Modelarea predictivă în Business Analytics: Analiză detaliată

Cu un număr tot mai mare de concurenți în industria de afaceri, proiecțiile nehotărâte fac mai mult rău decât bine. Ghicirea ideilor și tendințelor pieței în speranța de a alimenta creșterea afacerii nu este deloc aproape de ceea ce pot face rapoartele planificate și susținute de statistici. Aceste statistici pot fi generate prin fluxul mare de date utilizat în mod constant de companii pentru a-și servi clienții pentru a evalua și prognoza în continuare activitățile pentru un viitor mai bun pentru companie. În același mod, modelarea predictivă funcționează pentru a ajuta analiștii de afaceri să folosească analiza pentru a crea modelare predictivă aplicată .

Potrivit Google Trends, modelarea predictivă este un concept emergent în Business Intelligence. Acesta oferă un avantaj excelent pentru utilizarea bazelor de date mai mult decât doar cunoașterea locației actuale a pieței, dar și cunoașterea scenariilor probabile ale pieței și a face un pas înaintea celorlalți. Domeniul Business Analytics lucrează pentru a genera oportunități mai bune, iar modelele predictive se dovedesc a fi un instrument excelent pentru a consolida rapoarte precise.

Învață Cursuri de Business Analytics online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Dar cum lucrează cei doi împreună? Care sunt pașii și beneficiile utilizării modelării predictive în Business Analytics? Să aflăm!

Ce este modelarea predictivă?

Modelarea predictivă presupune preluarea de informații valoroase cu ajutorul inteligenței artificiale de învățare automată și aplicarea informațiilor dobândite în modele matematice pentru a prognoza mai multe aspecte pentru afaceri. Modelele de analiză predictivă includ seturi de algoritmi care funcționează împreună ca un proces de extragere a datelor care se ocupă de date istorice pentru a prezice scenarii viitoare și ce ar fi orice practică.

Procesul se scurge prin baza de date vastă, analizează, identifică modele, obține cele mai valoroase informații și este folosit în continuare de analiști pentru a crea rapoarte informative cuprinzătoare. Companiile se bazează pe modele predictive pentru a adăuga un avantaj competitiv afacerilor lor, rămânând cu un pas înainte cu proiecții valoroase. Volatilitatea companiilor poate fi reglementată cu informații precise, susținute de statistici, iar modelele de analiză predictivă funcționează pentru a crea același lucru.

Explorați programele noastre de analiză a afacerilor de la cele mai bune universități din lume

Tipuri de modelare predictivă

Diferite companii necesită diferite tipuri de modele predictive, care se potrivesc cel mai bine cerințelor lor și resurselor disponibile. Prin urmare, modelele predictive sunt compuse din diferite tehnici pentru a face predicții relevante. Iată câteva exemple de modele predictive.

• Modele de clasificare: un model folosit frecvent în mai multe industrii, modelele de clasificare clasifică datele pe baza informațiilor colectate prin date istorice. Categoriile de date lucrează cu date mai noi pentru a analiza tendințele și a face proiecții.

• Modele de prognoză: Modelele de prognoză sunt cele mai utilizate modele predictive datorită versatilității lor. Modelele de prognoză funcționează cu valorile metrice pentru a face predicții prin analizarea tiparelor din datele istorice. De exemplu, un magazin de îmbrăcăminte prezice numărul de produse de care au nevoie pentru următoarea vânzare cu ajutorul datelor istorice din vânzarea anterioară.

• Model de grupare: Modelul de grupare simplifică gestionarea datelor prin sortarea datelor în diferite categorii cu caracteristici comune. Aceste seturi de date sunt simplificate și ușor de utilizat pentru diferite scopuri.

• Modele de serie de timp: Modelul de serie de timp se referă la un model predictiv care funcționează prin baze de date bazate pe perioade de timp și le clasifică pe aceleași categorii pentru a fi utilizate acolo unde tendințele de variație în timp sunt utile pentru a face predicții.

• Modele Outliers: în timp ce alte modele predictive funcționează cu tipuri de date omogene sau cu acelea care au un atribut comun, Outliers este un model predictiv util creat pentru a funcționa cu tipuri de date anormale. Modelul predictiv Outlier captează informațiile care nu se aliniază cu norma.

Metode de modelare predictivă

Analiștii de afaceri pot alege metode de modelare predictivă pentru a analiza structurile de date. Iată câteva dintre aceste modele utilizate frecvent.

• Regresia polinomială

Metoda regresiei polinomiale analizează relația neliniară dintre reziduuri și predictorul pentru a efectua procesul.

• Regresia liniară simplă

Metoda regresiei liniare simplă utilizează relația dintre două variabile continue.

