Che cos'è l'analitica predittiva?
L'analisi predittiva è una forma di analisi avanzata, che utilizza tecniche come il data mining, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per fornire previsioni per eventi futuri dai modelli trovati nei dati storici e transazionali. Incorpora le tecniche di cui sopra con la modellazione di processi aziendali, gestione e tecnologia dell'informazione.
Oggi è diventata una sfida per molte organizzazioni affrontare l'enorme volume di dati e studiare il comportamento dei clienti, l'andamento delle vendite e molti altri fattori per valutare il mercato al fine di operare in modo efficace e generare più entrate. Per raggiungere gli obiettivi, le organizzazioni fanno affidamento su diversi strumenti e tecniche per ottenere dati precisi. Predictive Analytics è uno strumento che utilizza diverse tecniche per prevedere eventi futuri per identificare i rischi e le opportunità per le organizzazioni.
Comprensione dell'analisi predittiva
Facciamo un esempio di una determinata organizzazione che vuole sapere quale sarà il suo profitto dopo alcuni anni di attività, dati gli attuali andamenti delle vendite, la base di clienti in diverse località, ecc. L'analisi predittiva utilizzerà le variabili fornite e usando le tecniche come il data mining, l'intelligenza artificiale prevederebbe il profitto futuro o qualsiasi altro fattore a cui l'organizzazione è interessata.
In che modo Predictive Analytics semplifica il lavoro?
L'analitica predittiva è oggi utilizzata nel campo dell'analisi aziendale per ottimizzare la campagna nel marketing, previsioni per migliorare le operazioni che aiutano efficacemente a ridurre i rischi utilizzando il software interattivo e facile da usare. Semplifica il funzionamento delle organizzazioni fornendo loro la lungimiranza per calcolare i rischi e prendere decisioni per evitarli.
Cosa puoi fare con Predictive Analytics?
Fornisce un facile utilizzo degli strumenti utilizzati per l'analisi in quanto sono facilmente accessibili dagli analisti aziendali. Fornisce un approccio diverso da quello del data mining, fornendo analisi più rapide, dà più importanza alla previsione piuttosto che alla descrizione dei dati. Trasforma i dati grezzi per fornire ulteriori informazioni e approfondimenti.
Lavorare con Predictive Analytics
L'analisi predittiva consiste nell'analisi avanzata e nell'ottimizzazione delle decisioni. L'analisi avanzata sta studiando i dati del passato per proiettare azioni future relative a questioni specifiche dell'organizzazione. Utilizza algoritmi statistici, matematici e molti altri che sono di natura complessa e da questa analisi il risultato è preso come visione d'insieme per determinare le azioni per ottenere risultati ottimali. Le azioni derivate insieme alle informazioni necessarie vengono fornite al sistema o agli analisti per l'implementazione. Migliora il processo decisionale misurando le incertezze che consentono la gestione proattiva del rischio. Utilizzando l'analisi predittiva nei sistemi operativi, le organizzazioni sono in grado di ottenere una riduzione dei costi, un miglioramento dei processi e un aumento delle entrate.
Vantaggi dell'analisi predittiva
I vantaggi di Predictive Analytics sono i seguenti.
- Riduzione del rischio : il settore assicurativo e finanziario utilizza l'analisi predittiva per ridurre il rischio prendendo decisioni sensate ed efficaci mediante la convalida di una persona o di un'azienda sulla base dei dati disponibili.
- Rilevamento delle frodi: l' analisi predittiva può tracciare i cambiamenti nei modelli di comportamento all'interno di una rete o di un sito rilevando anomalie che potrebbero indicare frodi o minacce.
- Vantaggio competitivo: Analytics predittivo fornisce informazioni preziose su dati preziosi come i dati dei clienti per avere un vantaggio rispetto ad altri concorrenti.
- Efficienza nella produzione: settori come la produzione e la produzione possono prevedere inventario, tassi di produzione e potenziali guasti.
Competenze di analisi predittiva richieste
L'analisi predittiva richiede una mentalità proattiva in modo da pensare ai risultati. Comprendere le basi di alcune delle tecniche predittive popolari come la regressione o l'albero decisionale sarà immensamente utile. Un'altra abilità che emerge dall'immagine è pensare criticamente alle variabili, cioè comprendere gli attributi, interpretare i risultati e validare i modelli. Oltre a tutto quanto sopra, è utile anche comprendere gli strumenti e la tecnica utilizzati nel processo.
Perché dovremmo usare Predictive Analytics?
Analizza un enorme volume di dati per mostrare molti punti chiave in un'azienda, aiutando l'organizzazione a comprendere le proprie aree di forza e debolezza. Aiuta a identificare i modelli futuri, che possono essere molto utili per un'organizzazione per comprendere meglio le esigenze dei clienti, per migliorare il loro marketing, ecc. In un ambiente competitivo e complesso, semplifica le attività fornendo automazione come mantenere due diversi team in sincronizzare notificando a ciascuno lo stato dell'altro.
Ambito analitico predittivo
L'analisi predittiva può funzionare efficacemente per ridurre al minimo molti problemi affrontati su base regolare. Ad esempio, un modello predittivo può fornire in modo efficiente la biometria di un individuo per l'identificazione nel mantenimento dell'antifurto. Può fornire alternative per prevedere i percorsi migliori per risolvere i problemi di traffico. Inoltre, può suggerire nuovi hotel o ristoranti tramite un sistema di raccomandazioni studiando le preferenze passate di un cliente.
Perché abbiamo bisogno dell'analisi predittiva?
Non solo fornisce una valutazione dai dati passati, ma può anche essere utilizzato per imparare dalle esperienze passate, riconoscendo modelli e tendenze per proiettare possibilità future imprevedibili. Prende la decisione prima di riferire informazioni preziose fornendo punteggi che sono progettati specificamente per suggerire azioni.
Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie di analisi predittiva?
L'analisi predittiva viene utilizzata nel marketing e nella pubblicità per prevedere i modelli nei dati per raggiungere molti obiettivi in un'organizzazione. È importante che gli analisti aziendali e dei dati che sono direttamente coinvolti con i settori di cui sopra, comprendano e applichino questa tecnica.
In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?
Con i Big Data emergenti, in cui i dati crescono ogni secondo e la necessità di analizzarli, aumenta più che mai. Le organizzazioni si stanno rapidamente muovendo verso la raccolta dell'enorme volume di dati per prevedere modelli di dati per la loro crescita. Quindi, con l'analisi predittiva, si è sicuri di avere un'ottima crescita della carriera.
Conclusione
L'analisi predittiva è raccomandabile per i suoi vantaggi per le organizzazioni che dipendono fortemente dall'analisi dell'enorme volume di dati. Le organizzazioni possono procedere con esso per raggiungere i propri obiettivi e generare maggiori entrate dagli approfondimenti forniti da questa tecnica.
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