什么是预测分析？ 它为什么如此重要？

数据分析的适用性改变了企业开展运营的方式并提高了跨部门的盈利能力。 分析存储的数据有助于更好地了解企业的​​表现，并对任何公司的决策能力产生积极影响。 不同的数据分析领域旨在通过消除不需要的人工来提高效率，否则这些人工可以被引导到新的以研究为导向的工作上。

您可以在四个详细的分支下研究数据分析：

• 描述性分析
• 诊断分析
• 预测分析
• 规范性分析

本文主要关注预测分析。 我们将介绍预测分析的工作并探索其在不同行业中的应用。

什么是预测分析？

预测分析是数据分析的一个分支，它根据过去的数据和信息预测事件的未来结果。 结果是通过使用广泛的现代技术计算得出的，这些技术包括各种数学过程、统计建模、机器学习、数据挖掘、大数据等等。

使用预测分析，通过多次试验和错误循环做出高度准确的预测。 企业使用该技术深入了解未来事件，以改进决策并促进销售最大化。

只有拥有扎实的描述性、诊断性和规范性研究背景，才能获得有关预测分析的详细知识。

了解预测分析的工作原理

预测分析基于利用历史数据来发现实时洞察的蓝图。 它依赖于以循环顺序重复几个步骤来提高每个预测模型的准确性和可行性。

以下是预测分析涉及的步骤：

1. 了解企业
2. 分析业务数据
3. 为模型准备数据
4. 准备模型
5. 评估
6. 处理缺陷并重复整个周期以确保准确性
7. 部署最终产品

1. 了解业务

在为其供应提供解决方案之前了解需求是必不可少的。 因此，第一步涉及收集相关知识和信息以制定行动方案。 接下来，您需要收集足够的数据来正确训练预测模型和识别预测模式。

2. 数据分析和准备

您必须分析训练模型所需的数据。 这意味着消除所有不需要的信息或噪音，并确保模型完美运行所需的足够信息。

3. 准备模型

这是最关键的一步。 在这里，您需要根据研究结果准备产品。 建模使用机器学习、大数据、数据挖掘、统计分析等预测分析技术进行。在训练结束时，模型将从历史数据中学习并相应地识别趋势。

4. 模型评估

通过与业务分析师合作并执行试运行，您可以了解该模型是否有意义并根据业务需求交付。 这一步是必须的，因为复杂的算法会导致错误的预测，对业务产生负面影响。

5.检查准确性

您可以通过使用数据集重新训练模型来评估准确性。 这是一个持续的过程，将根据收到的反馈逐步提高模型的效率。

6. 部署

一段时间后，当模型达到特定的效率水平时，就可以将其部署到实际情况中，以解决实时问题。

预测分析：原型模型

预测分析模型构成了数据分析的基础。 此外，模板和原型模型使用户更容易将当前和过去的数据转换为经过数学验证的预测，从而提供未来的见解。 预测分析中使用的不同类型的模型包括：

• 预测性维护模型：它预测业务设备达到其故障点的机会。
• 质量保证模型：该模型擅长预测和预防产品中可能存在的缺陷，从而保持质量并提供客户满意度。
• 客户终身价值模型：它列出了最有可能再投资于公司提供的服务和产品的客户。
• 客户细分模型：该模型旨在根据相似的购买特征和行为将客户划分为多个细分市场。

预测分析技术

• 决策树：简单来说，该模型根据其他可变参数将数据放置在称为“分支”的不同段中。 决策树可以轻松处理且易于理解，因为数据是在短时间内根据用户要求提取的。
• 回归：该统计系统有助于确定数据集中的模式，并在变量之间建立基于公式的关系。
• 神经网络：通过模仿人类神经系统的工作而开发，该模型使用人工智能来识别模式。 当您有太多数据要处理但无法制定输入和输出之间的关系时，它非常有效。

预测数据与数据预测的区别

数据的预测和预测可能听起来很相似，但两者之间存在细微差别。 数据预测可以作为预测建模的一个子集进行预测。 预测更包含统计理论，而预测则考虑概率和时间序列分析。 用一句话来解释，我们可以说：“所有的预测都不是预测，但所有的预测都是预测。”

预测分析和机器学习

您可能想知道机器学习和预测分析是否遵循相同的程序来开发接近人类的精度模型。 尽管这些技术背后的最初想法相似，但它们之间存在显着差异。

机器学习旨在使系统完全独立工作并消除对人机交互的任何依赖。 它旨在建立一个无需人工干预的自主运行的生态系统。

但是，预测分析的设计目的是根据公司的需求，在循环中由人类专家进行操作和修改。 没有人工输入，预测分析是一项停滞不前的技术，无法繁荣。

预测分析和大数据

大数据在为预测分析提供结构和形状方面发挥了革命性的作用。 如果不引入大数据，就不可能分析大量数据以利用战略决策。

预测分析的应用

预测分析已进入多个学科的各个行业。 从营销和保险公司到连锁餐厅，每个行业都张开双手接受了这项新兴技术。

预测分析具有重大发展的一些部门是：

• 投资：投资者利用这种方法来预测即将到来的市场走势，以增强他们的投资组合并避免潜在的损失。
• 银行和金融：银行等金融机构使用预测分析来确保客户满意度和安全性。 银行特定模型用于识别交叉销售机会和检测欺诈行为。
• 能源和公用事业：预测分析在能源领域发挥着重要作用。 复杂模型用于预测天气变化模式的影响。 这有助于采取预防措施，以尽量减少因电网损坏而与电能相关的灾难性损失。
• 制造业：任何单位的生产都可以根据产品特定工作模型的结果增加或减少。 这些模型是结合预测分析和业务分析技术创建的。
• 医疗保健：在过去的几年里，医疗保健组织对采用预测分析来改善其运营表现出极大的热情。 根据调查，利用预测分析的医疗保健组织可能会在未来五年内节省（至少）高达 15% 的总预算，甚至更多。 此外， 93%的医疗保健高管一致认为，预测分析将在塑造他们的未来方面发挥关键作用。 医疗保健组织实施预测分析的领域包括：

• 优化员工排班
• 供应获取和管理
• 在饱和期间分配资源

结论

预测分析是一个新兴领域，正在为其自身创造广泛的需求。 事实上，数据分析作为一个整体将在未来塑造行业。 它不仅彻底改变了企业和公司，而且还在创造大规模就业方面发挥了不可或缺的作用。

随着指数级繁荣的潜力迫在眉睫，数据分析及其相关研究领域（如机器学习和人工智能）将在未来五到十年内对人类生活产生轻微影响。

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