Прогнозное моделирование в бизнес-аналитике: подробный анализ

В условиях растущего числа конкурентов в бизнес-индустрии нерешительные прогнозы приносят больше вреда, чем пользы. Угадывание рыночных идей и тенденций в надежде стимулировать рост бизнеса — это далеко не то, что могут сделать запланированные и подкрепленные статистикой отчеты. Эти статистические данные могут быть получены с помощью большого потока данных, которые компании постоянно используют для обслуживания своих клиентов для дальнейшей оценки и прогнозирования деятельности для лучшего будущего для компании. Точно так же прогнозное моделирование помогает бизнес-аналитикам использовать аналитику для создания прикладного прогнозного моделирования .

Согласно Google Trends, прогнозное моделирование — это новая концепция бизнес-аналитики. Использование баз данных приносит большую пользу, чем просто знание текущего положения рынка, но также знание вероятных рыночных сценариев и возможность опережать других. Область бизнес-аналитики работает над созданием лучших возможностей, а прогностические модели оказываются отличным инструментом для получения точных отчетов.

Изучайте онлайн-курсы по бизнес-аналитике в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Но как эти двое работают вместе? Каковы шаги и преимущества использования прогнозного моделирования в бизнес-аналитике? Давай выясним!

Что такое прогнозное моделирование?

Прогнозное моделирование включает в себя извлечение ценной информации с помощью искусственного интеллекта машинного обучения и применение полученной информации в математических моделях для прогнозирования нескольких аспектов бизнеса. Модели прогнозной аналитики включают в себя наборы алгоритмов, которые работают вместе как процесс интеллектуального анализа данных, обрабатывающий исторические данные для прогнозирования будущих сценариев и возможных вариантов любой практики.

Процесс просачивается через обширную базу данных, анализирует, выявляет закономерности, получает наиболее ценную информацию и в дальнейшем используется аналитиками для всестороннего создания информативных отчетов. Компании полагаются на прогностические модели, чтобы повысить конкурентоспособность своего бизнеса, оставаясь на шаг впереди с ценными прогнозами. Волатильность компаний можно регулировать с помощью точных статистических данных, а модели прогнозной аналитики работают для того, чтобы создать то же самое.

Ознакомьтесь с нашими программами бизнес-аналитики от лучших университетов мира

Типы прогнозного моделирования

Разным предприятиям требуются разные типы прогностических моделей, наиболее подходящие для их требований и доступных ресурсов. Таким образом, прогностические модели состоят из различных методов, позволяющих делать соответствующие прогнозы. Вот несколько примеров прогностических моделей.

• Модели классификации. Модели классификации, которые часто используются в различных отраслях, классифицируют данные на основе информации, собранной с помощью исторических данных. Категории данных работают с новыми данными для анализа тенденций и составления прогнозов.

• Прогнозные модели. Прогнозные модели являются наиболее широко используемыми прогностическими моделями из-за их универсальности. Прогнозные модели работают со значениями метрик, чтобы делать прогнозы, анализируя закономерности в исторических данных. Например, магазин одежды прогнозирует количество товаров, которое им потребуется для следующей продажи, с помощью исторических данных о предыдущей продаже.

• Модель кластеризации. Модель кластеризации упрощает управление данными за счет сортировки данных по разным категориям с общими характеристиками. Эти наборы данных упрощены и просты в использовании для различных целей.

• Модели временных рядов: Модель временных рядов относится к модели прогнозирования, которая работает с базами данных на основе периодов времени и классифицирует их для использования там, где тенденции изменения времени полезны для прогнозирования.

• Модели выбросов. В то время как другие прогностические модели работают с однородными типами данных или с теми, которые имеют общий атрибут, выбросы — это полезная прогностическая модель, созданная для работы с аномальными типами данных. Прогностическая модель выброса фиксирует информацию, которая не соответствует норме.

Методы прогнозного моделирования

Бизнес-аналитики могут выбирать методы прогнозного моделирования для анализа структур данных. Вот некоторые из этих часто используемых моделей.

• Полиномиальная регрессия

Метод полиномиальной регрессии анализирует нелинейную связь между остатками и предиктором для выполнения процесса.

• Простая линейная регрессия

Метод простой линейной регрессии использует взаимосвязь между двумя непрерывными переменными.