• Regresia liniară multiplă

Regresia liniară multiplă folosește o metodă statistică pentru a menționa relația dintre mai mult de o variabilă continuă.

• Regresia arborelui de decizie

Regresia arborelui de decizie urmează o structură de tip arbore pentru a crea algoritmi de clasificare. Metoda de modelare predictivă împarte datele în bucăți mai mici pentru a fi procesate.

• Sprijină regresia vectorială

Regresia vectorială de suport este o altă formă de metodă de regresie care utilizează caracteristici cheie ale datelor pentru a caracteriza algoritmii.

• Bayes naiv

Metoda face predicții legate de stocurile și ratele de producție folosind date istorice. De asemenea, poate identifica eșecurile prin inconsecvențe, permițând spațiu de îmbunătățire cu gestionarea riscurilor.

Avantajele modelării predictive în Business Analytics

Modelele predictive au un set divers de avantaje care pot fi extinse la practica Business Analytical. Iată câteva dintre beneficiile pe care le poate obține orice analist de afaceri prin crearea și implementarea modelelor predictive.

Modelarea predictivă joacă un rol crucial în detectarea fraudelor externe și interne. Algoritmii model funcționează pentru a identifica discrepanțele și comportamentul inconsecvent pentru a identifica posibilitățile de comportament criminal. Modelele predictive atacă orice vulnerabilități care se infiltrează pentru a crea un sistem fiabil odată cu creșterea problemelor de securitate cibernetică.

Campaniile de marketing eficiente pot fi desfășurate cu ajutorul modelării predictive, deoarece procesul folosește valorile și statisticile legate de comportamentul clienților și își aliniază agenda campaniei în jurul acestuia. Modelele analizează tendințele de cumpărare, preferințele și multe altele despre client pentru a continua să își modifice strategiile de marketing și să le facă conform cererii clientului.

Managementul riscului este cel mai mare beneficiu al modelelor predictive. De exemplu, instituții precum băncile folosesc scorul de credit al unei persoane pentru a permite serviciile și investițiile, care deseori pot lua o întorsătură negativă atunci când sistemul nu reușește să verifice antecedentele persoanei respective. Din fericire, modelele predictive abordează problema analizând șansele de fraudă sau bonitatea unui individ prin intermediul datelor istorice.

Aplicarea modelării predictive

Diverse industrii aplică modele predictive pentru a valorifica diverse beneficii. Iată câteva exemple de aplicații de modelare predictivă.

Sectorul de vânzare cu amănuntul folosește modelarea predictivă pentru a planifica produsele și prețurile în consecință. Aceștia analizează comportamentul clienților, creează evenimente promoționale și determină care oferte sunt cele mai susceptibile de a alimenta vânzările.

Sectorul bancar folosește modelarea predictivă pentru a efectua verificări de antecedente cu privire la obținerea statutului de eligibilitate al oricărei persoane pentru a reduce riscul de credit. De asemenea, păstrează informațiile despre clienți pentru a extinde beneficiile și ofertele.

Sectorul de producție utilizează modele predictive pentru a analiza inconsecvențele performanței lanțului de aprovizionare și ajută la optimizarea majorității resurselor limitate. Industria utilizează frecvent modelul Business Analytics pentru a analiza fiecare dintre secțiunile sale și pentru a menține eficiența în toate.

Transformați-vă abilitățile de analiză a afacerii cu certificare

Doriți să vă consolidați CV-ul cu abilitățile potrivite de Business Analytics? Programul de management executiv al upGrad în inovare strategică, marketing digital și analiză de afaceri este locul potrivit pentru tine!

Programul este creat în urma celor mai căutate abilități din industria Business Analytics, sub îndrumarea experților din industrie. Compilează subiecte precum vizualizarea datelor, explorarea, analiza datelor, tehnicile avansate de învățare automată și multe altele, pentru a vă menține setul de abilități relevant.

Pe lângă extinderea unei structuri de curs bine compilate, platforma oferă beneficii suplimentare de rețele peer-to-peer, îndrumare în carieră, mentorat etc. Consultați cursul pe upGrad și găsiți multe altele pentru a vă îmbunătăți CV-ul de analist de afaceri pentru oportunități interesante!

Citiți alte articole legate de Business Analytics

Concluzie

Modelarea predictivă este o parte esențială a Business Analytics, utilă pentru companii pentru a-și atinge performanța optimă. Rapoartele obținute din aceste modele sunt bine informate, susținute de metrici și mai precise decât orice altă metodă de predicție pentru a ajuta la îmbunătățirea performanței actuale și viitoare a organizației.