Cele mai bune tehnici de analiză predictivă
în epoca noastră, clienții pot sări cu ușurință de la o marcă la alta, lăsând companiilor puțin loc pentru erori. În acest context, firmele trebuie să se străduiască să asigure o experiență exemplară a clienților la fiecare interacțiune. Mai mult, deoarece datele de afaceri sunt atât de ușor disponibile și concurența atât de acerbă, companiile se confruntă cu o presiune imensă pentru a-și eficientiza operațiunile sau pentru a risca dispariția.
cum dezvoltă companiile o înțelegere a modului în care acțiunile și comportamentul din trecut au impact asupra rezultatelor viitoare? Cu domeniul analizei predictive, este mai ușor ca niciodată pentru companii să anticipeze așteptările clienților. acest lucru le permite nu numai să păstreze experiența clienților, ci și să reducă costurile, să crească eficiența și să îmbunătățească condițiile de muncă, printre o multitudine de alte beneficii. Având în vedere acest lucru, să aruncăm o privire mai atentă la analizele predictive.
ce este analiza predictivă?
analiza predictivă este practica prezicerii tendințelor viitoare prin analizarea datelor colectate. Cu o perspectivă asupra modelelor anterioare, organizațiile își pot adapta strategiile de marketing și operaționale pentru a-și servi mai bine clienții. Pe lângă îmbunătățirile operaționale, companiile obțin un avantaj în domenii cheie precum detectarea fraudelor și gestionarea stocurilor.
analiza predictivă este strâns legată de învățarea automată. Indiferent de tehnica specifică pe care o organizație ar putea să o folosească, procesul general începe cu un algoritm care se antrenează prin accesul la un rezultat înțeles (cum ar fi o achiziție a clientului).
algoritmii de instruire folosesc aceste informații pentru a învăța cum să prezică rezultatele viitoare, dezvoltându-se în cele din urmă într-un model gata de utilizare, capabil să absoarbă variabile suplimentare de intrare, cum ar fi ora din zi și vremea.
organizațiile care utilizează analize predictive devin semnificativ mai productive, profitabile și flexibile. Să aruncăm o privire mai atentă asupra beneficiilor analizei predictive.
beneficiile analizei Predictive
pe măsură ce firmele devin capabile să prezică cererea clienților cu o precizie mai mare, sunt capabile să reducă costurile prin optimizarea atât a stocurilor, cât și a campaniilor de marketing.
De asemenea, pot utiliza tehnici de analiză predictivă pentru a crește eficiența afacerii. De exemplu, o companie aeriană poate optimiza prețurile biletelor pe baza cererii anticipate de algoritmi predictivi. Analizând datele istorice și luând în considerare condițiile actuale (de ex., o pandemie), companiile aeriene obțin o perspectivă asupra variabilelor precum orele de așteptare, orele de sosire și traficul sezonier.
date mari și analize Predictive
deoarece analiza predictivă se bazează pe date, nu ar însemna o mulțime de date disponibile o analiză predictivă solidă? În mod surprinzător, nu ar fi. deși multe companii manifestă interes pentru tehnicile de analiză predictivă, foarte puține sunt capabile să înțeleagă toate datele pe care le colectează.
de fapt, multe companii se angajează în analize descriptive: analiza datelor din trecut. În timp ce analiza predictivă analizează rezultatele din trecut, își propune să prezică modele și tendințe viitoare și apoi să ia decizii inteligente pe baza acestor constatări.
prin urmare, analiza predictivă nu include neapărat analiza tuturor datelor mari. Având în vedere acest lucru, Să analizăm tehnici specifice de analiză predictivă care nu numai că analizează datele, ci formează baza pentru predicția exactă.
tehnici de analiză predictivă
analiza predictivă combină mai multe tehnici de analiză a datelor, cum ar fi învățarea automată, extragerea datelor și statisticile. Deoarece învățarea automată cuprinde nucleul analizei predictive, ne vom concentra asupra modului în care putem utiliza abordări specifice bazate pe predicție în domeniul învățării automate pentru a obține o perspectivă mai bună asupra evenimentelor și tendințelor viitoare.
model de clasificare
majoritatea algoritmilor de învățare automată se încadrează în una din cele două categorii: bazată pe clasificare regresie bazată. Ambele tipuri au aplicații de analiză predictivă diferite, în timp ce algoritmii de clasificare sunt utili pentru sortarea datelor în clase. acestea pot ajuta companiile să prezică, de exemplu, dacă un anumit vizitator al site-ului web este un „cumpărător” sau un „browser” sau dacă un abonat este un tip de client „lunar” sau „anual”.
modelele de clasificare pot ajuta organizațiile să aloce mai eficient resurse, umane sau de altă natură. De exemplu, companiile devin mai capabile să păstreze inventarul la niveluri adecvate și să prevină suprasolicitarea unui magazin la anumite ore.
model de regresie
un algoritm de regresie este util atunci când o organizație dorește să prezică o valoare numerică, cum ar fi timpul necesar unui potențial client pentru a reveni la o rezervare a unei companii aeriene înainte de cumpărare sau câți bani va cheltui cineva pentru plățile auto într-o anumită perioadă de timp.
de exemplu, regresia liniară este o tehnică de regresie utilizată pe scară largă care caută o relație între două variabile. Aceste tipuri de algoritmi de regresie găsesc modele care prezic relațiile dintre variabile, cum ar fi cheltuielile clienților în raport cu timpul de navigare într-un magazin online.
