Hva er Predictive Analytics?
Predictive analytics er en form for avansert analyse, som bruker teknikker som data mining, maskinlæring og kunstig intelligens for å gi prediksjoner for fremtidige hendelser fra mønstrene som finnes i historiske og transaksjonsdata. Den inkorporerer ovennevnte teknikker med modellering av forretningsprosesser, styring og informasjonsteknologi.
Nå for tiden har det blitt en utfordring for mange organisasjoner å takle det enorme volumet av data og å studere kundeadferd, salgstrend og mange andre faktorer for å vurdere markedet for å operere på en effektiv måte og for å generere mer inntekter. For å oppnå målene, er organisasjoner avhengige av forskjellige verktøy og teknikker for å få nøyaktige data. Predictive Analytics er et verktøy som bruker forskjellige teknikker for å forutsi fremtidige hendelser for å identifisere risikoer og muligheter for organisasjoner.
Forstå Predictive Analytics
La oss ta et eksempel på en viss organisasjon som ønsker å vite hva som vil være fortjenesten etter noen år i virksomheten gitt dagens trender i salg, kundebase på forskjellige lokasjoner, etc. Prediktiv analyse vil bruke variablene gitt og ved bruk av teknikker som data mining, kunstig intelligens ville forutsi fremtidig fortjeneste eller andre faktorer som organisasjonen er interessert i.
Hvordan gjør Predictive Analytics det å jobbe så enkelt?
Predictive Analytics brukes i dag innen forretningsanalyse for å optimalisere kampanjer i markedsføring, prognoser for å forbedre driften som effektivt bidrar til å redusere risikoen ved å bruke interaktiv og brukervennlig programvare. Det gjør organisasjonenes arbeid lettere ved å gi dem framsyn for å beregne risikoen og ta beslutninger for å unngå dem.
Hva kan du gjøre med Predictive Analytics?
Det gir enkel bruk av verktøyene som brukes til analyse, da de er lett tilgjengelige av forretningsanalytikerne. Det gir en annen tilnærming enn data mining, ved å gi raskere analyse, gir mer betydning for prediksjon snarere enn beskrivelsen av data. Det transformerer rå data for å gi mer informasjon og innsikt.
Jobber med Predictive Analytics
Predictive analytics består av avansert analyse og optimalisering av beslutninger. Advanced analytics studerer data fra tidligere til prosjekt fremtidige handlinger relatert til spesifikke spørsmål i organisasjonen. Den bruker statistiske, matematiske og mange andre algoritmer som er sammensatte og fra denne analysen blir resultatet tatt som innsikt for å bestemme handlingene for å oppnå optimale resultater. Handlingene avledet sammen med nødvendig informasjon blir gitt til systemet eller analytikere for implementering. Det forbedrer beslutningen ved å måle usikkerhetene som muliggjør proaktiv risikostyring. Ved å bruke prediktiv analyse i operativsystemer, er organisasjoner i stand til å oppnå kostnadsreduksjon, forbedring i prosessen og en økning i inntekter.
Fordeler med Predictive Analytics
Fordelene med Predictive Analytics er som nedenfor.
- Risikoreduksjon : Forsikrings- og finansnæringen bruker prediktiv analyse for å redusere risiko ved å ta fornuftige og effektive beslutninger ved validering av en person eller virksomhet basert på tilgjengelige data.
- Fraud Detection: Predictive analyse kan spore endringer i atferdsmønstre i et nettverk eller nettsted ved å oppdage avvik som kan indikere svindel eller trussel.
- Konkurransefordel: Predictive Analytics gir innsikt i verdifull informasjon som kundedata for å ha en fordel i forhold til andre konkurrenter.
- Effektivitet i produksjon: Bransjer som produksjon og produksjon kan spå for varelager, produksjonshastigheter og potensielle feil.
Nødvendige prediktive analyseferdigheter
Prediktiv analyse krever en proaktiv tankegang for å tenke på resultatene. Det er utrolig nyttig å forstå det grunnleggende for noen av de populære prediktive teknikkene som regresjon eller beslutnings-tre. En annen ferdighet som kommer inn i bildet er å tenke kritisk på variabler, dvs. forstå attributter, tolke resultater og validering av modeller. Bortsett fra alt det ovennevnte, er det også nyttig å forstå verktøyene og teknikken som brukes i prosessen.
Hvorfor skal vi bruke Predictive Analytics?
Den analyserer et stort datamengde for å vise mange viktige punkter i en virksomhet, som hjelper organisasjonen i å forstå deres styrke- og svakhetsområder. Det hjelper med å identifisere fremtidige mønstre, som kan være veldig nyttige for en organisasjon i å forstå kundenes behov bedre, forbedre sin markedsføring, etc. I et konkurransedyktig og sammensatt miljø forenkler det oppgavene ved å tilby automatisering som å holde to forskjellige team i synkroniser ved å varsle om statusen til den andre.
Predictive Analytics Scope
Predictive Analytics kan arbeide effektivt for å minimere mange problemer du møter på regelmessig basis. For eksempel kan en prediktiv modell effektivt gi biometri fra et individ til identifikasjon i vedlikehold av tyverisikring. Det kan gi alternativer for å forutsi de beste rutene for å løse trafikkproblemer. Den kan også foreslå nye hoteller eller restauranter ved et anbefalingssystem ved å studere kundens fortidens preferanser.
Hvorfor trenger vi Predictive Analytics?
Det gir ikke bare en evaluering fra tidligere data, men den kan også brukes til å lære av tidligere erfaringer, gjenkjenne mønstre og trender for å projisere uforutsette fremtidige muligheter. Det tar beslutningen før vi bare rapporterer verdifull innsikt ved å gi score som er designet spesielt for å foreslå handlinger.
Hvem er det rette publikummet for å lære seg Predictive Analytics-teknologier?
Predictive Analytics brukes i markedsføring og reklame for å forutsi mønstre i data for å oppnå mange mål i en organisasjon. Det er viktig for forretnings- og dataanalytikere som er direkte involvert i de ovennevnte bransjene, å forstå og anvende denne teknikken.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?
Med den nye Big Data, der data vokser hvert sekund og behovet for å analysere dem, øker mer enn noen gang. Organisasjoner beveger seg raskt mot å samle det enorme volumet av data for å forutsi mønstre i data for deres vekst. Så med prediktiv analyse er man sikker på å ha veldig god karrierevekst.
Konklusjon
Predictive Analytics anbefales for sine fordeler for organisasjoner som er avhengig av analyse av det store datamengden. Organisasjonene kan gå videre med å nå sine mål og generere mer inntekter på innsikten som gis av denne teknikken.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til What is Predictive Analytics. Her diskuterte vi arbeid, omfang, fordeler med Predictive Analytics og også hvordan det kan hjelpe i karrierevekst. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Data Analytics?
- Eksempler på Big Data Analytics
- Hva er en algoritme?
- Hva er Big data og Hadoop?