Vad är Predictive Analytics?
Predictive analytics är en form av avancerad analys, som använder tekniker som data mining, maskininlärning och artificiell intelligens för att ge förutsägelser för framtida händelser från de mönster som finns i historiska och transaktionsdata. Den innehåller ovanstående tekniker med modellering av affärsprocesser, hantering och informationsteknologi.
Numera har det blivit en utmaning för många organisationer att ta itu med den enorma datamängden och studera kundbeteendet, försäljningsutvecklingen och många andra faktorer för att bedöma marknaden för att fungera på ett effektivt sätt och generera mer intäkter. För att uppnå målen litar organisationer på olika verktyg och tekniker för att få korrekt information. Predictive Analytics är ett verktyg som använder olika tekniker för att förutsäga framtida händelser för att identifiera risker och möjligheter för organisationer.
Förstå Predictive Analytics
Låt oss ta ett exempel på en viss organisation som vill veta vad som kommer att bli vinsten efter några år i branschen med tanke på de aktuella trenderna i försäljning, kundbas på olika platser, etc. Prediktiv analys kommer att använda variablerna och använda tekniker till exempel datalagring, artificiell intelligens skulle förutsäga den framtida vinsten eller någon annan faktor som organisationen är intresserad av.
Hur gör Predictive Analytics så enkelt att arbeta?
Predictive Analytics används numera inom affärsanalys för optimering av kampanjer i marknadsföring, prognoser för att förbättra operationer som effektivt hjälper till att minska riskerna genom att använda interaktiv och enkel att använda programvaran. Det underlättar organisationernas arbete genom att ge dem framsyn för att beräkna riskerna och fatta beslut för att undvika dem.
Vad kan du göra med Predictive Analytics?
Det ger enkel användning av de verktyg som används för analys eftersom de är lättillgängliga av affärsanalytikerna. Det tillhandahåller ett annat tillvägagångssätt än dataanläggning, genom att tillhandahålla snabbare analys, ger större betydelse för förutsägelse snarare än beskrivningen av data. Den omvandlar rådata för att ge mer information och insikter.
Arbeta med Predictive Analytics
Predictive analytics består av avancerad analys och optimering av beslut. Avancerad analys studerar data från tidigare till projekt framtida åtgärder relaterade till specifika frågor i organisationen. Den använder statistiska, matematiska och många andra algoritmer som är komplexa i naturen och från denna analys tas resultatet som insikt för att bestämma åtgärderna för att uppnå optimala resultat. Åtgärderna härledda tillsammans med nödvändig information tillhandahålls systemet eller analytikerna för implementering. Det förbättrar beslutsfattandet genom att mäta osäkerheterna som möjliggör proaktiv riskhantering. Genom att använda prediktiv analys i operativsystem kan organisationer uppnå kostnadsminskning, förbättring av processen och en ökning av intäkterna.
Fördelar med Predictive Analytics
Fördelarna med Predictive Analytics är som nedan.
- Riskreduktion : Försäkrings- och finansbranschen använder prediktiv analys för att minska risken genom att fatta förnuftiga och effektiva beslut genom validering av en person eller företag baserat på tillgängliga data.
- Bedrägeri upptäckt: Prediktiv analys kan spåra förändringar i beteendemönster inom ett nätverk eller webbplats genom att upptäcka avvikelser som kan indikera bedrägeri eller hot.
- Konkurrensfördel: Predictive Analytics ger insikt i värdefull information som kunddata för att ha en fördel jämfört med andra konkurrenter.
- Produktionseffektivitet: Branscher som produktion och tillverkning kan förutspå inventering, produktionshastigheter och potentiella brister.
Obligatoriska prediktiva analyser
Prediktiv analys kräver en proaktiv tänkesätt för att tänka på resultaten. Att förstå grunderna i några av de populära förutsägelsesteknikerna som regression eller beslutsträd kommer att vara oerhört användbart. En annan färdighet som kommer in i bilden är att tänka kritiskt på variabler, dvs att förstå attribut, tolkning av resultat och validering av modeller. Bortsett från allt ovanstående är det också bra att förstå verktygen och tekniken som används i processen.
Varför ska vi använda Predictive Analytics?
Den analyserar en enorm mängd data för att visa många viktiga punkter i ett företag, vilket hjälper organisationen att förstå sina styrkor och svaghetsområden. Det hjälper till att identifiera framtida mönster, som kan vara mycket användbara för en organisation för att förstå kundens behov bättre, förbättra deras marknadsföring, etc. I en konkurrenskraftig och komplex miljö förenklar det uppgifterna genom att tillhandahålla automatisering som att hålla två olika team i synkronisera genom att meddela var och en om status för den andra.
Predictive Analytics Scope
Predictive Analytics kan arbeta effektivt för att minimera många problem som regelbundet möter. Till exempel kan en prediktiv modell effektivt tillhandahålla biometri för en individ för identifiering i underhåll av stöldskydd. Det kan ge alternativ för att förutsäga de bästa rutten för att lösa trafikproblem. Det kan också föreslå nya hotell eller restauranger genom ett rekommendationssystem genom att studera kundens tidigare preferenser.
Varför behöver vi Predictive Analytics?
Det ger inte bara en utvärdering från tidigare data, utan kan också användas för att lära av tidigare erfarenheter, erkänna mönster och trender för att projicera oförutsebara framtidsmöjligheter. Det tar beslutet innan man bara rapporterar värdefull insikt genom att tillhandahålla poäng som är specifikt utformade för att föreslå åtgärder.
Vem är rätt publik för att lära sig Predictive Analytics-teknologier?
Predictive Analytics används i marknadsföring och reklam för att förutsäga mönstren i data för att uppnå många mål i en organisation. Det är viktigt för affärs- och dataanalytiker som är direkt involverade i ovanstående branscher att förstå och tillämpa denna teknik.
Hur denna teknik kommer att hjälpa dig i karriärtillväxt?
Med den nya Big Data, där data växer varje sekund och behovet av att analysera det, ökar mer än någonsin. Organisationer går snabbt mot att samla in den enorma mängden data för att förutsäga mönster i data för deras tillväxt. Så med prediktiv analys är man säker på att ha en mycket bra karriärstillväxt.
Slutsats
Predictive Analytics rekommenderas för sina fördelar för organisationer som är mycket beroende av analys av den enorma datamängden. Organisationerna kan gå vidare med det för att uppnå sina mål och generera mer intäkter på den insikt som denna teknik tillhandahåller.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till What is Predictive Analytics. Här diskuterade vi arbetet, omfattningen, fördelarna med Predictive Analytics och även hur det kan hjälpa till i karriärtillväxt. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Data Analytics?
- Exempel på Big Data Analytics
- Vad är en algoritm?
- Vad är Big data och Hadoop?