Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics ist eine Form der erweiterten Analyse, bei der Techniken wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwendet werden, um anhand der in historischen Daten und Transaktionsdaten gefundenen Muster Vorhersagen für zukünftige Ereignisse zu treffen. Die oben genannten Techniken werden in die Modellierung von Geschäftsprozessen, Management und Informationstechnologie einbezogen.
Heutzutage ist es für viele Unternehmen eine Herausforderung, das riesige Datenvolumen zu bewältigen und das Kundenverhalten, die Umsatzentwicklung und viele andere Faktoren zu untersuchen, um den Markt zu bewerten, um effektiv zu agieren und mehr Umsatz zu erzielen. Um die Ziele zu erreichen, verlassen sich Unternehmen auf verschiedene Tools und Techniken, um genaue Daten zu erhalten. Predictive Analytics ist ein Tool, das mithilfe verschiedener Techniken zukünftige Ereignisse vorhersagt, um Risiken und Chancen für Unternehmen zu identifizieren.
Grundlegendes zu Predictive Analytics
Nehmen wir ein Beispiel für eine bestimmte Organisation, die angesichts der aktuellen Umsatzentwicklung, des Kundenstamms an verschiedenen Standorten usw. wissen möchte, wie viel Gewinn sie nach einigen Jahren im Geschäft erzielen wird. Predictive Analytics verwendet die angegebenen Variablen und die verwendeten Techniken Künstliche Intelligenz wie Data Mining würde den zukünftigen Gewinn oder einen anderen Faktor vorhersagen, an dem die Organisation interessiert ist.
Wie macht Predictive Analytics das Arbeiten so einfach?
Predictive Analytics wird heutzutage im Bereich der Geschäftsanalyse zur Optimierung von Kampagnen im Marketing und zur Prognose zur Verbesserung von Abläufen verwendet, die durch den Einsatz interaktiver und benutzerfreundlicher Software effektiv zur Risikominderung beitragen. Es erleichtert die Arbeit der Organisationen, indem es ihnen die Voraussicht gibt, die Risiken zu berechnen und Entscheidungen zu treffen, um sie zu vermeiden.
Was können Sie mit Predictive Analytics tun?
Es bietet die einfache Verwendung der für die Analyse verwendeten Tools, da diese für die Geschäftsanalysten leicht zugänglich sind. Es bietet einen anderen Ansatz als Data Mining. Durch die schnellere Analyse wird der Vorhersage mehr Bedeutung beigemessen als der Beschreibung von Daten. Es transformiert die Rohdaten, um mehr Informationen und Erkenntnisse zu liefern.
Mit Predictive Analytics arbeiten
Predictive Analytics besteht aus fortschrittlicher Analyse und Entscheidungsoptimierung. Advanced Analytics untersucht Daten aus der Vergangenheit, um zukünftige Aktionen in Bezug auf bestimmte Probleme der Organisation zu projizieren. Es verwendet statistische, mathematische und viele andere Algorithmen, die komplexer Natur sind, und aus dieser Analyse wird das Ergebnis als Erkenntnis herangezogen, um die Maßnahmen zu bestimmen, mit denen optimale Ergebnisse erzielt werden. Die zusammen mit den erforderlichen Informationen abgeleiteten Aktionen werden dem System oder den Analysten zur Implementierung zur Verfügung gestellt. Es verbessert die Entscheidungsfindung durch Messung der Unsicherheiten, die ein proaktives Risikomanagement ermöglichen. Durch die Verwendung von Predictive Analytics in Betriebssystemen können Unternehmen Kosten senken, Prozesse verbessern und den Umsatz steigern.
Vorteile von Predictive Analytics
Die Vorteile von Predictive Analytics sind wie folgt.
- Risikominderung : Die Versicherungs- und Finanzbranche verwendet Vorhersageanalysen, um das Risiko zu verringern, indem sie sinnvolle und effektive Entscheidungen durch Validierung einer Person oder eines Unternehmens auf der Grundlage der verfügbaren Daten trifft.
- Betrugserkennung: Die vorausschauende Analyse kann Änderungen in den Verhaltensmustern innerhalb eines Netzwerks oder einer Site verfolgen, indem Anomalien erkannt werden, die auf Betrug oder Bedrohung hindeuten könnten.
- Wettbewerbsvorteil: Predictive Analytics bietet Einblick in wertvolle Informationen wie Kundendaten, um einen Vorteil gegenüber anderen Wettbewerbern zu erzielen.
