Прогнозируйте будущие результаты, раскрывайте риски и возможности для вашего бизнеса с помощью прогнозной аналитики

Прогнозируйте будущие результаты, раскрывайте риски и возможности для вашего бизнеса с помощью прогнозной аналитики

Прогнозируйте будущие результаты, раскрывайте риски и возможности для вашего бизнеса с помощью прогнозной аналитики

Ваша компания, например, сделала прогноз продаж на следующий квартал? Это означает, что вы использовали прогнозную аналитику, чтобы узнать, сколько продаж будет запланировано на следующий квартал.

Популярность прогнозной аналитики быстро растет, но что вам нужно понимать, чтобы работать рука об руку со своей командой аналитиков данных, чтобы в конечном итоге принимать наилучшие решения на основе данных?

В этой статье мы рассмотрим основы прогнозного анализа, все, что вам нужно знать о том, чем занимаются специалисты по обработке и анализу данных, чтобы вы могли чувствовать себя уверенно, делясь данными со своими командами о результатах прогнозной аналитики.

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика — это ветвь расширенной аналитики, которая делает прогнозы будущих результатов, используя исторические данные в сочетании со статистическим моделированием, методами интеллектуального анализа данных и машинным обучением. Компании используют прогнозную аналитику, чтобы найти закономерности в этих данных для выявления рисков и возможностей.

Предиктивная аналитика часто ассоциируется с большими данными и наукой о данных. Сегодня компании плавают в данных, которые находятся в транзакционных базах данных, файлах журналов оборудования, изображениях, видео, датчиках или других источниках данных. Чтобы получить представление об этих данных, специалисты по данным используют алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения, чтобы находить закономерности и делать прогнозы будущих событий. К ним относятся линейная и нелинейная регрессия, нейронные сети, машины опорных векторов и деревья решений. Знания, полученные с помощью предиктивной аналитики, можно затем использовать в рамках предписывающей аналитики для управления действиями, основанными на прогнозной аналитике.

Мы написали несколько руководств по регрессионным моделям. Если вы хотите сразу же начать, воспользуйтесь ссылками ниже:

Datagran предлагает программный инструмент с минимальным кодом, который поможет вам проще и быстрее создавать масштабируемые модели машинного обучения и быстро запускать их в производство.

Так почему сейчас? Потому что, несмотря на то, что прогнозная аналитика существует уже много лет, компании пытаются найти лучший способ использования своих данных. И точно так же, как электроника, при первом запуске они стоят дорого, но со временем их цена падает, становясь более доступными для всех. Это означает, что предприятия и средние/крупные компании не единственные, кто может использовать прогностическую аналитику, малые и средние предприятия находятся в идеальном моменте, чтобы использовать их благодаря новым инструментам, которые доступны и просты в использовании, а не только для аналитиков, но и для команд с небольшими знаниями в области науки о данных. Кроме того, в сегодняшних бурных экономических проблемах прогнозная аналитика является скорее необходимостью, чем желанием помочь решить сложные бизнес-задачи и открыть новые возможности.

Как ваш бизнес может извлечь выгоду из прогнозной аналитики?

Источник Datagran

Во-первых, давайте поговорим о процессе предиктивной аналитики.

1. Планировать

Прежде чем приступить к данным, вы должны определить свою проблему, результат, который вы хотите получить, ожидания, масштаб, бизнес-цели и источники данных, из которых вы будете извлекать информацию.

1. Сбор данных

Подготовьте данные из различных источников — процесс, называемый интеллектуальным анализом данных. Это может означать транзакционные, поведенческие или другие типы данных.

1. Анализ

Изучите свои данные, чтобы понять, какую информацию в настоящее время собирает ваша компания. С Datagran процесс анализа выполняется автоматически. Теперь вы можете проверять и преобразовывать данные с помощью простого SQL-запроса или даже с помощью визуального редактора.

1. Тест

Модели данных берут процент ваших данных для проверки и проверки предположений.

1. Моделирование

Создавайте прогностические модели того, что произойдет в будущем. Datagran предлагает набор алгоритмов на основе Spark или моделей, которые предварительно упакованы и готовы к использованию простым перетаскиванием.

1. Развертывание

Развертывание прогностических моделей — это проблема, с которой компании сталкиваются каждый день. В недавнем исследовании Gartner заявила, что почти 85% компаний не могут запустить свои модели в производство из-за отсутствия знаний, опыта и инструментов. Datagran позволяет компаниям запускать модели в производство за считанные минуты. "Узнать, как".

1. Мониторинг модели

Получайте регулярные обновления о производительности модели, чтобы убедиться, что используется правильная информация.

ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ

Теперь, когда процесс изложен, понять, где применять предиктивную аналитику, будет легче.

Источник: Google

СЛУЧАЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: КАЖДАЯ МИЛЬ НЕОБХОДИМА ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ВЫБЫТОЙ РЫБЫ, ЧТОБЫ СЛЕДУЮЩЕЕ ПРОГНОЗИРОВАТЬ НАЛИЧИЕ В ЦЕПОЧКЕ ПОСТАВОК.