Dacă sunteți interesat să obțineți o înțelegere mai profundă a regresiei liniare în analiza predictivă, consultați această postare pe blog de la Machine Learning Mastery.
rețelele neuronale
rețelele neuronale sunt tehnici de procesare a datelor inspirate din punct de vedere biologic care absorb date trecute și actuale pentru a estima valorile viitoare. Designul lor le permite să găsească corelații complexe îngropate în date, într-un mod care simulează mecanismele de detectare a modelului creierului uman.
utilizate pe scară largă pentru aplicații precum recunoașterea imaginilor și diagnosticul pacientului, ele constau din mai multe straturi care iau intrare (strat de intrare), calculează predicțiile (strat ascuns) și oferă ieșire (strat de ieșire) sub forma unei singure predicții. pentru o analiză mai detaliată a modului în care modelarea rețelei neuronale poate prezice evenimentele prin simularea mecanismelor creierului uman, consultați acest articol IThappens.
arbori de decizie
un arbore de decizie este o diagramă vizuală care seamănă cu un copac cu susul în jos: începând de la „rădăcini”, se deplasează în jos printr-o gamă continuă de opțiuni, fiecare descriind un rezultat potențial al unei decizii. În timp ce arborii de decizie rezolvă tot felul de probleme de clasificare, ei pot răspunde la întrebări mult mai complexe atunci când sunt angajați în analiza predictivă.de exemplu, o companie aeriană ar putea dori să știe cel mai bun moment pentru a zbura către o nouă destinație pe care intenționează să o deservească săptămânal. De asemenea, ar putea dori să știe ce punct de preț să stabilească pentru un astfel de zbor, precum și ce segmente de clienți să vizeze.
având în vedere acești factori, compania aeriană poate utiliza un arbore de decizie pentru a obține o perspectivă asupra consecințelor vânzării biletelor către destinația x la punctul de preț y vizând publicul z. acest articol mediu detaliat explică mai multe despre modul în care funcționează arborii de decizie.
cazuri de utilizare pentru analiza predictivă
în explorarea tehnicilor de analiză predictivă, am abordat câteva utilizări ale analizei predictive. Să explorăm câteva aplicații mai semnificative, care variază de la păstrarea clienților la măsuri potențial de salvare a vieții, cum ar fi diagnosticarea bolilor.
sisteme de recomandare
dacă o afacere știe ce bunuri sau servicii doresc clienții săi, este mai bine pregătită să le furnizeze în timp util. De exemplu, sistemul de recomandări bazat pe analiza predictivă a Spotify oferă conținut bazat pe interesele anterioare ale utilizatorilor, permițând clienților să petreacă puțin timp în căutarea de muzică nouă. Deoarece utilizatorii au ceea ce doresc atunci când doresc, este mai probabil să rămână cu Spotify.
calcularea scorurilor de Credit
scorul de credit al unei persoane se bazează în mare măsură pe calcule analitice predictive. Algoritmi factori de admisie asociate cu istoria legate de credit care individuale, cum ar fi istoricul de plată și numărul de carduri de credit deținute, și de ieșire un număr care reprezintă probabilitatea de rambursare a datoriilor viitoare.
ora estimată de sosire
v-ați întrebat vreodată de ce sistemul de navigație al smartphone-ului dvs. este atât de precis? Sau cum zborul dvs. internațional oferă o presupunere foarte precisă cu privire la momentul în care avionul dvs. va ateriza …cu 12 ore înainte de sosire?
sistemele GPS utilizează datele senzorilor în timp real, inclusiv viteza, vremea și condițiile de trafic, pentru a determina când veți ajunge la destinație.
precizia diagnosticului
folosind algoritmi de clasificare, profesioniștii din domeniul medical pot identifica cu ușurință tumorile și alți indicatori ai bolii. De asemenea, pot utiliza alte măsurători de sănătate — Gândiți-vă la zahărul din sânge, ritmul cardiac etc. – pentru a determina modul în care acestea sunt legate de boli specifice. Folosind toate aceste informații, furnizorii de servicii medicale pot prezice care pacienți riscă să dezvolte ce condiții. Dincolo de posibilitatea de a prinde condițiile în stadiile incipiente, profesioniștii din domeniul medical și pacienții pot acționa în comun pentru a preveni dezvoltarea bolilor.
rezumat
în acest articol, am trecut peste domeniul analizei predictive, inclusiv beneficiile și aplicațiile asociate. Am analizat în detaliu tehnici de analiză specifice, care permit predicția, inclusiv algoritmi de clasificare, rețele neuronale, algoritmi de regresie și arbori de decizie.
Predictive analytics este un domeniu în creștere rapidă, care conferă beneficii clare companiilor care îl practică cu atenție. Dacă sunteți interesat de o carieră de analiză predictivă, vă recomandăm acest Nanodegree de analiză predictivă oferit de Udacity.
începe învățarea