什麼是預測分析？ 它為什麼如此重要？

數據分析的適用性改變了企業開展業務的方式並提高了跨部門的盈利能力。 分析存儲的數據有助於更好地了解企業的表現，並對任何公司的決策能力產生積極影響。 不同的數據分析領域旨在通過消除不需要的人工來提高效率，否則這些人工可以被引導到新的以研究為導向的工作上。

您可以在四個詳細的分支下研究數據分析：

• 描述性分析
• 診斷分析
• 預測分析
• 規範性分析

本文主要關注預測分析。 我們將介紹預測分析的工作並探索其在不同行業中的應用。

什麼是預測分析？

預測分析是數據分析的一個分支，它根據過去的數據和信息預測事件的未來結果。 結果是通過使用廣泛的現代技術計算得出的，這些技術包括各種數學過程、統計建模、機器學習、數據挖掘、大數據等等。

使用預測分析，通過多次試驗和錯誤循環做出高度準確的預測。 企業使用該技術深入了解未來事件，以改進決策並促進銷售最大化。

只有擁有紮實的描述性、診斷性和規範性研究背景，才能獲得有關預測分析的詳細知識。

了解預測分析的工作原理

預測分析基於利用歷史數據來發現實時洞察的藍圖。 它依賴於以循環順序重複幾個步驟來提高每個預測模型的準確性和可行性。

以下是預測分析涉及的步驟：

1. 了解企業
2. 分析業務數據
3. 為模型準備數據
4. 準備模型
5. 評估
6. 處理缺陷並重複整個週期以確保准確性
7. 部署最終產品

1. 了解業務

在為其供應提供解決方案之前了解需求是必不可少的。 因此，第一步涉及收集相關知識和信息以製定行動方案。 接下來，您需要收集足夠的數據來正確訓練預測模型和識別預測模式。

2. 數據分析和準備

您必須分析訓練模型所需的數據。 這意味著消除所有不需要的信息或噪音，並確保模型完美運行所需的足夠信息。

3. 準備模型

這是最關鍵的一步。 在這裡，您需要根據研究結果準備產品。 使用機器學習、大數據、數據挖掘、統計分析等預測分析技術進行建模。在訓練結束時，模型將從歷史數據中學習並相應地識別趨勢。

4. 模型評估

通過與業務分析師合作並執行試運行，您可以了解該模型是否有意義並根據業務需求交付。 這一步是必須的，因為複雜的算法會導致錯誤的預測，對業務產生負面影響。

5.檢查準確性

您可以通過使用數據集重新訓練模型來評估準確性。 這是一個持續的過程，將根據收到的反饋逐步提高模型的效率。

6. 部署

一段時間後，當模型達到特定的效率水平時，就可以將其部署到實際情況中，以解決實時問題。

預測分析：原型模型

預測分析模型構成了數據分析的基礎。 此外，模板和原型模型使用戶更容易將當前和過去的數據轉換為經過數學驗證的預測，從而提供未來的見解。 預測分析中使用的不同類型的模型包括：

• 預測性維護模型：它預測業務設備達到其故障點的機會。
• 質量保證模型：該模型擅長預測和預防產品中可能存在的缺陷，從而保持質量並提供客戶滿意度。
• 客戶終身價值模型：它列出了最有可能再投資於公司提供的服務和產品的客戶。
• 客戶細分模型：該模型旨在根據相似的購買特徵和行為將客戶劃分為多個細分市場。

預測分析技術

• 決策樹：簡單來說，該模型根據其他可變參數將數據放置在稱為“分支”的不同段中。 決策樹可以輕鬆處理且易於理解，因為數據是在短時間內根據用戶要求提取的。
• 回歸：該統計系統有助於確定數據集中的模式，並在變量之間建立基於公式的關係。
• 神經網絡：通過模仿人類神經系統的工作而開發，該模型使用人工智能來識別模式。 當您有太多數據要處理但無法制定輸入和輸出之間的關係時，它非常有效。

預測數據與數據預測的區別

數據的預測和預測可能聽起來很相似，但兩者之間存在細微差別。 數據預測可以作為預測建模的一個子集進行預測。 預測更包含統計理論，而預測則考慮概率和時間序列分析。 用一句話來解釋，我們可以說：“所有的預測都不是預測，但所有的預測都是預測。”

預測分析和機器學習

您可能想知道機器學習和預測分析是否遵循相同的程序來開發接近人類的精度模型。 儘管這些技術背後的最初想法相似，但它們之間存在顯著差異。

機器學習旨在使系統完全獨立工作並消除對人機交互的任何依賴。 它旨在建立一個無需人工干預的自主運行的生態系統。

但是，預測分析的設計目的是根據公司的需求，在循環中由人類專家進行操作和修改。 沒有人工輸入，預測分析是一項停滯不前的技術，無法繁榮。

預測分析和大數據

大數據在為預測分析提供結構和形狀方面發揮了革命性的作用。 如果不引入大數據，就不可能分析大量數據以利用戰略決策。

預測分析的應用

預測分析已進入多個學科的各個行業。 從營銷和保險公司到連鎖餐廳，每個行業都張開雙手接受了這項新興技術。

預測分析具有重大發展的一些部門是：

• 投資：投資者利用這種方法來預測即將到來的市場走勢，以增強他們的投資組合併避免潛在的損失。
• 銀行和金融：銀行等金融機構使用預測分析來確保客戶滿意度和安全性。 銀行特定模型用於識別交叉銷售機會和檢測欺詐行為。
• 能源和公用事業：預測分析在能源領域發揮著重要作用。 複雜模型用於預測天氣變化模式的影響。 這有助於採取預防措施，以盡量減少因電網損壞而與電能相關的災難性損失。
• 製造業：任何單位的生產都可以根據產品特定工作模型的結果增加或減少。 這些模型是結合預測分析和業務分析技術創建的。
• 醫療保健：在過去的幾年裡，醫療保健組織對採用預測分析來改善其運營表現出極大的熱情。 根據調查，利用預測分析的醫療保健組織可能會在未來五年內節省（至少）高達 15% 的總預算，甚至更多。 此外， 93%的醫療保健高管一致認為，預測分析將在塑造他們的未來方面發揮關鍵作用。 醫療保健組織實施預測分析的領域包括：

• 優化員工排班
• 供應獲取和管理
• 在飽和期間分配資源

結論

預測分析是一個新興領域，正在為其自身創造廣泛的需求。 事實上，數據分析作為一個整體將在未來塑造行業。 它不僅徹底改變了企業和公司，而且還在創造大規模就業方面發揮了不可或缺的作用。

隨著指數級繁榮的潛力迫在眉睫，數據分析及其相關研究領域（如機器學習和人工智能）將在未來五到十年內對人類生活產生輕微影響。

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