Для EachMile, некоммерческой организации, занимающейся преобразованием глобальных цепочек поставок морепродуктов и сельскохозяйственной продукции, использование прогностической аналитики было необходимостью, которую им необходимо было включить в свой бизнес. Каждой миле нужно было понимать и прогнозировать здоровье выловленной рыбы, чтобы впоследствии прогнозировать доступность в цепочке поставок.

Команда Datagran провела их через прогностический анализ, необходимый для достижения их цели. И следуя той же структуре, упомянутой в шаге за шагом выше, EachMile централизованно собирала данные о погоде, температуре и качестве воды, кислотности и других переменных с помощью датчиков IOT, чтобы прогнозировать здоровье рыб. И прогнозировать объем в цепочке поставок. Кроме того, им необходимо было повысить осведомленность рыболовов с целью увеличения объема здоровой рыбы в океанах, поделившись предсказаниями модели о том, как следует поддерживать воду для оптимального здоровья рыб.

Процесс включал несколько прогностических моделей с использованием алгоритмов группировки и классификации, которые обеспечили ожидаемый результат. Наконец, они взяли выходные данные модели и отправили их на несколько промыслов через REST API Action от Datagran за считанные минуты, так что совместные усилия по сохранению здоровья рыб были предприняты в разных сообществах.

Оптимизация маркетинговых кампаний

Предиктивная аналитика используется для определения поведения клиентов, а также для использования перекрестных продаж. Прогнозные модели помогают компаниям привлекать, удерживать и развивать своих лучших и худших клиентов.

Источник: Unsplash

ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Я ХОЧУ ЗНАТЬ, КАКИЕ ПРОДУКТЫ БУДУТ ПРОДАВАТЬСЯ В СЛЕДУЮЩЕМ МЕСЯЦЕ.

Почти у всех, кто занимается электронной коммерцией, возникают проблемы с угадыванием инвентарных номеров. Тенденции меняются быстро, а клиенты принимают решения еще быстрее. С помощью прогнозной аналитики наши клиенты смогли запустить модели рекомендуемых продуктов, чтобы предсказать, какие продукты будут проданы больше всего, каким клиентам с дополнительными рекомендациями продуктов, о которых некоторые клиенты, возможно, не знали. Многонациональной кофейной компании это пригодилось благодаря тому, что они могли запускать прогностические модели с собственными данными. Ориентируясь на клиентов, которые каждое утро покупали только черный кофе и выпечку, модель смогла предсказать, основываясь на историческом покупательском поведении, что они будут идеальным набором клиентов, на которых можно ориентироваться с другим типом выпечки, что увеличило доход на указанный процент. . Компания использовала инструмент Datagran REST API для отправки персонализированного рекламного контента своим сегментированным клиентам, увеличивая прибыль и достигая их целей.

Другое использование:

• Финансовые учреждения
• кросс-продажи
• Обнаружение мошенничества
• Здравоохранение

Как работают прогностические модели?

Прогнозные модели используют результаты ваших данных для разработки или обучения модели, которую можно использовать для прогнозирования того, что происходит с другими или новыми данными. Результат предоставляется в прогнозах, которые являются вероятностями переменной, такой как доход.

Существует два типа моделей:

1. Модели классификации

Модель классификации делает выводы на основе наблюдаемых значений. Учитывая один или несколько входных данных, модель классификации попытается предсказать значение одного или нескольких результатов. Результаты — это метки, которые можно применить к набору данных. Например, при фильтрации писем «спам» или «не спам», или при просмотре данных о транзакциях, «мошеннических» или «авторизованных».

Подробнее о моделях классификации здесь.

1. Регрессионные модели

Регрессия — это статистическая взаимосвязь между двумя или более переменными, при которой изменение независимой переменной связано с изменением зависимой переменной. Существуют различные типы регрессии, и они полезны для решения ключевых бизнес-задач в ключевых отраслях, таких как здравоохранение, финансовые услуги, розничная торговля и другие.

Узнайте больше о регрессионных моделях в этом посте.

Datagran предлагает оба алгоритма для построения масштабируемых моделей практически без кода. Благодаря простому в использовании пользовательскому интерфейсу ваши команды могут создавать регрессию, классификацию, RFM, рекомендуемые продукты, кластеризацию, а также многие другие модели с несколькими источниками данных и отправлять их в производство за минуты или дни, а не за месяцы, как в среднем. время, которое, как говорят, занимает модель.

Создавая прогностические модели, организации могут получать доступ к ключевым данным, которые позволяют быстро получить ценную информацию. И хотя у многих компаний есть подходящие технологии, большинству из них не хватает организационных возможностей, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами прогнозной аналитики. Кроме того, многие организационные процессы не построены таким образом, чтобы использовать аналитику и делать ее конкурентным преимуществом. Высокоэффективные организации используют возможности аналитики, направляя свои усилия в четыре области: фокусирование, внедрение, адаптация и активация. Эти компании приняли новую парадигму, которая способствует гибкости, быстроте выполнения и устойчивым организационным изменениям.