• Множественная линейная регрессия

Множественная линейная регрессия использует статистический метод, чтобы указать взаимосвязь более чем одной непрерывной переменной.

• Регрессия дерева решений

Регрессия дерева решений следует древовидной структуре для создания алгоритмов классификации. Метод прогнозного моделирования делит данные на более мелкие фрагменты для обработки.

• Опорная векторная регрессия

Регрессия опорных векторов — это еще одна форма метода регрессии, в котором используются ключевые функции данных для характеристики алгоритмов.

• Наивный Байес

Метод делает прогнозы, связанные с запасами и темпами производства, используя исторические данные. Он также может выявлять сбои из-за несоответствий, позволяя улучшить управление рисками.

Преимущества прогнозного моделирования в бизнес-аналитике

Прогностические модели имеют целый ряд преимуществ, которые можно использовать в практике бизнес-аналитики. Вот некоторые преимущества, которые может получить любой бизнес-аналитик, создавая и внедряя прогностические модели.

Прогнозное моделирование играет решающую роль в обнаружении внешнего и внутреннего мошенничества в бизнесе. Алгоритмы моделей работают для выявления несоответствий и непоследовательного поведения, чтобы наметить возможности преступного поведения. Прогнозные модели атакуют любые просачивающиеся уязвимости, чтобы создать надежную систему с ростом проблем кибербезопасности.

Эффективные маркетинговые кампании можно проводить с помощью прогнозного моделирования, поскольку в процессе используются показатели и статистика, связанные с поведением клиентов, и согласовывается с ним программа кампании. Модели анализируют покупательские тенденции, предпочтения и многое другое о клиенте, чтобы в дальнейшем работать над изменением своих маркетинговых стратегий и приведением их в соответствие с требованиями клиентов.

Управление рисками является самым большим преимуществом прогностических моделей. Например, такие учреждения, как банки, используют кредитный рейтинг человека, чтобы разрешить услуги и инвестиции, что часто может иметь отрицательный результат, когда система не может проверить биографические данные человека. К счастью, прогностические модели решают эту проблему, анализируя вероятность мошенничества или кредитоспособность человека на основе исторических данных.

Применение прогнозного моделирования

Различные отрасли промышленности применяют прогностические модели для получения различных преимуществ. Вот несколько примеров приложений прогнозного моделирования.

Сектор розничной торговли использует прогнозное моделирование для соответствующего планирования продуктов и цен. Они анализируют поведение клиентов, создают рекламные мероприятия и определяют, какие предложения с наибольшей вероятностью стимулируют продажи.

Банковский сектор использует прогнозное моделирование для проверки биографических данных при получении статуса приемлемости любого лица для снижения кредитного риска. Он также сохраняет информацию о клиентах для расширения преимуществ и предложений.

Производственный сектор использует прогностические модели для анализа несоответствий в работе цепочки поставок и помогает оптимизировать большую часть ограниченных ресурсов. В отрасли часто используется модель бизнес-аналитики для анализа каждого из ее разделов и поддержания эффективности на всех этапах.

Измените свои навыки бизнес-аналитики с помощью сертификации

Хотите усилить свое резюме правильными навыками бизнес-аналитики? Программа исполнительного менеджмента upGrad по стратегическим инновациям, цифровому маркетингу и бизнес-аналитике — это то, что вам нужно!

Программа создана с учетом самых востребованных навыков в отрасли бизнес-аналитики под руководством отраслевых экспертов. Он объединяет такие предметы, как визуализация данных, исследование, анализ данных, передовые методы машинного обучения и другие, чтобы поддерживать актуальность вашего набора навыков.

Наряду с расширением хорошо скомпилированной структуры курса, платформа предоставляет дополнительные преимущества в виде одноранговых сетей, профориентации, наставничества и т. д. Ознакомьтесь с курсом на upGrad и найдите множество других, которые помогут улучшить ваше резюме бизнес-аналитика и получить интересные возможности!

Прочтите наши другие статьи, связанные с бизнес-аналитикой

Вывод

Прогнозное моделирование — важнейшая часть бизнес-аналитики, помогающая компаниям достичь оптимальной производительности. Отчеты, полученные с помощью этих моделей, хорошо информированы, основаны на показателях и более точны, чем любой другой метод прогнозирования, что помогает улучшить текущую и будущую производительность организации.