmy się kilku bardziej znaczącym zastosowaniom, od zatrzymywania klientów po potencjalnie ratujące życie środki, takie jak diagnozowanie chorób.

Systemy rekomendacji

jeśli firma wie, jakie towary lub usługi chcą jej klienci, jest lepiej przygotowana do dostarczania ich w odpowiednim czasie. Na przykład system rekomendacji oparty na analizie predykcyjnej Spotify zapewnia treści oparte na wcześniejszych zainteresowaniach użytkowników, umożliwiając klientom spędzanie niewiele czasu na poszukiwaniu nowej muzyki. Ponieważ użytkownicy mają to, czego chcą, kiedy tego chcą, są bardziej skłonni trzymać się Spotify.

obliczanie wyników kredytowych

ocena kredytowa danej osoby opiera się w dużej mierze na obliczeniach analizy predykcyjnej. Algorytmy przyjmują czynniki związane z historią kredytową danej osoby, takie jak historia płatności i liczba posiadanych kart kredytowych, i generują liczbę reprezentującą prawdopodobieństwo przyszłej spłaty długu.

Szacowany Czas Przybycia

Czy zastanawiałeś się kiedyś, dlaczego system nawigacji Twojego smartfona jest tak dokładny? Albo jak Twój międzynarodowy lot zapewnia bardzo dokładne odgadnięcie, kiedy twój samolot wyląduje … 12 godzin przed przylotem?

systemy GPS wykorzystują dane z czujników w czasie rzeczywistym, w tym prędkość, pogodę i warunki drogowe, aby określić, kiedy dotrzesz do miejsca docelowego.

dokładność diagnozy

korzystając z algorytmów klasyfikacji, lekarze mogą łatwo zidentyfikować guzy i inne wskaźniki choroby. Mogą również korzystać z innych pomiarów zdrowotnych-np. cukru we krwi, tętna itp. – aby określić, w jaki sposób są one związane z konkretnymi chorobami. Korzystając z tych wszystkich informacji, pracownicy służby zdrowia mogą przewidzieć, którzy pacjenci ryzykują zachorowanie na które Warunki. Poza możliwością wykrycia chorób na wczesnym etapie, lekarze i pacjenci mogą wspólnie działać w celu zapobiegania rozwojowi chorób.

podsumowanie

w tym artykule omówiliśmy dziedzinę analizy predykcyjnej, w tym związane z nią korzyści i zastosowania. Szczegółowo przyjrzeliśmy się konkretnym technikom analitycznym umożliwiającym przewidywanie, w tym algorytmom klasyfikacji, sieciom neuronowym, algorytmom regresji i drzewom decyzyjnym.

analiza predykcyjna to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która przynosi wyraźne korzyści firmom, które starannie ją praktykują. Jeśli interesuje Cię kariera w analityce predykcyjnej, polecamy ten Nanodegree analizy predykcyjnej oferowany przez Udacity.

rozpocznij naukę