비즈니스 분석의 예측 모델링: 세부 분석

비즈니스 업계에서 경쟁자가 증가함에 따라 성급한 예측은 득보다 실이 더 많습니다. 비즈니스 성장을 촉진하기 위해 시장 아이디어와 추세를 추측하는 것은 계획된 보고서와 통계 기반 보고서가 할 수 있는 것 이상입니다. 이러한 통계는 회사의 더 나은 미래를 위한 활동을 추가로 평가하고 예측하기 위해 고객에게 서비스를 제공하기 위해 회사에서 지속적으로 활용하는 대규모 데이터 흐름을 통해 생성될 수 있습니다. 같은 방식으로 예측 모델링은 비즈니스 분석가가 분석을 활용하여 적용된 예측 모델링 을 만드는 데 도움이 됩니다.

Google 트렌드에 따르면 예측 모델링은 비즈니스 인텔리전스에서 떠오르는 개념입니다. 단순히 시장의 현재 위치를 아는 것 이상으로 데이터베이스를 사용하는 것은 가능한 시장 시나리오를 알고 다른 사람들보다 한 발 앞서 나가는 데 탁월한 이점을 제공합니다. 비즈니스 분석 분야는 더 나은 기회를 창출하기 위해 노력하고 있으며 예측 모델은 정확한 보고서를 강화하는 훌륭한 도구로 밝혀졌습니다.

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그러나 이 둘은 어떻게 함께 작동합니까? 비즈니스 분석에서 예측 모델링을 사용하는 단계와 이점은 무엇입니까? 알아 보자!

예측 모델링이란 무엇입니까?

예측 모델링에는 기계 학습 인공 지능의 도움으로 귀중한 정보를 검색하고 획득한 정보를 수학적 모델에 적용하여 비즈니스의 여러 측면을 예측하는 작업이 포함됩니다. 예측 분석 모델에는 과거 데이터를 처리하는 데이터 마이닝 프로세스로 함께 작동하여 미래 시나리오와 모든 관행의 가정을 예측하는 알고리즘 세트가 포함됩니다.

이 프로세스는 방대한 데이터베이스에 스며들고, 분석하고, 패턴을 식별하고, 가장 가치 있는 정보를 얻고, 분석가가 포괄적으로 유익한 보고서를 작성하는 데 사용합니다. 기업은 예측 모델에 의존하여 가치 있는 예측에서 한 발 앞서서 비즈니스에 경쟁력을 추가합니다. 기업의 변동성은 정확한 통계 기반 통찰력으로 규제될 수 있으며 예측 분석 모델이 이를 생성합니다.

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예측 모델링 유형

비즈니스마다 요구 사항과 사용 가능한 리소스에 가장 적합한 다양한 예측 모델 유형이 필요합니다. 따라서 예측 모델은 관련 예측을 수행하기 위한 다양한 기술로 구성됩니다. 다음은 예측 모델의 몇 가지 예입니다.

• 분류 모델: 여러 산업에서 자주 사용되는 모델인 분류 모델은 과거 데이터를 통해 수집된 정보를 기반으로 데이터를 분류합니다. 데이터 범주는 최신 데이터와 함께 작동하여 추세를 분석하고 예측합니다.

• 예측 모델: 예측 모델은 다양성으로 인해 가장 널리 사용되는 예측 모델입니다. 예측 모델은 메트릭 값과 함께 작동하여 기록 데이터의 패턴을 분석하여 예측을 수행합니다. 예를 들어, 의류 매장은 이전 판매의 기록 데이터를 사용하여 다음 판매에 필요한 제품 수를 예측합니다.

• 클러스터링 모델: 클러스터링 모델은 데이터를 공통 특성을 가진 여러 범주로 정렬하여 데이터 관리를 단순화합니다. 이러한 데이터 세트는 다양한 목적에 대해 간단하고 사용하기 쉽습니다.

• 시계열 모델: 시계열 모델은 기간을 기반으로 데이터베이스를 통해 작동하고 시간 변동 추세가 예측에 도움이 되는 곳에서 사용하기 위해 동일한 범주로 분류하는 예측 모델을 나타냅니다.

• 이상치 모델: 다른 예측 모델은 동종 데이터 유형 또는 공통 속성을 공유하는 모델과 함께 작동하지만 이상치는 비정상적인 데이터 유형과 함께 작동하도록 생성된 유용한 예측 모델입니다. 이상치 예측 모델은 표준과 일치하지 않는 정보를 캡처합니다.

