Modelowanie predykcyjne w analityce biznesowej: analiza szczegółowa

Wraz z rosnącą liczbą konkurentów w branży biznesowej niepewne prognozy przynoszą więcej szkody niż pożytku. Zgadywanie pomysłów rynkowych i trendów w nadziei na napędzanie rozwoju biznesu nie jest nawet w pobliżu tego, co mogą być planowane i poparte statystykami. Statystyki te mogą być generowane dzięki dużemu przepływowi danych konsekwentnie wykorzystywanemu przez firmy do obsługi klientów w celu dalszej oceny i prognozowania działań na rzecz lepszej przyszłości firmy. W ten sam sposób modelowanie predykcyjne pomaga analitykom biznesowym w wykorzystaniu analiz do tworzenia stosowanego modelowania predykcyjnego .

Według Google Trends modelowanie predykcyjne to nowa koncepcja w Business Intelligence. Daje to doskonałą korzyść w korzystaniu z baz danych nie tylko znając aktualne położenie rynku, ale także znając prawdopodobne scenariusze rynkowe i wyprzedzając innych. Dziedzina analityki biznesowej pracuje nad generowaniem lepszych możliwości, a modele predykcyjne okazują się doskonałym narzędziem do utrwalania dokładnych raportów.

Ucz się online kursów Business Analytics z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Ale jak te dwie rzeczy współpracują ze sobą? Jakie są kroki i korzyści wynikające z zastosowania modelowania predykcyjnego w analityce biznesowej? Dowiedzmy Się!

Co to jest modelowanie predykcyjne?

Modelowanie predykcyjne polega na pobieraniu cennych informacji za pomocą sztucznej inteligencji uczenia maszynowego i stosowaniu uzyskanych informacji w modelach matematycznych do prognozowania kilku aspektów dla biznesu. Modele analizy predykcyjnej obejmują zestawy algorytmów, które współpracują ze sobą jako proces eksploracji danych zajmujący się danymi historycznymi w celu przewidywania przyszłych scenariuszy i „co-jeśli” dowolnej praktyki.

Proces przenika przez ogromną bazę danych, analizuje, identyfikuje wzorce, pozyskuje najcenniejsze informacje i jest dalej wykorzystywany przez analityków do tworzenia kompleksowych raportów informacyjnych. Firmy polegają na modelach predykcyjnych, aby zwiększyć konkurencyjność swoich firm, będąc o krok do przodu dzięki cennym prognozom. Zmienność firm można regulować za pomocą dokładnych, popartych statystykami spostrzeżeń, a modele analizy predykcyjnej działają, aby stworzyć to samo.

Poznaj nasze programy Business Analytics z najlepszych światowych uniwersytetów

Rodzaje modelowania predykcyjnego

Różne firmy wymagają różnych typów modeli predykcyjnych najlepiej dopasowanych do ich wymagań i dostępnych zasobów. W związku z tym modele predykcyjne składają się z różnych technik umożliwiających dokonywanie odpowiednich prognoz. Oto kilka przykładów modeli predykcyjnych.

• Modele klasyfikacyjne: Często używany model w wielu branżach. Modele klasyfikacyjne kategoryzują dane na podstawie informacji zebranych na podstawie danych historycznych. Kategorie danych współpracują z nowszymi danymi w celu analizowania trendów i tworzenia prognoz.

• Modele prognostyczne: Modele prognostyczne są najczęściej używanymi modelami predykcyjnymi ze względu na ich wszechstronność. Modele prognoz współpracują z wartościami metryk, aby dokonywać prognoz, analizując wzorce w danych historycznych. Na przykład sklep odzieżowy przewiduje liczbę produktów potrzebnych do następnej sprzedaży na podstawie danych historycznych z poprzedniej sprzedaży.

• Model klastrowy: Model klastrowy upraszcza zarządzanie danymi poprzez sortowanie danych na różne kategorie o wspólnych cechach. Te zbiory danych są uproszczone i łatwe w użyciu do różnych celów.

• Modele szeregów czasowych: Model szeregów czasowych odnosi się do modelu predykcyjnego, który działa w oparciu o bazy danych na podstawie okresów czasu i kategoryzuje to samo, gdy trendy zmienności czasowej są przydatne do prognozowania.

• Modele odstające: Podczas gdy inne modele predykcyjne działają z jednorodnymi typami danych lub tymi, które mają wspólny atrybut, Modele odstające to pomocny model predykcyjny stworzony do pracy z anomalnymi typami danych. Model predykcyjny Outlier przechwytuje informacje, które nie są zgodne z normą.

Metody modelowania predykcyjnego

Analitycy biznesowi mogą wybrać metody modelowania predykcyjnego do analizy struktur danych. Oto kilka z tych często używanych modeli.

• Regresja wielomianowa

Metoda regresji wielomianowej analizuje nieliniową zależność między resztami a predyktorem do przeprowadzenia procesu.

• Prosta regresja liniowa

Metoda prostej regresji liniowej wykorzystuje relację między dwiema zmiennymi ciągłymi.

