ビジネス分析における予測モデリング：詳細分析

ビジネス業界で競争相手の数が増えるにつれ、不断の予測は利益よりも害を及ぼします。 ビジネスの成長を促進することを期待して市場のアイデアや傾向を推測することは、計画された統計に裏付けられたレポートができることにはほど遠いです。 これらの統計は、企業が一貫して活用する大量のデータフローを通じて生成でき、企業のより良い未来のための活動をさらに評価および予測するために顧客にサービスを提供します。 同様に、予測モデリングは、ビジネスアナリストが分析を活用して適用された予測モデリングを作成するのに役立ちます。

Googleトレンドによると、予測モデリングはビジネスインテリジェンスの新しい概念です。 これは、市場の現在の所在を知るだけでなく、予想される市場シナリオを知り、他の人より一歩先を行くデータベースを使用することにも大きなメリットをもたらします。 ビジネス分析の分野は、より良い機会を生み出すことに向けて取り組んでおり、予測モデルは、正確なレポートを固めるための優れたツールであることが判明しています。

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しかし、これら2つはどのように連携しますか？ ビジネス分析で予測モデリングを使用する手順と利点は何ですか？ 確認してみましょう！

予測モデリングとは何ですか？

予測モデリングでは、機械学習の人工知能を利用して貴重な情報を取得し、取得した情報を数学モデルに適用して、ビジネスのいくつかの側面を予測します。 予測分析モデルには、履歴データを処理するデータマイニングプロセスとして連携して機能する一連のアルゴリズムが含まれ、将来のシナリオと実践のwhat-ifを予測します。

このプロセスは、膨大なデータベースを介して浸透し、分析し、パターンを識別し、最も価値のある情報を取得し、さらにアナリストが有益なレポートを包括的に作成するために使用します。 企業は、予測モデルを利用して、価値のある予測で一歩先を行くことにより、ビジネスに競争力を追加します。 企業のボラティリティは、統計に裏付けられた正確な洞察で規制でき、予測分析モデルはそれを作成するために機能します。

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予測モデリングの種類

ビジネスが異なれば、要件と利用可能なリソースに最適なさまざまな予測モデルタイプが必要になります。 したがって、予測モデルは、関連する予測を行うためのさまざまな手法で構成されています。 予測モデルの例をいくつか示します。

• 分類モデル：複数の業界で頻繁に使用されるモデルである分類モデルは、履歴データを通じて収集された情報に基づいてデータを分類します。 データカテゴリは、新しいデータと連携して傾向を分析し、予測を行います。

• 予測モデル：予測モデルは、その汎用性のために最も顕著に使用される予測モデルです。 予測モデルはメトリック値と連携して、履歴データのパターンを分析することで予測を行います。 たとえば、衣料品店は、前の販売の履歴データを使用して、次の販売に必要な製品の数を予測します。

• クラスタリングモデル：クラスタリングモデルは、共通の特性を持つさまざまなカテゴリにデータを並べ替えることにより、データ管理を簡素化します。 これらのデータセットは単純化されており、さまざまな目的に簡単に使用できます。

• 時系列モデル：時系列モデルは、期間に基づいてデータベースを介して機能する予測モデルを指し、時間変動の傾向が予測を行うのに役立つ場合に使用するために同じものを分類します。

• 外れ値モデル：他の予測モデルは同種のデータ型または共通の属性を共有するモデルで機能しますが、外れ値は異常なデータ型で機能するように作成された便利な予測モデルです。 外れ値予測モデルは、標準と一致しない情報をキャプチャします。

予測モデリングの方法

ビジネスアナリストは、予測モデリング手法を選択してデータ構造を分析できます。 これらの頻繁に使用されるモデルのいくつかを次に示します。

• 多項式回帰

多項式回帰法は、残差と予測子の間の非線形関係を分析して、プロセスを実行します。

• 単純な線形回帰

単純線形回帰法は、2つの連続変数間の関係を使用します。

• 重回帰

重回帰は、統計的手法を使用して、複数の連続変数の関係に言及します。

• デシジョンツリー回帰

デシジョンツリー回帰は、ツリーのような構造に従って分類アルゴリズムを作成します。 予測モデリング手法では、データを小さなチャンクに分割して処理します。

• ベクトル回帰をサポートする

サポートベクター回帰は、主要なデータ機能を使用してアルゴリズムを特徴付ける別の形式の回帰方法です。

• ナイーブベイズ

この方法では、履歴データを使用して、在庫と生産率に関連する予測を行います。 また、不整合によって障害を特定できるため、リスク管理による改善の余地があります。

ビジネス分析における予測モデリングの利点

予測モデルには、ビジネス分析の実践に拡張するためのさまざまな利点があります。 ビジネスアナリストが予測モデルを作成して実装することで得られるメリットのいくつかを次に示します。

予測モデリングは、外部および内部のビジネス詐欺を検出する上で重要な役割を果たします。 モデルアルゴリズムは、不一致や一貫性のない動作を特定して、犯罪行為の可能性を明らかにするように機能します。 予測モデルは、浸透する脆弱性を攻撃して、サイバーセキュリティの問題が増大する信頼性の高いシステムを作成します。

プロセスは顧客の行動に関連する指標と統計を活用し、キャンペーンのアジェンダをそれに合わせて調整するため、効率的なマーケティングキャンペーンは予測モデリングの助けを借りて実施できます。 モデルは、顧客に関する購入傾向、好みなどを分析して、マーケティング戦略の変更と顧客の需要に応じた戦略の作成にさらに取り組みます。

リスク管理は、予測モデルの最大の利点です。 たとえば、銀行などの機関は、個人のクレジットスコアを使用してサービスと投資を許可します。これは、システムが個人の身元調査を行わない場合に、しばしばマイナスの方向に進む可能性があります。 幸いなことに、予測モデルは、履歴データを通じて詐欺の可能性や個人の信用度を分析することで問題を処理します。

予測モデリングの適用

さまざまな業界が予測モデルを適用して、さまざまなメリットを利用しています。 予測モデリングアプリケーションの例をいくつか示します。

小売部門は、予測モデリングを使用して、それに応じて製品と価格を計画します。 彼らは顧客の行動を分析し、販促イベントを作成し、どのオファーが売り上げを促進する可能性が最も高いかを判断します。

銀行セクターは、予測モデリングを使用して、個人の適格性ステータスを取得する際の身元調査を実行し、信用リスクを軽減します。 また、顧客情報を保持して、特典やオファーを拡張します。

製造部門は、予測モデルを使用してサプライチェーンのパフォーマンスの不整合を分析し、限られたリソースのほとんどを最適化するのに役立ちます。 業界では、ビジネス分析モデルを頻繁に使用して、各セクションを分析し、すべてのセクションで効率を維持しています。

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結論

予測モデリングはビジネス分析の重要な部分であり、企業が最適なパフォーマンスを達成するのに役立ちます。 これらのモデルから得られたレポートは、組織の現在および将来のパフォーマンスを向上させるのに役立つ、十分な情報に基づいた、メトリックに裏打ちされた、他のどの予測方法よりも正確です。