- Effizienz in der Produktion: Branchen wie Produktion und Fertigung können Bestände, Produktionsraten und mögliche Ausfälle prognostizieren.
Erforderliche Predictive Analytics-Kenntnisse
Die prädiktive Analyse erfordert eine proaktive Denkweise, um über die Ergebnisse nachzudenken. Das Verständnis der Grundlagen einiger populärer Vorhersagetechniken wie Regression oder Entscheidungsbaum wird von großem Nutzen sein. Eine andere Fähigkeit, die ins Bild kommt, besteht darin, Variablen kritisch zu betrachten, dh die Attribute zu verstehen, Ergebnisse zu interpretieren und Modelle zu validieren. Abgesehen von alledem ist es auch hilfreich, die Werkzeuge und Techniken zu verstehen, die in dem Prozess verwendet werden.
Warum sollten wir Predictive Analytics verwenden?
Es analysiert eine große Datenmenge, um viele wichtige Punkte in einem Unternehmen aufzuzeigen, die dem Unternehmen helfen, ihre Stärken und Schwächen zu verstehen. Es hilft bei der Identifizierung zukünftiger Muster, die für eine Organisation sehr nützlich sein können, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen, ihr Marketing zu verbessern usw. In einem wettbewerbsintensiven und komplexen Umfeld werden die Aufgaben vereinfacht, indem Automatisierung bereitgestellt wird, indem beispielsweise zwei verschiedene Teams zusammengeführt werden Synchronisieren Sie, indem Sie sich gegenseitig über den Status informieren.
Predictive Analytics Scope
Predictive Analytics kann viele Probleme, mit denen Sie regelmäßig konfrontiert sind, effektiv minimieren. Beispielsweise kann ein Vorhersagemodell die Biometrie einer Person zur Identifizierung bei der Aufrechterhaltung der Diebstahlsicherung effizient bereitstellen. Es kann Alternativen für die Vorhersage der besten Routen zur Lösung von Verkehrsproblemen bieten. Es kann auch neue Hotels oder Restaurants durch ein Empfehlungssystem vorschlagen, indem die früheren Präferenzen eines Kunden untersucht werden.
Warum brauchen wir Predictive Analytics?
Es liefert nicht nur eine Auswertung der vergangenen Daten, sondern kann auch verwendet werden, um aus früheren Erfahrungen zu lernen, Muster und Trends zu erkennen und unvorhersehbare zukünftige Möglichkeiten zu projizieren. Die Entscheidungsfindung muss erfolgen, bevor nur wertvolle Erkenntnisse gemeldet werden, indem Scores bereitgestellt werden, die speziell darauf ausgelegt sind, Maßnahmen vorzuschlagen.
Wer ist die richtige Zielgruppe für das Erlernen von Predictive Analytics-Technologien?
Predictive Analytics wird in Marketing und Werbung verwendet, um die Muster in Daten vorherzusagen, um viele Ziele in einer Organisation zu erreichen. Für Business- und Datenanalysten, die direkt mit den oben genannten Branchen befasst sind, ist es wichtig, diese Technik zu verstehen und anzuwenden.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?
Mit den aufkommenden Big Data, bei denen Daten jede Sekunde wachsen und analysiert werden müssen, steigt die Zahl der Daten mehr denn je. Unternehmen sind schnell dabei, das riesige Datenvolumen zu erfassen, um Datenmuster für ihr Wachstum vorherzusagen. Mit Predictive Analytics kann man also mit Sicherheit ein sehr gutes Karrierewachstum verzeichnen.
Fazit
Predictive Analytics ist aufgrund seiner Vorteile für Unternehmen empfehlenswert, die auf die Analyse des riesigen Datenvolumens angewiesen sind. Die Organisationen können damit fortfahren, um ihre Ziele zu erreichen und mehr Einnahmen aus den Erkenntnissen dieser Technik zu erzielen.
Empfohlene Artikel
Dies war ein Leitfaden für Was ist Predictive Analytics? Hier diskutierten wir die Arbeitsweise, den Umfang und die Vorteile von Predictive Analytics und auch, wie es zum Karrierewachstum beitragen kann. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -
- Was ist Datenanalyse?
- Big Data Analytics-Beispiele
- Was ist ein Algorithmus?
- Was ist Big Data und Hadoop?