• Wielokrotna regresja liniowa

Wielokrotna regresja liniowa wykorzystuje metodę statystyczną, aby wspomnieć o związku więcej niż jednej zmiennej ciągłej.

• Regresja drzewa decyzyjnego

Regresja drzewa decyzyjnego ma strukturę podobną do drzewa w celu tworzenia algorytmów klasyfikacji. Metoda modelowania predykcyjnego dzieli dane na mniejsze fragmenty do przetworzenia.

• Regresja wektorów wsparcia

Regresja wektora nośnego to kolejna forma metody regresji, która wykorzystuje kluczowe cechy danych do scharakteryzowania algorytmów.

• Naiwny Bayes

Metoda dokonuje prognoz związanych ze wskaźnikami zapasów i produkcji przy użyciu danych historycznych. Może również identyfikować awarie poprzez niespójności, co pozwala na poprawę zarządzania ryzykiem.

Zalety modelowania predykcyjnego w analityce biznesowej

Modele predykcyjne mają różnorodny zestaw zalet, które można rozszerzyć na praktykę analizy biznesowej. Oto niektóre z korzyści, jakie każdy analityk biznesowy może odnieść dzięki tworzeniu i wdrażaniu modeli predykcyjnych.

Modelowanie predykcyjne odgrywa kluczową rolę w wykrywaniu zewnętrznych i wewnętrznych oszustw biznesowych. Algorytmy modelowe służą do identyfikacji rozbieżności i niespójnych zachowań, aby określić możliwości zachowań przestępczych. Modele predykcyjne atakują wszelkie przenikające luki, aby stworzyć niezawodny system wraz z rosnącymi problemami z cyberbezpieczeństwem.

Skuteczne kampanie marketingowe można prowadzić za pomocą modelowania predykcyjnego, ponieważ proces wykorzystuje metryki i statystyki związane z zachowaniem klientów i dostosowuje do nich program kampanii. Modele analizują trendy zakupowe, preferencje i więcej informacji o kliencie, aby dalej pracować nad zmianą ich strategii marketingowych i dostosowaniem ich do wymagań klientów.

Największą zaletą modeli predykcyjnych jest zarządzanie ryzykiem. Na przykład instytucje, takie jak banki, wykorzystują ocenę kredytową osoby, aby umożliwić usługi i inwestycje, co często może przybrać negatywny obrót, gdy system nie sprawdzi przeszłości danej osoby. Na szczęście modele predykcyjne radzą sobie z problemem, analizując szanse oszustwa lub zdolność kredytową osoby na podstawie danych historycznych.

Zastosowanie modelowania predykcyjnego

Różne branże stosują modele predykcyjne w celu uzyskania różnych korzyści. Oto kilka przykładów aplikacji do modelowania predykcyjnego.

Sektor detaliczny wykorzystuje modelowanie predykcyjne do odpowiedniego planowania produktów i cen. Analizują zachowania klientów, tworzą akcje promocyjne i określają, które oferty z największym prawdopodobieństwem napędzają sprzedaż.

Sektor bankowy korzysta z modelowania predykcyjnego, aby przeprowadzać weryfikację w zakresie uzyskiwania statusu kwalifikowalności danej osoby w celu zmniejszenia ryzyka kredytowego. Zachowuje również informacje o klientach w celu rozszerzenia korzyści i ofert.

Sektor produkcyjny wykorzystuje modele predykcyjne do analizy niespójności wydajności łańcucha dostaw i pomaga zoptymalizować większość ograniczonych zasobów. Branża często wykorzystuje model Business Analytics do analizowania każdej ze swoich sekcji i utrzymania efektywności we wszystkich.

Zmień swoje umiejętności w zakresie analityki biznesowej dzięki certyfikacji

Czy chcesz wzmocnić swoje CV dzięki odpowiednim umiejętnościom w zakresie analityki biznesowej? Program zarządzania wykonawczego upGrad w zakresie innowacji strategicznych, marketingu cyfrowego i analityki biznesowej to właściwe miejsce dla Ciebie!

Program jest tworzony zgodnie z najbardziej poszukiwanymi umiejętnościami w branży Business Analytics, pod okiem ekspertów branżowych. Łączy takie tematy, jak wizualizacja danych, eksploracja, analiza danych, zaawansowane techniki uczenia maszynowego i inne, aby utrzymać odpowiedni zestaw umiejętności.

Oprócz rozszerzenia dobrze opracowanej struktury kursu, platforma zapewnia dodatkowe korzyści w postaci nawiązywania kontaktów peer-to-peer, poradnictwa zawodowego, mentoringu itp. Zapoznaj się z kursem na upGrad i znajdź wiele innych, aby ulepszyć swoje CV Business Analyst, aby uzyskać ekscytujące możliwości!

Przeczytaj nasze inne artykuły związane z analityką biznesową

Wniosek

Modelowanie predykcyjne to kluczowa część Business Analytics, która pomaga firmom osiągnąć optymalną wydajność. Raporty uzyskane z tych modeli są dobrze poinformowane, poparte metrykami i dokładniejsze niż jakakolwiek inna metoda przewidywania, aby pomóc poprawić bieżące i przyszłe wyniki organizacji.