业务分析中的预测建模：详细分析

随着商业行业的竞争者越来越多，优柔寡断的预测弊大于利。 猜测市场想法和趋势以期推动业务增长远非计划和统计支持的报告所能做到的。 这些统计数据可以通过公司持续利用的大量数据流来生成，以服务于他们的客户，以进一步评估和预测活动，为公司创造更美好的未来。 同样，预测建模有助于业务分析师利用分析来创建应用预测建模。

根据谷歌趋势，预测建模是商业智能中的一个新兴概念。 使用数据库不仅可以了解市场的当前行踪，还可以了解可能的市场情况并领先于其他人，这对使用数据库具有极大的好处。 商业分析领域致力于创造更好的机会，而预测模型正在成为巩固准确报告的绝佳工具。

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但这两者如何协同工作？ 在业务分析中使用预测建模的步骤和好处是什么？ 让我们来了解一下！

什么是预测建模？

预测建模涉及在机器学习人工智能的帮助下检索有价值的信息，并将获取的信息应用到数学模型中来预测企业的多个方面。 预测分析模型包括一组算法，它们作为处理历史数据的数据挖掘过程协同工作，以预测未来场景和任何实践的假设。

该过程渗透到庞大的数据库中，分析、识别模式，获得最有价值的信息，并被分析师进一步用于创建全面的信息报告。 公司依靠预测模型通过有价值的预测领先一步来为其业务增加竞争优势。 公司的波动性可以通过准确的、有统计数据支持的洞察力来调节，而预测分析模型可以创造同样的结果。

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预测建模的类型

不同的企业需要最适合其需求和可用资源的不同预测模型类型。 因此，预测模型由不同的技术组成，以进行相关的预测。 以下是一些预测模型的示例。

• 分类模型：在多个行业中经常使用的模型，分类模型根据通过历史数据收集的信息对数据进行分类。 数据类别与较新的数据一起分析趋势并做出预测。

• 预测模型：预测模型由于其多功能性而成为最常用的预测模型。 预测模型使用度量值通过分析历史数据中的模式进行预测。 例如，一家服装店借助上一次销售的历史数据来预测下一次销售所需的产品数量。

• 聚类模型：聚类模型通过将数据分类到具有共同特征的不同类别来简化数据管理。 这些数据集经过简化且易于用于各种目的。

• 时间序列模型：时间序列模型是指一种预测模型，它根据时间段在数据库中工作，并将其分类以在时间变化趋势有助于进行预测的情况下使用。

• 异常值模型：虽然其他预测模型适用于同质数据类型或共享共同属性的数据类型，但异常值是一种有用的预测模型，可用于处理异常数据类型。 离群值预测模型捕获不符合规范的信息。

预测建模方法

业务分析师可以选择预测建模方法来分析数据结构。 以下是其中一些常用的模型。

• 多项式回归

多项式回归方法分析残差和预测变量之间的非线性关系以执行该过程。

• 简单线性回归

简单线性回归方法使用两个连续变量之间的关系。

• 多元线性回归

多元线性回归使用一种统计方法来提及多个连续变量的关系。

• 决策树回归

决策树回归遵循树状结构来创建分类算法。 预测建模方法将数据分成更小的块进行处理。

• 支持向量回归

支持向量回归是另一种形式的回归方法，它使用关键数据特征来表征算法。

• 朴素贝叶斯

该方法通过使用历史数据进行与库存和生产率相关的预测。 它还可以通过不一致来识别故障，从而为风险管理留出改进空间。

业务分析中预测建模的优势

预测模型具有多种优势，可以扩展到业务分析实践。 以下是任何业务分析师可以通过创建和实施预测模型获得的一些好处。

预测建模在检测外部和内部业务欺诈方面起着至关重要的作用。 模型算法用于识别差异和不一致的行为，以绘制出犯罪行为的可能性。 随着网络安全问题的增长，预测模型会攻击任何渗透漏洞，以创建可靠的系统。

在预测建模的帮助下，可以进行有效的营销活动，因为该过程利用与客户行为相关的指标和统计数据，并围绕它调整其活动议程。 这些模型分析了客户的购买趋势、偏好和更多信息，以进一步改变他们的营销策略并根据客户需求进行调整。

风险管理是预测模型的最大好处。 例如，银行等机构使用个人的信用评分来允许服务和投资，当系统未能对个人进行背景调查时，这通常会发生负面影响。 幸运的是，预测模型通过历史数据分析欺诈的可能性或个人的信誉来处理这个问题。

预测建模的应用

不同的行业应用预测模型来兑换各种好处。 以下是预测建模应用程序的一些示例。

零售业使用预测模型来相应地规划产品和价格。 他们分析客户行为，创建促销活动，并确定哪些优惠最有可能推动销售。

银行业使用预测模型对获得任何个人的资格状态进行背景调查，以降低信用风险。 它还保留客户信息以扩展利益和优惠。

制造业使用预测模型来分析供应链绩效的不一致性，并帮助优化大部分有限的资源。 该行业经常使用业务分析模型来分析其每个部分并始终保持效率。

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结论

预测建模是业务分析的重要组成部分，有助于企业达到最佳绩效。 从这些模型中获得的报告信息丰富、有指标支持，并且比任何其他预测方法更准确，有助于改善组织当前和未来的绩效。