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预测分析项目可以提高商业决策

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预测分析技术和流程如何工作

预测分析不再限于高技能的数据科学家。但其他用户需要在开始建造模型之前了解它涉及的内容。

准确预测客户行为、市场趋势和其他商业事件的能力一直被认为是……

数据分析师的圣杯。但是,人们努力掌握那种隐喻格拉勒的社区已经显着增加。

二十年前,预测分析仅限于“算法”和其他熟练的分析师,他们对作为分析应用的基础的统计方法密切熟悉。今天,预测分析技术和工具已经成熟到其中预测模型可以轻松开发和部署在业务流程中 - 不仅由实际数据科学家。

增强的功能和更容易的访问使分析应用程序向所谓的“公民数据科学家”开放——业务分析师和拥有足够知识自己构建模型的用户。但要想成功,他们至少需要对过程和技术用于预测分析应用程序。

什么是预测分析

从根本上说,这预测分析的目标是分析历史或当前数据,以开发可用于预测未来行为,行为和结果的模型。统计技术通过使用高级算法应用于数据集来称量不同的变量,并评分特定事物将发生的可能性 - 例如,现有客户是否可能继续从公司购买产品。

在Hadoop和相关技术周围构建的大数据系统通常用于燃料数据挖掘并预测分析努力。机器学习算法可以帮助自动化数据分析工作;在更大的规模上,深度学习工具使得使用神经网络可以在大规模体积的结构化或非结构化数据上进行预测分析。由此产生的预测模型可以是与操作应用程序集成为了影响业务决策,如果有效地完成,可以推动更高的收入和利润。

预测分析举措由两个支柱支持:一个明确的过程,标准化数据分析师如何开发,测试和部署预测模型以及一组预测分析技术和工具用于进行分析工作。

在分析过程中发现优点

预测分析过程应该体现可以被视为良性的循环。确定了业务问题,并开发了问题的候选分辨率,并比较了解最佳的问题,这些问题是部署在运营环境中的最佳状态。然后测量业务改进,此过程再次开始寻找下一个机会。

该过程的实际示例还包括一些其他关键步骤。在识别可能对创建预测模型产生积极影响的业务问题之后,分析师必须确定要使用的数据。为此,他们需要考虑哪些数据集可能会通知计划模型的开发,并评估所需数据的可用性和可访问性。

预测分析过程应该体现可以被视为良性的循环。

一旦收集要分析的数据,下一步就是为分析做准备。为此,分析师对数据进行标准化和清理,这是一项任务,包括输入缺失的值,消除预期不会对结果产生有益影响的异常值,以及组织数据以支持和简化分析阶段。

使用预测分析工具,a示例数据集然后经过一个或多个统计算法以创建试验模型进行测试。在“培训”在样本数据上之后,模型应用于完整数据集并评估,以了解哪些最适合数据以及每个产生所需的分析结果。

最终任务是嵌入所选择的模型或模型 - 在业务应用程序和流程中,以支持决策和战略规划。然后是时候返回第一步并再次启动过程以获得新的分析工作。

算法燃料分析技术

统计分析和模型开发过程可能包括无数类型的算法采用各种分析方法。这些算法旨在在数据中隔离不同变量之间的依赖性,并确定在可以从依赖关系导出的预测中存在高度令人信心的概率。

然而,虽然有许多可用于使用许多不同的算法,但是通常存在较小的基本预测分析技术,通常是应用的,包括以下内容:

  • 描述。这种技术总结了过去发生的事情,并试图分析和描述它,以预测未来类似的事件。描述过去的行为,然后将预测模型应用到结果数据中,有助于构建改进操作的机会,并识别新的业务机会。
  • 相关性。用户可以做的相关分析识别不同数据变量之间的关系和依赖关系,以预测它们将如何影响彼此前进的方式。相关性可以是正的或负面的。确定一组变量之间没有相关性也可以在瞄准方面是有用的预测分析项目有意义的数据。
  • 分割。该技术是分析大量实体数据的一种方法,例如客户数据库,并将其组织成更小的组。在指定的特征上确定收集到同一子组中的所有实体彼此相似,这使其自身用于预测未来的行为或事件。
  • 分类。将数据集中的不同实体划分到相关组的另一种方法是根据相关特征或行为将它们映射到预定义的类别中。生成的分类模型既可以用于对新记录进行分类,也可以用于对指定子组的数据进行预测建模。
  • 回归。这种技术专门用于识别数据变量之间有意义的关系看着连接因变量和其他可能影响或不影响它的因素之间的关系。这些信息使分析师能够根据相关因素发生的情况,预测与因变量相关的未来发展。
  • 协会。另一种突出显示数据元素之间关系的技术预测的目的是寻找展示亲和力的那些 - 例如,经常购买的产品。

当武装有全面的算法和工具库时,所有条纹的数据分析师都可以组合这些预测分析技术来开发各种型号 - 然后测试,验证,比较和部署并部署它们以生成可操作的信息,有助于优化关键业务运营的可操作信息指向新的商业策略。

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