De bästa prediktiva analysteknikerna

i vår tid kan kunder enkelt hoppa från ett varumärke till ett annat, vilket ger företag lite utrymme för fel. I detta sammanhang måste företag sträva efter att säkerställa exemplarisk kundupplevelse vid varje interaktion. Dessutom, eftersom affärsdata är så lätt tillgängliga och konkurrensen så hård, företag står inför enorma påtryckningar för att effektivisera sin verksamhet eller risk död.

hur utvecklar företag en förståelse för hur tidigare åtgärder och beteende påverkar framtida resultat? Med fältet prediktiv analys är det enklare än någonsin för företag att förutse kundernas förväntningar. det gör det möjligt för dem att inte bara bevara kundupplevelsen, men det gör det också möjligt för dem att minska kostnaderna, öka effektiviteten och förbättra arbetsförhållandena, bland en mängd andra fördelar. Med det i åtanke, låt oss ta en närmare titt på prediktiv analys.

Vad är prediktiv analys?

prediktiv analys är praxis att förutsäga framtida trender genom att analysera insamlade data. Med insikt i tidigare mönster kan organisationer anpassa sina marknadsförings-och operativa strategier för att bättre betjäna sina kunder. Förutom de operativa förbättringarna får företagen en fördel inom viktiga områden som bedrägeribekämpning och lagerhantering.

prediktiv analys är nära knuten till maskininlärning. Oavsett vilken specifik teknik en organisation kan använda, börjar den allmänna processen med en algoritm som tränar sig själv genom att ha tillgång till ett förstått resultat (till exempel ett kundköp).

träningsalgoritmerna använder den informationen för att lära sig att förutsäga framtida resultat, så småningom utvecklas till en färdig att använda modell som kan ta in ytterligare inmatningsvariabler, såsom tid på dagen och väder.

organisationer som använder prediktiv analys blir markant mer produktiva, lönsamma och flexibla. Låt oss titta närmare på fördelarna med prediktiv analys.

fördelar med prediktiv analys

När företag kan förutsäga kundernas efterfrågan med större noggrannhet kan de minska kostnaderna genom att optimera både sina lager-och marknadsföringskampanjer.

de kan också utnyttja prediktiva analysmetoder för att öka affärseffektiviteten. Till exempel kan ett flygbolag optimera biljettpriserna baserat på efterfrågan som förutses av prediktiva algoritmer. Genom att analysera historiska data och beakta aktuella förhållanden (t. ex., en pandemi) får flygbolagen insikt i variabler som väntetider, ankomsttider och säsongstrafik.

Big Data och prediktiv analys

eftersom prediktiv analys bygger på data, skulle inte mycket tillgänglig data betyda ljud prediktiv analys? Även om många företag visar intresse för prediktiva analysmetoder, är det väldigt få som kan förstå all data de samlar in.

faktum är att många företag engagerar sig i beskrivande analys: analys av tidigare data. Medan prediktiv analys tittar på tidigare resultat syftar den till att förutsäga framtida mönster och trender och sedan fatta intelligenta beslut baserat på dessa resultat.

därför innefattar prediktiv analys inte nödvändigtvis analysen av alla stora Data. Med det i åtanke, låt oss titta på specifika prediktiva analystekniker som inte bara analyserar data utan utgör grunden för exakt förutsägelse.

Predictive Analytics Techniques

Predictive analytics kombinerar flera dataanalystekniker, såsom maskininlärning, data mining och statistik. Eftersom maskininlärning utgör kärnan i prediktiv analys kommer vi att fokusera på hur vi kan använda specifika prediktionsbaserade metoder inom maskininlärningsområdet för att få bättre inblick i framtida händelser och trender.

klassificeringsmodell

de flesta maskininlärningsalgoritmer faller i en av två kategorier: klassificeringsbaserad regressionsbaserad. Båda typerna har olika prediktiva analysapplikationer, medan klassificeringsalgoritmer är användbara för att sortera data i klasser.

de kan hjälpa företag att förutsäga till exempel om en viss webbplatsbesökare är en ”köpare” eller en ”webbläsare” eller om en abonnent är en ”månatlig” eller ”årlig” typ av kund.

Klassificeringsmodeller kan hjälpa organisationer att mer effektivt fördela resurser, mänskliga eller på annat sätt. Till exempel blir företag bättre i stånd att hålla lager på lämpliga nivåer och förhindra överbelastning av en butik vid vissa timmar.

regressionsmodell

en regressionsalgoritm är till nytta när en organisation vill förutsäga ett numeriskt värde, till exempel den tid en potentiell kund tar för att återvända till en flygbokning före köp, eller hur mycket pengar någon kommer att spendera på bilbetalningar under en viss tidsperiod.

till exempel är linjär regression en allmänt använd regressionsteknik som letar efter ett samband mellan två variabler. Dessa typer av regressionsalgoritmer hittar mönster som förutsäger relationer mellan variabler, till exempel kundutgifter i förhållande till tid på att surfa på en onlinebutik.