예측 모델링 방법

비즈니스 분석가는 예측 모델링 방법을 선택하여 데이터 구조를 분석할 수 있습니다. 다음은 자주 사용되는 몇 가지 모델입니다.

• 다항식 회귀

다항식 회귀 방법은 잔차와 예측 변수 간의 비선형 관계를 분석하여 프로세스를 수행합니다.

• 단순 선형 회귀

단순 선형 회귀 방법은 두 개의 연속 변수 간의 관계를 사용합니다.

• 다중 선형 회귀

다중 선형 회귀는 통계적 방법을 사용하여 둘 이상의 연속 변수의 관계를 언급합니다.

• 의사결정 트리 회귀

의사결정 트리 회귀는 분류 알고리즘을 생성하기 위해 트리와 같은 구조를 따릅니다. 예측 모델링 방법은 데이터를 처리할 더 작은 청크로 나눕니다.

• 지원 벡터 회귀

지원 벡터 회귀는 주요 데이터 기능을 사용하여 알고리즘을 특성화하는 또 다른 형태의 회귀 방법입니다.

• 나이브 베이즈

이 방법은 과거 데이터를 사용하여 재고 및 생산율과 관련된 예측을 수행합니다. 또한 불일치를 통해 실패를 식별할 수 있으므로 위험 관리를 통해 개선의 여지가 있습니다.

비즈니스 분석에서 예측 모델링의 장점

예측 모델에는 비즈니스 분석 실무로 확장할 수 있는 다양한 이점이 있습니다. 비즈니스 분석가가 예측 모델을 만들고 구현함으로써 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

예측 모델링은 외부 및 내부 비즈니스 사기를 감지하는 데 중요한 역할을 합니다. 모델 알고리즘은 불일치 및 일관성 없는 행동을 식별하여 범죄 행위의 가능성을 매핑합니다. 예측 모델은 침투하는 취약점을 공격하여 사이버 보안 문제가 증가함에 따라 안정적인 시스템을 구축합니다.

프로세스가 고객 행동과 관련된 메트릭 및 통계를 활용하고 이를 중심으로 캠페인 의제를 조정하므로 예측 모델링의 도움으로 효율적인 마케팅 캠페인을 수행할 수 있습니다. 이 모델은 고객에 대한 구매 동향, 선호도 등을 분석하여 마케팅 전략을 변경하고 고객 요구에 맞게 만드는 작업을 추가로 수행합니다.

위험 관리는 예측 모델의 가장 큰 이점입니다. 예를 들어, 은행과 같은 기관은 개인의 신용 점수를 사용하여 서비스 및 투자를 허용하며, 시스템이 해당 개인에 대한 배경 조사에 실패하면 종종 부정적인 방향으로 전환될 수 있습니다. 다행히 예측 모델은 과거 데이터를 통해 사기 가능성이나 개인의 신용도를 분석하여 문제를 처리합니다.

예측 모델링의 적용

다양한 산업에서 다양한 혜택을 받기 위해 예측 모델을 적용합니다. 다음은 예측 모델링 응용 프로그램의 몇 가지 예입니다.

소매 부문 은 예측 모델링을 사용하여 그에 따라 제품과 가격을 계획합니다. 그들은 고객 행동을 분석하고 판촉 행사를 만들고 판매를 촉진할 가능성이 가장 큰 제안을 결정합니다.

은행 부문 은 신용 위험을 줄이기 위해 예측 모델링을 사용하여 개인의 자격 상태 획득에 대한 배경 조사를 실행합니다. 또한 혜택 및 제안을 확장하기 위해 고객 정보를 보유합니다.

제조 부문 은 예측 모델을 사용하여 공급망 성능 불일치를 분석하고 제한된 자원의 대부분을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 업계에서는 비즈니스 분석 모델을 자주 사용하여 각 섹션을 분석하고 모든 섹션에서 효율성을 유지합니다.

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결론

예측 모델링은 비즈니스가 최적의 성과를 달성하는 데 도움이 되는 비즈니스 분석의 중요한 부분입니다. 이러한 모델에서 얻은 보고서는 조직의 현재 및 미래 성과를 개선하는 데 도움이 되는 다른 어떤 예측 방법보다 정보가 풍부하고 메트릭 기반이며 더 정확합니다.