Što je prediktivna analitika?

Prediktivna analitika oblik je napredne analitike koja koristi tehnike poput iskopavanja podataka, strojno učenje i umjetnu inteligenciju kako bi predvidjela buduće događaje iz obrazaca pronađenih u povijesnim i transakcijskim podacima. Uključuje gornje tehnike s modeliranjem poslovnih procesa, upravljanja i informacijske tehnologije.

U današnje vrijeme mnogim je organizacijama postalo izazov da se uhvate u koštac s ogromnom količinom podataka i proučavaju ponašanje kupaca, trend prodaje i brojne druge čimbenike kako bi procijenili tržište kako bi djelovali na učinkovit način i ostvarili veći prihod. Kako bi postigle ciljeve, organizacije se oslanjaju na različite alate i tehnike dobivanja točnih podataka. Predictive Analytics je alat koji koristi različite tehnike za predviđanje budućih događaja za prepoznavanje rizika i prilika za organizacije.

Razumijevanje prediktivne analize

Uzmimo primjer određene organizacije koja želi znati kakva će biti zarada nakon nekoliko godina u poslu s obzirom na trenutna kretanja prodaje, korisničku bazu na različitim lokacijama itd. Predviđajuća analitika koristit će dane varijable i koristiti tehnike poput iskopavanja podataka, umjetna inteligencija predvidjela bi budući profit ili bilo koji drugi faktor koji organizaciju zanima.

Kako Predictive Analytics čini rad tako jednostavnim?

Predictive Analytics danas se koristi u području poslovne analize za optimiziranje kampanja u marketingu, predviđanje poboljšanja operacija koje učinkovito pomažu u smanjenju rizika korištenjem interaktivnog i jednostavnog softvera. Olakšava rad organizacija pružajući im predviđanje za izračunavanje rizika i donošenje odluka kako ih izbjeći.

Što možete učiniti s Predictive Analytics?

Omogućava jednostavno korištenje alata koji se koriste u analizi jer su poslovni analitičari lako dostupni. Omogućuje drugačiji pristup osim kopanja podataka, pružanjem brže analize daje veću važnost predviđanju nego opisu podataka. Ona pretvara sirove podatke kako bi pružila više informacija i uvida.

Rad s prediktivnom analitikom

Prediktivna analitika sastoji se od napredne analitike i optimizacije odluka. Napredna analitika proučava podatke iz prošlosti do budućih aktivnosti projekta povezanih sa specifičnim pitanjima organizacije. Koristi statističke, matematičke i mnoge druge algoritme koji su složene prirode i iz ove se analize uzima kao uvid za određivanje akcija za postizanje optimalnih rezultata. Radnje izvedene zajedno s potrebnim informacijama daju se sustavu ili analitičarima na implementaciju. Poboljšava donošenje odluka mjerenjem nesigurnosti koje omogućuju proaktivno upravljanje rizikom. Koristeći prediktivnu analitiku u operacijskim sustavima, organizacije su u stanju postići smanjenje troškova, poboljšanje procesa i povećanje prihoda.

Prednosti Predictive Analytics

Prednosti Predictive Analytics su dolje navedene.

  • Smanjenje rizika : Industrija osiguranja i financija koristi prediktivnu analizu kako bi smanjila rizik donošenjem razumnih i učinkovitih odluka validacijom osobe ili tvrtke na temelju dostupnih podataka.
  • Otkrivanje prevare: Prediktivna analiza može pratiti promjene u obrascima ponašanja unutar mreže ili web mjesta otkrivanjem anomalija koje bi mogle ukazivati ​​na prijevaru ili prijetnju.
  • Konkurentna prednost: Predictive Analytics pruža uvid u vrijedne informacije poput korisničkih podataka kako bi imali prednost u odnosu na ostale konkurente.
  • Učinkovitost u proizvodnji: Industrije poput proizvodnje i proizvodnje mogu predvidjeti zalihe, stope proizvodnje i potencijalne neuspjehe.

Potrebne vještine predviđanja Google Analytics

Prediktivna analiza zahtijeva proaktivan način razmišljanja kako bi se razmišljalo o ishodima. Razumijevanje osnova nekih od popularnih tehnika predviđanja poput regresije ili stabla odluka bit će neizmjerno korisno. Još jedna vještina koja se pojavljuje na slici je kritičko razmišljanje o varijablama, tj. Razumijevanje atributa, interpretacija rezultata i validacija modela. Pored svega navedenog, korisno je i razumijevanje alata i tehnike koji se koriste u postupku.

Zašto trebamo koristiti prediktivnu analitiku?

Analizira ogroman broj podataka kako bi pokazao mnoge ključne točke u poslovanju, što pomaže organizaciji u razumijevanju njihovih područja snage i slabosti. Pomaže u identificiranju budućih obrazaca koji mogu biti korisni za organizaciju u razumijevanju potreba kupca, poboljšanju njihovog marketinga itd. U konkurentnom i složenom okruženju pojednostavljuje zadatke pružajući automatizaciju, poput držanja dva različita tima u sinkronizirati obavještavanjem svakog o statusu druge.

Opseg predviđanja analitike

Prediktivna analitika može učinkovito raditi na minimiziranju mnogih problema s kojima se redovito susreću. Na primjer, prediktivni model može učinkovito osigurati biometrijske podatke pojedinca za prepoznavanje u održavanju protuprovalnih krađa. Može pružiti alternative u predviđanju najboljih ruta za rješavanje prometnih problema. Također, može preporučiti nove hotele ili restorane po preporučnom sustavu proučavanjem prošlih preferencija kupca.

Zašto nam je potrebna prediktivna analitika?

To ne samo da daje evaluaciju iz prošlih podataka, već se može koristiti i za učenje iz prošlih iskustava, prepoznavanje obrazaca i trendova za projektiranje nepredvidivih mogućnosti budućnosti. Donošenje odluka donosi samo izvještavanje o vrijednim uvidima pružanjem rezultata koji su koncipirani upravo za sugeriranje aktivnosti.

Tko je prava publika za učenje tehnologija predviđanja Analytics?

Predictive Analytics koristi se u marketingu i oglašavanju za predviđanje obrazaca podataka za postizanje mnogih ciljeva u organizaciji. Važno je da poslovni i analitičari podataka koji su izravno uključeni u gore navedene industrije razumiju i primijene ovu tehniku.

Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere?

S velikim podacima u nastajanju, gdje podaci rastu svake sekunde i potreba za njihovim analiziranjem, povećavaju se više nego ikad prije. Organizacije se brzo kreću u pravcu prikupljanja ogromne količine podataka kako bi predvidjeli obrasce podataka za njihov rast. Dakle, s prediktivnom analitikom sigurno je da će imati vrlo dobar rast u karijeri.

Zaključak

Preporučuje se prediktivna analitika zbog svojih prednosti za organizacije koje vitalno ovise o analizi ogromne količine podataka. Organizacije mogu nastaviti s tim da postignu svoje ciljeve i ostvare više prihoda od uvida koji pruža ova tehnika.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za ono što je prediktivna analitika. Ovdje smo razgovarali o radu, opsegu, prednostima Predictive Analytics, kao i o tome kako može pomoći u razvoju karijere. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je analiza podataka?
  2. Primjeri velike analize podataka
  3. Što je algoritam?
  4. Što je Big data i Hadoop?

Kategorija: