Modellazione predittiva nell'analisi aziendale: analisi dettagliata

Con un numero crescente di concorrenti nel settore degli affari, le proiezioni irrisolte fanno più male che bene. Indovinare le idee e le tendenze del mercato nella speranza di alimentare la crescita del business non è affatto vicino a ciò che possono fare i rapporti pianificati e supportati dalle statistiche. Queste statistiche possono essere generate attraverso l'ampio flusso di dati costantemente sfruttato dalle aziende per servire i propri clienti per valutare ulteriormente e prevedere le attività per un futuro migliore per l'azienda. Allo stesso modo, la modellazione predittiva funziona per aiutare gli analisti aziendali a sfruttare l'analisi per creare la modellazione predittiva applicata .

Secondo Google Trends, la modellazione predittiva è un concetto emergente nella Business Intelligence. È un ottimo vantaggio per l'utilizzo dei database più che conoscere l'attuale posizione del mercato, ma anche conoscere i probabili scenari di mercato e fare un passo avanti rispetto agli altri. Il campo della Business Analytics lavora per generare migliori opportunità e i modelli predittivi si stanno rivelando un ottimo strumento per cementare report accurati.

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Ma come funzionano questi due insieme? Quali sono i passaggi e i vantaggi dell'utilizzo della modellazione predittiva nell'analisi aziendale? Scopriamolo!

Cos'è la modellazione predittiva?

La modellazione predittiva implica il recupero di informazioni preziose con l'aiuto dell'intelligenza artificiale di apprendimento automatico e l'applicazione delle informazioni acquisite in modelli matematici per prevedere diversi aspetti per le aziende. I modelli di analisi predittiva includono set di algoritmi che funzionano insieme come un processo di data mining che si occupa di dati storici per prevedere scenari futuri e le eventualità di qualsiasi pratica.

Il processo filtra attraverso il vasto database, analizza, identifica modelli, ottiene le informazioni più preziose e viene ulteriormente utilizzato dagli analisti per creare report informativi in ​​modo completo. Le aziende si affidano a modelli predittivi per aggiungere un vantaggio competitivo alle loro attività rimanendo un passo avanti con proiezioni preziose. La volatilità delle aziende può essere regolata con approfondimenti accurati supportati dalle statistiche e i modelli di analisi predittiva lavorano per creare lo stesso.

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Tipi di modellazione predittiva

Diverse aziende richiedono diversi tipi di modelli predittivi più adatti ai loro requisiti e alle risorse disponibili. Pertanto, i modelli predittivi sono composti da diverse tecniche per fare previsioni rilevanti. Ecco alcuni esempi di modelli predittivi.

• Modelli di classificazione: un modello utilizzato di frequente in più settori, i modelli di classificazione classificano i dati in base alle informazioni raccolte tramite dati storici. Le categorie di dati funzionano con i dati più recenti per analizzare le tendenze e fare proiezioni.

• Modelli di previsione: i modelli di previsione sono i modelli predittivi maggiormente utilizzati grazie alla loro versatilità. I modelli di previsione funzionano con i valori delle metriche per fare previsioni analizzando i modelli nei dati storici. Ad esempio, un negozio di abbigliamento prevede il numero di prodotti di cui ha bisogno per la vendita successiva con l'aiuto dei dati storici della vendita precedente.

• Modello di clustering: il modello di clustering semplifica la gestione dei dati ordinando i dati in diverse categorie con caratteristiche comuni. Questi set di dati sono semplificati e facili da usare per scopi diversi.

• Modelli di serie temporali: il modello di serie temporali si riferisce a un modello predittivo che funziona tramite database basati su periodi di tempo e li classifica in categorie da utilizzare laddove le tendenze di variazione temporale sono utili per fare previsioni.

• Modelli anomali: mentre altri modelli predittivi funzionano con tipi di dati omogenei o quelli che condividono un attributo comune, i valori anomali sono un utile modello predittivo creato per lavorare con tipi di dati anomali. Il modello predittivo Outlier acquisisce le informazioni che non sono in linea con la norma.

Metodi di modellazione predittiva

Gli analisti aziendali possono scegliere metodi di modellazione predittiva per analizzare le strutture dei dati. Ecco alcuni di questi modelli utilizzati di frequente.

• Regressione polinomiale

Il metodo della regressione polinomiale analizza la relazione non lineare tra i residui e il predittore per eseguire il processo.

• Regressione lineare semplice

Il metodo di regressione lineare semplice utilizza la relazione tra due variabili continue.

• Regressione lineare multipla

La regressione lineare multipla utilizza un metodo statistico per menzionare la relazione di più di una variabile continua.

• Regressione dell'albero decisionale

Decision Tree Regression segue una struttura ad albero per creare algoritmi di classificazione. Il metodo di modellazione predittiva divide i dati in blocchi più piccoli da elaborare.

• Supporta la regressione vettoriale

Support Vector Regression è un'altra forma di metodo di regressione che utilizza le caratteristiche dei dati chiave per caratterizzare gli algoritmi.

• Ingenuo Bayes

Il metodo effettua previsioni relative all'inventario e ai tassi di produzione utilizzando i dati storici. Può anche identificare i guasti attraverso incoerenze, consentendo margini di miglioramento con la gestione del rischio.

Vantaggi della modellazione predittiva nell'analisi aziendale

I modelli predittivi presentano una serie diversificata di vantaggi da estendere alla pratica di Business Analytical. Ecco alcuni dei vantaggi che qualsiasi Business Analyst può ottenere attraverso la creazione e l'implementazione di modelli predittivi.

La modellazione predittiva svolge un ruolo cruciale nel rilevamento di frodi aziendali interne ed esterne. Gli algoritmi del modello funzionano per identificare discrepanze e comportamenti incoerenti per mappare le possibilità di comportamento criminale. I modelli predittivi attaccano qualsiasi vulnerabilità infiltrante per creare un sistema affidabile con l'aumento dei problemi di sicurezza informatica.

Efficienti campagne di marketing possono essere condotte con l'aiuto della modellazione predittiva poiché il processo sfrutta metriche e statistiche relative al comportamento dei clienti e allinea l'agenda della campagna attorno ad esso. I modelli analizzano le tendenze di acquisto, le preferenze e altro sul cliente per lavorare ulteriormente sull'alterazione delle loro strategie di marketing e renderle secondo la richiesta del cliente.

La gestione del rischio è il più grande vantaggio dei modelli predittivi. Ad esempio, istituzioni come le banche utilizzano il punteggio di credito di un individuo per consentire i servizi e gli investimenti, che spesso possono prendere una svolta negativa quando il sistema non riesce a eseguire un controllo dei precedenti sulla persona. Fortunatamente, i modelli predittivi gestiscono il problema analizzando le possibilità di frode o l'affidabilità creditizia di un individuo attraverso dati storici.

Applicazione della modellazione predittiva

Diversi settori applicano modelli predittivi per riscattare vari vantaggi. Ecco alcuni esempi di applicazioni di modellazione predittiva.

Il settore della vendita al dettaglio utilizza la modellazione predittiva per pianificare prodotti e prezzi di conseguenza. Analizzano il comportamento dei clienti, creano eventi promozionali e determinano quali offerte hanno maggiori probabilità di alimentare le vendite.

Il settore bancario utilizza la modellazione predittiva per eseguire controlli in background sull'ottenimento dello stato di ammissibilità di qualsiasi individuo per ridurre il rischio di credito. Conserva inoltre le informazioni sui clienti per estendere vantaggi e offerte.

Il settore manifatturiero utilizza modelli predittivi per analizzare le incongruenze delle prestazioni della catena di approvvigionamento e aiuta a ottimizzare la maggior parte delle risorse limitate. Il settore utilizza frequentemente il modello di Business Analytics per analizzare ciascuna delle sue sezioni e mantenere l'efficienza in tutte.

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Conclusione

La modellazione predittiva è una parte cruciale di Business Analytics, utile per le aziende per raggiungere le loro prestazioni ottimali. I report ottenuti da questi modelli sono ben informati, supportati da parametri e più accurati di qualsiasi altro metodo di previsione per aiutare a migliorare le prestazioni attuali e future dell'organizzazione.