業務分析中的預測建模：詳細分析

隨著商業行業的競爭者越來越多，優柔寡斷的預測弊大於利。 猜測市場想法和趨勢以期推動業務增長遠非計劃和統計支持的報告所能做到的。 這些統計數據可以通過公司持續利用的大量數據流來生成，以服務於他們的客戶，以進一步評估和預測活動，為公司創造更美好的未來。 同樣，預測建模有助於業務分析師利用分析來創建應用預測建模。

根據谷歌趨勢，預測建模是商業智能中的一個新興概念。 使用數據庫不僅可以了解市場的當前行踪，還可以了解可能的市場情況並領先於其他人，這對使用數據庫具有極大的好處。 商業分析領域致力於創造更好的機會，而預測模型正在成為鞏固準確報告的絕佳工具。

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但這兩者如何協同工作？ 在業務分析中使用預測建模的步驟和好處是什麼？ 讓我們來了解一下！

什麼是預測建模？

預測建模涉及在機器學習人工智能的幫助下檢索有價值的信息，並將獲取的信息應用到數學模型中來預測企業的多個方面。 預測分析模型包括一組算法，它們作為處理歷史數據的數據挖掘過程協同工作，以預測未來場景和任何實踐的假設。

該過程滲透到龐大的數據庫中，分析、識別模式，獲得最有價值的信息，並被分析師進一步用於創建全面的信息報告。 公司依靠預測模型通過有價值的預測領先一步來為其業務增加競爭優勢。 公司的波動性可以通過準確的、有統計數據支持的洞察力來調節，而預測分析模型可以創造同樣的結果。

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預測建模的類型

不同的企業需要最適合其需求和可用資源的不同預測模型類型。 因此，預測模型由不同的技術組成，以進行相關的預測。 以下是一些預測模型的示例。

• 分類模型：在多個行業中經常使用的模型，分類模型根據通過歷史數據收集的信息對數據進行分類。 數據類別與較新的數據一起分析趨勢並做出預測。

• 預測模型：預測模型由於其多功能性而成為最常用的預測模型。 預測模型使用度量值通過分析歷史數據中的模式進行預測。 例如，一家服裝店借助上一次銷售的歷史數據來預測下一次銷售所需的產品數量。

• 聚類模型：聚類模型通過將數據分類到具有共同特徵的不同類別來簡化數據管理。 這些數據集經過簡化且易於用於各種目的。

• 時間序列模型：時間序列模型是指一種預測模型，它根據時間段在數據庫中工作，並將其分類以在時間變化趨勢有助於進行預測的情況下使用。

• 異常值模型：雖然其他預測模型適用於同質數據類型或共享共同屬性的數據類型，但異常值是一種有用的預測模型，可用於處理異常數據類型。 離群值預測模型捕獲不符合規範的信息。

預測建模方法

業務分析師可以選擇預測建模方法來分析數據結構。 以下是其中一些常用的模型。

• 多項式回歸

多項式回歸方法分析殘差和預測變量之間的非線性關係以執行該過程。

• 簡單線性回歸

簡單線性回歸方法使用兩個連續變量之間的關係。

• 多元線性回歸

多元線性回歸使用一種統計方法來提及多個連續變量的關係。

• 決策樹回歸

決策樹回歸遵循樹狀結構來創建分類算法。 預測建模方法將數據分成更小的塊進行處理。

• 支持向量回歸

支持向量回歸是另一種形式的回歸方法，它使用關鍵數據特徵來表徵算法。

• 樸素貝葉斯

該方法通過使用歷史數據進行與庫存和生產率相關的預測。 它還可以通過不一致來識別故障，從而為風險管理留出改進空間。

業務分析中預測建模的優勢

預測模型具有多種優勢，可以擴展到業務分析實踐。 以下是任何業務分析師可以通過創建和實施預測模型獲得的一些好處。

預測建模在檢測外部和內部業務欺詐方面起著至關重要的作用。 模型算法用於識別差異和不一致的行為，以繪製出犯罪行為的可能性。 隨著網絡安全問題的增長，預測模型會攻擊任何滲透漏洞，以創建可靠的系統。

在預測建模的幫助下，可以進行有效的營銷活動，因為該過程利用與客戶行為相關的指標和統計數據，並圍繞它調整其活動議程。 這些模型分析了客戶的購買趨勢、偏好和更多信息，以進一步改變他們的營銷策略並根據客戶需求進行調整。

風險管理是預測模型的最大好處。 例如，銀行等機構使用個人的信用評分來允許服務和投資，當系統未能對個人進行背景調查時，這通常會發生負面影響。 幸運的是，預測模型通過歷史數據分析欺詐的可能性或個人的信譽來處理這個問題。

預測建模的應用

不同的行業應用預測模型來兌換各種好處。 以下是預測建模應用程序的一些示例。

零售業使用預測模型來相應地規劃產品和價格。 他們分析客戶行為，創建促銷活動，並確定哪些優惠最有可能推動銷售。

銀行業使用預測模型對獲得任何個人的資格狀態進行背景調查，以降低信用風險。 它還保留客戶信息以擴展利益和優惠。

製造業使用預測模型來分析供應鏈績效的不一致性，並幫助優化大部分有限的資源。 該行業經常使用業務分析模型來分析其每個部分並始終保持效率。

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結論

預測建模是業務分析的重要組成部分，有助於企業達到最佳績效。 從這些模型中獲得的報告信息豐富、有指標支持，並且比任何其他預測方法更準確，有助於改善組織當前和未來的績效。