Om du är intresserad av att få en djupare förståelse för linjär regression i prediktiv analys, kolla in det här blogginlägget från Machine Learning Mastery.

neurala nätverk

neurala nätverk är biologiskt inspirerade databehandlingstekniker som tar in tidigare och nuvarande data för att uppskatta framtida värden. Deras design gör det möjligt för dem att hitta komplexa korrelationer begravda i data, på ett sätt som simulerar den mänskliga hjärnans mönsterdetekteringsmekanismer.

används ofta för applikationer som bildigenkänning och patientdiagnos, de består av flera lager som tar input (input layer), beräknar förutsägelser (hidden layer) och erbjuder output (output layer) i form av en enda förutsägelse.

för en mer detaljerad analys av hur neurala nätverksmodellering kan förutsäga händelser genom att simulera mekanismer i den mänskliga hjärnan, kolla in den här ithappens-artikeln.

beslutsträd

ett beslutsträd är ett visuellt diagram som liknar ett upp och ner träd: börjar vid ”rötterna”, man rör sig ner genom ett ständigt minskande utbud av alternativ, som var och en beskriver ett potentiellt resultat av ett beslut. Medan beslutsträd löser alla typer av klassificeringsproblem kan de svara på mycket mer komplexa frågor när de används i prediktiv analys.

till exempel kanske ett flygbolag vill veta den bästa tiden att flyga till en ny destination som den planerar att betjäna varje vecka. Det kanske också vill veta vilken prispunkt som ska ställas in för en sådan flygning, liksom vilka kundsegment som ska inriktas.

med tanke på dessa faktorer kan flygbolaget använda ett beslutsträd för att få insikt i konsekvenserna av att sälja biljetter till X destination vid prispunkt y inriktning på publik z. denna detaljerade Mediumartikel förklarar mer om hur beslutsträd fungerar.

använd fall för prediktiv analys

i vår utforskning av prediktiva analysmetoder berörde vi vissa användningar av prediktiv analys. Låt oss utforska några mer betydande applikationer som sträcker sig från kundretention till potentiellt livräddande åtgärder, som att diagnostisera sjukdomar.

rekommendationssystem

om ett företag vet vilka varor eller tjänster kunderna vill ha är det bättre berett att leverera dem i tid. Spotifys predictive analytics-baserade rekommendationssystem tillhandahåller till exempel innehåll baserat på användarnas tidigare intressen, så att kunderna kan spendera lite tid på att söka efter ny musik. Eftersom användare har vad de vill ha när de vill ha det, är de mer benägna att hålla fast vid Spotify.

beräkning av kreditpoäng

en individs kreditpoäng är starkt beroende av prediktiva analysberäkningar. Algoritmer intag faktorer som är förknippade med den enskildes kredit-relaterade historia, såsom betalningshistorik och antal kreditkort hålls, och utgång ett nummer som representerar sannolikheten för framtida skuldåterbetalning.

beräknad ankomsttid

har du någonsin undrat varför din smartphones navigationssystem är så exakt? Eller hur din internationella flygning ger en mycket exakt gissning om när ditt plan kommer att landa … 12 timmar före ankomst?

GPS-system använder sensordata i realtid, inklusive hastighet, väder och trafikförhållanden, för att avgöra när du kommer fram till din destination.

Diagnosnoggrannhet

med hjälp av klassificeringsalgoritmer kan läkare enkelt identifiera tumörer och andra indikatorer på sjukdom. De kan också använda andra hälsomätningar — tänk blodsocker, hjärtfrekvens etc. – för att bestämma hur dessa är kopplade till specifika sjukdomar. Med hjälp av all denna information kan vårdgivare sedan förutsäga vilka patienter som riskerar att utveckla vilka tillstånd. Utöver att kunna fånga förhållandena i de tidiga stadierna kan läkare och patienter gemensamt agera för att förhindra att sjukdomar utvecklas.

sammanfattning

i den här artikeln gick vi över fältet prediktiv analys, inklusive dess tillhörande fördelar och applikationer. Vi tittade i detalj på specifika, förutsägelseaktiverande analystekniker, inklusive klassificeringsalgoritmer, neurala nätverk, regressionsalgoritmer och beslutsträd.

prediktiv analys är ett snabbt växande område som ger tydliga fördelar för de företag som noggrant utövar det. Om du är intresserad av en predictive analytics karriär, rekommenderar vi denna Predictive Analytics Nanodegree erbjuds av Udacity.

börja lära