Pemodelan Prediktif dalam Analisis Bisnis: Analisis Terperinci

Dengan semakin banyaknya pesaing dalam industri bisnis, proyeksi yang tidak pasti lebih banyak merugikan daripada menguntungkan. Menebak ide dan tren pasar dengan harapan dapat mendorong pertumbuhan bisnis sama sekali tidak sesuai dengan yang direncanakan dan laporan yang didukung statistik. Statistik ini dapat dihasilkan melalui aliran besar data yang secara konsisten dimanfaatkan oleh perusahaan untuk melayani pelanggan mereka guna menilai dan memperkirakan aktivitas lebih lanjut untuk masa depan yang lebih baik bagi perusahaan. Dengan cara yang sama, pemodelan prediktif bekerja untuk membantu analis bisnis memanfaatkan analitik untuk membuat pemodelan prediktif yang diterapkan .

Menurut Google Trends, pemodelan prediktif adalah konsep yang muncul di Business Intelligence. Ini memberikan manfaat yang sangat baik untuk menggunakan database lebih dari sekedar mengetahui keberadaan pasar saat ini, tetapi juga mengetahui kemungkinan skenario pasar dan mengambil langkah di depan orang lain. Bidang Analisis Bisnis bekerja untuk menghasilkan peluang yang lebih baik, dan model prediktif berubah menjadi alat yang hebat dalam memperkuat laporan yang akurat.

Pelajari Kursus Analisis Bisnis online dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Tapi bagaimana keduanya bekerja sama? Apa langkah dan manfaat menggunakan pemodelan prediktif dalam Analisis bisnis? Mari kita cari tahu!

Apa itu Pemodelan Prediktif?

Pemodelan prediktif melibatkan pengambilan informasi berharga dengan bantuan kecerdasan buatan pembelajaran mesin dan menerapkan informasi yang diperoleh dalam model matematika untuk memperkirakan beberapa aspek untuk bisnis. Model analitik prediktif mencakup serangkaian algoritme yang bekerja bersama sebagai proses penambangan data yang berurusan dengan data historis untuk memprediksi skenario masa depan dan bagaimana-jika dari praktik apa pun.

Proses merembes melalui database yang luas, menganalisis, mengidentifikasi pola, memperoleh informasi yang paling berharga, dan digunakan lebih lanjut oleh analis untuk membuat laporan informatif secara komprehensif. Perusahaan mengandalkan model prediktif untuk menambahkan keunggulan kompetitif ke bisnis mereka dengan tetap selangkah lebih maju dengan proyeksi yang berharga. Volatilitas perusahaan dapat diatur dengan wawasan yang akurat dan didukung statistik, dan model analitik prediktif bekerja untuk menciptakan hal yang sama.

Jelajahi Program Analisis Bisnis kami dari Universitas Top Dunia

Jenis Pemodelan Prediktif

Bisnis yang berbeda memerlukan tipe model prediktif berbeda yang paling sesuai dengan kebutuhan dan sumber daya yang tersedia. Oleh karena itu, model prediksi terdiri dari teknik yang berbeda untuk membuat prediksi yang relevan. Berikut adalah beberapa contoh model prediksi.

• Model Klasifikasi: Model yang sering digunakan di berbagai industri, Model Klasifikasi mengkategorikan data berdasarkan informasi yang dikumpulkan melalui data historis. Kategori data bekerja dengan data yang lebih baru untuk menganalisis tren dan membuat proyeksi.

• Model Prakiraan: Model Prakiraan adalah model prediksi yang paling menonjol digunakan karena keserbagunaannya. Model Prakiraan bekerja dengan nilai metrik untuk membuat prediksi dengan menganalisis pola dalam data historis. Misalnya, toko pakaian memprediksi jumlah produk yang mereka butuhkan untuk penjualan berikutnya dengan bantuan data historis dari penjualan sebelumnya.

• Model Clustering: Model Clustering menyederhanakan manajemen data dengan menyortir data ke dalam kategori yang berbeda dengan karakteristik umum. Kumpulan data ini disederhanakan dan mudah digunakan untuk berbagai tujuan.

• Model deret waktu: Model Deret Waktu mengacu pada model prediktif yang bekerja melalui basis data berdasarkan periode waktu dan mengkategorikan yang sama untuk digunakan di mana tren variasi waktu berguna untuk membuat prediksi.

• Model Outliers: Sementara model prediktif lainnya bekerja dengan tipe data homogen atau yang memiliki atribut yang sama, Outliers adalah model prediktif yang berguna yang dibuat untuk bekerja dengan tipe data anomali. Model prediktif Outlier menangkap informasi yang tidak sesuai dengan norma.

Metode Pemodelan Prediktif

Analis Bisnis dapat memilih metode pemodelan prediktif untuk menganalisis struktur data. Berikut adalah beberapa model yang sering digunakan.

• Regresi Polinomial

Metode Regresi Polinomial menganalisis hubungan nonlinier antara residual dan prediktor untuk melakukan proses.

• Regresi Linier Sederhana

Metode Regresi Linier Sederhana menggunakan hubungan antara dua variabel kontinu.

• Regresi Linier Berganda

Regresi Linier Berganda menggunakan metode statistik untuk menyebutkan hubungan lebih dari satu variabel kontinu.

• Regresi Pohon Keputusan

Regresi Pohon Keputusan mengikuti struktur seperti pohon untuk membuat algoritma klasifikasi. Metode pemodelan prediktif membagi data menjadi potongan-potongan yang lebih kecil untuk diproses.

• Mendukung Regresi Vektor

Support Vector Regression adalah bentuk lain dari metode regresi yang menggunakan fitur data kunci untuk mengkarakterisasi algoritma.

• Naif Bayes

Metode tersebut membuat prediksi terkait dengan tingkat persediaan dan produksi dengan menggunakan data historis. Hal ini juga dapat mengidentifikasi kegagalan melalui inkonsistensi, memungkinkan ruang untuk perbaikan dengan manajemen risiko.

Keuntungan Pemodelan Prediktif dalam Analisis Bisnis

Model prediktif memiliki serangkaian keunggulan yang beragam untuk diperluas ke praktik Analitis Bisnis. Berikut adalah beberapa manfaat yang dapat diperoleh Analis Bisnis dengan membuat dan menerapkan model prediktif.

Pemodelan prediktif memainkan peran penting dalam mendeteksi penipuan bisnis eksternal dan internal. Algoritma model bekerja untuk mengidentifikasi perbedaan dan perilaku yang tidak konsisten untuk memetakan kemungkinan perilaku kriminal. Model prediktif menyerang setiap kerentanan yang merembes untuk menciptakan sistem yang andal dengan pertumbuhan masalah keamanan siber.

Kampanye pemasaran yang efisien dapat dilakukan dengan bantuan pemodelan prediktif karena prosesnya memanfaatkan metrik dan statistik yang terkait dengan perilaku pelanggan dan menyelaraskan agenda kampanyenya di sekitarnya. Model menganalisis tren pembelian, preferensi, dan lebih banyak lagi tentang pelanggan untuk bekerja lebih lanjut dalam mengubah strategi pemasaran mereka dan membuatnya sesuai permintaan pelanggan.

Manajemen risiko adalah manfaat terbesar dari model prediktif. Misalnya, lembaga seperti bank menggunakan nilai kredit individu untuk memungkinkan layanan dan investasi, yang sering kali dapat berubah menjadi negatif ketika sistem gagal untuk memeriksa latar belakang orang tersebut. Untungnya, model prediktif menangani masalah ini dengan menganalisis kemungkinan penipuan atau kelayakan kredit individu melalui data historis.

Penerapan Pemodelan Prediktif

Beragam industri menerapkan model prediktif untuk menebus berbagai manfaat. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi pemodelan prediktif.

Sektor ritel menggunakan pemodelan prediktif untuk merencanakan produk dan harga yang sesuai. Mereka menganalisis perilaku pelanggan, membuat acara promosi, dan menentukan penawaran mana yang paling mungkin mendorong penjualan.

Sektor perbankan menggunakan pemodelan prediktif untuk menjalankan pemeriksaan latar belakang untuk memperoleh status kelayakan setiap individu untuk mengurangi risiko kredit. Itu juga menyimpan informasi pelanggan untuk memperluas manfaat dan penawaran.

Sektor manufaktur menggunakan model prediktif untuk menganalisis inkonsistensi kinerja rantai pasokan dan membantu mengoptimalkan sebagian besar sumber daya yang terbatas. Industri sering menggunakan model Analisis Bisnis untuk menganalisis setiap bagiannya dan menjaga efisiensi di semua bagian.

Ubah Keterampilan Analisis Bisnis Anda dengan Sertifikasi

Apakah Anda ingin memperkuat resume Anda dengan keterampilan Analisis Bisnis yang tepat? Program Manajemen Eksekutif upGrad dalam Inovasi Strategis, Pemasaran Digital & Analisis Bisnis adalah tempat yang tepat untuk Anda!

Program ini dibuat mengikuti keterampilan yang paling dicari di industri Analisis Bisnis, di bawah bimbingan pakar industri. Ini mengkompilasi mata pelajaran seperti Visualisasi Data, Eksplorasi, Analisis Data, Teknik Pembelajaran Mesin Tingkat Lanjut dan banyak lagi untuk menjaga keahlian Anda tetap relevan.

Seiring dengan memperluas struktur kursus yang dikompilasi dengan baik, platform ini memberikan manfaat tambahan dari jaringan peer-to-peer, bimbingan karir, bimbingan, dll. Lihat kursus di upGrad dan temukan lebih banyak lagi untuk meningkatkan resume Analis Bisnis Anda untuk peluang menarik!

Baca Artikel Kami Lainnya Terkait Analisis Bisnis

Kesimpulan

Pemodelan prediktif adalah bagian penting dari Analisis Bisnis, berguna bagi bisnis untuk mencapai kinerja optimal mereka. Laporan yang diperoleh dari model ini diinformasikan dengan baik, didukung metrik dan lebih akurat daripada metode prediksi lainnya untuk membantu meningkatkan kinerja organisasi saat ini dan di masa depan.