- Co je Prediktivní Analytiku Dat
- Uvedení v Big Data
- Základní Kroky pro Prediktivní Analýzu Dat
- Související Zdroje
Co je Prediktivní Analytiku Dat?
Prediktivní analytiku dat, používá aktuální a minulé údaje, aby vám dělat předpovědi o budoucnosti nebo jiných neznámých. Vzhledem k analyzovaným údajům můžete vidět pravděpodobnost nadcházející události nebo konkrétní situace., Příklady prediktivní analýzy dat jsou široké:
- stránky elektronického obchodu používají prediktivní analytiku K nabídce konkrétních produktů, které by mohly návštěvníka zajímat. Předpovědi jsou založeny na minulých nákupech a prohlížení produktů tohoto návštěvníka.
Viz e-commerce analytics v akci:
Prozkoumat Palubní desku
- oddělení lidských zdrojů, může použít prediktivní analytiku, aby zjistit, zda zaměstnanci uvažují o odchodu, a pak je přesvědčit, aby zůstali.,
- v zabezpečení IT může být předpověď o tom, kde malware infikoval systémy založené na síťové aktivitě a datových tocích. Tyto systémy pak získají nejvyšší prioritu pro hloubkovou kontrolu.
prediktivní analýza dat se liší od obecné prognózy. Poskytuje vám přehled o jednotlivých případech (jednotliví zákazníci, zaměstnanci a systémy, v příkladech výše). To činí prediktivní analytiku žalovatelnou. Otevírá dveře k okamžitým zlepšením a výsledkům použitím poznatků z analytiky.,
Základní Kroky pro Prediktivní Analýzu Dat
Začlenění použít prediktivní analytiku dat může být provedeno v následujících krocích:
- Definovat výsledek, který chcete, např. jak nabídnout každému zákazníkovi další produkty zájem.
- Sbírejte potřebná data (data pro sledování webu elektronického obchodu, protokoly CRM atd.).
- podle potřeby připravte data z každého zdroje a poté zkombinujte různé datové sady.,
- proveďte prediktivní analytické modely pomocí statistické analýzy, abyste zjistili, které výsledky obvykle následují, které události.
- aplikujte své modely na vaše podnikání.
- zkontrolujte modely, abyste se ujistili, že fungují správně.
uživatelsky přívětivý analytický software může tyto kroky zpřístupnit obchodním i netechnickým uživatelům. Stále se musíte rozhodnout, který obchodní přínos chcete, a identifikovat požadovaná data. Poté může správná softwarová aplikace pomoci zjednodušit přípravu a kombinaci dat a konstrukci prediktivních analytických modelů intuitivní.,
přinášení velkých dat
Co je prediktivní analytika používaná nejvíce? To je zvláště užitečné, pokud jde o získání co nejvíce z velkých dat. Bohatství velkých dat lze využít pro vysoce specifické poznatky na návštěvníka. Příkladem jsou jednotlivá kliknutí na různé produkty a stránky každého návštěvníka na webu elektronického obchodu. Analytické techniky pak musí být přizpůsobeny velkému objemu, rychlosti a rozmanitosti dat. Jednou technikou je dolování dat, které pomáhá uživatelům identifikovat vzory a trendy., Jiní jsou statistické algoritmy pro vytváření modelů a strojové učení pro aktualizaci modelů, jak přicházejí nová data.
udržování vašich dat v bezpečí
Další oblastí, kde příklady prediktivní analýzy dat mohou vaší organizaci pomoci zvýšit laťku, je kybernetická bezpečnost. Použití této metody bude přesahovat místo, kde byly vaše systémy napadeny. To může předpovědět, kde zločinci jsou pravděpodobně narazí další, určit vaše slabá místa, a diagnostikovat, jak jste připraveni odolat útoku, než se to stane.,
Předpovědi s Sisense
Pomocí Sisense, můžete snadno změnit parametr, a uvidíte, co to ovlivňuje, takže se můžete naučit scénář, který vám pomůže dosáhnout vašich cílů a učinit správná obchodní rozhodnutí.
Sisense Forecast přináší vysoce sofistikované prognostické schopnosti, které mění obchodní analytiky na datové hrdiny. Pokročilé algoritmy strojového učení mohou předpovídat výsledky KPI z dnešních dat, vše bez skriptování Pythonu, integrace R nebo použití komerčních platforem pro vědu o datech.