- Mitä on Ennakoiva Data Analytics
- Tuo Big Data
- Basic Vaiheet Ennakoiva Data-Analyysi
- niihin Liittyvät Resurssit
Mitä on Ennakoiva Data-Analytiikka?
Predictive data analytics käyttää nykyisiä ja aiempia tietoja, joiden avulla voit tehdä ennusteita tulevaisuudesta tai muista tuntemattomista. Voit nähdä todennäköisyys tulevan tapahtuman tai tietyn tilanteen, ottaen huomioon tiedot analysoidaan., Ennakoivat data-analytiikkaesimerkit ovat laaja – alaisia:
- verkkokauppasivustot käyttävät ennakoivaa analytiikkaa tarjotakseen tiettyjä tuotteita, jotka todennäköisesti kiinnostavat vierailijaa. Ennusteet perustuvat siihen, että kävijä on aiemmin ostoksia ja katsella tuotteita.
Katso e-commerce analytiikka toiminta:
Tutustu Kojelautaan
- henkilöresurssien osasto voi käyttää ennakoivaa analytics havaita, jos työntekijät ovat ajatellut lopettaa, ja sitten saada heidät pysymään.,
- IT security, ennustaminen voisi olla siitä, missä malware on tartunnan järjestelmiä, jotka perustuvat verkon toimintaa ja tietovirrat. Nämä järjestelmät saavat etusijan perusteelliselle tarkastukselle.
Ennakoiva data-analytiikka eroaa yleensä ennustamista. Se antaa sinulle tietoa yksittäisistä tapauksista (yksittäiset asiakkaat, työntekijät ja järjestelmät, esimerkit edellä). Tämä tekee ennakoivasta analytiikasta toimivaa. Se avaa ovia välittömiin parannuksiin ja tuloksiin soveltamalla analytiikan oivalluksia.,
Perus Vaiheet Ennakoiva Data-Analyysi
Integrointi käyttö ennakoiva data-analytiikka voidaan tehdä seuraavat vaiheet:
- Määritä haluamasi lopputulos, esim. miten tarjota jokaiselle asiakkaalle muita tuotteita kiinnostaa.
- kerää tarvittavat tiedot (verkkokauppasivuston seurantatiedot, CRM-lokit jne.).
- tarvittaessa, valmistella tiedot kustakin lähteestä, sitten yhdistää eri aineistot.,
- tekee ennakoivia analytiikkamalleja tilastoanalyysin avulla, mitkä tulokset tyypillisesti seuraavat mitä tapahtumia.
- Levitä mallejasi yrityksellesi.
- tarkistaa mallit varmistaakseen, että ne toimivat oikein.
käyttäjäystävällinen analytiikkaohjelmisto voi tehdä nämä vaiheet yritysten ja ei-teknisten käyttäjien saataville. Sinun täytyy vielä päättää, mitä liiketoimintaa haluat ja tunnistaa tarvittavat tiedot. Sen jälkeen oikea ohjelmistosovellus voi auttaa tekemään tiedon valmistelusta ja yhdistämisestä yksinkertaista ja ennakoivien analytiikkamallien rakentamisesta intuitiivista.,
Big Datan Tuominen
mihin ennustavaa analytiikkaa käytetään eniten? Se on erityisen hyödyllistä, kun se tulee saada irti big data. Big datan rikkautta voidaan hyödyntää vierailijaa kohti laadituissa hyvin erityisissä oivalluksissa. Esimerkki on yksittäisten klikkausten eri tuotteita ja sivuja kunkin kävijän verkkokauppasivustolla. Analytics-tekniikoita on sitten mukautettu high volume, velocity, ja erilaisia tietoja. Yksi tekniikka on tiedonlouhinta, joka auttaa käyttäjiä tunnistamaan kuvioita ja trendejä., Toiset ovat tilastollisia algoritmeja mallien rakentamiseen,ja koneoppiminen mallien päivittämiseen uusien tietojen saapuessa.
Pitää tietosi turvassa
Toinen alue, jossa ennakoiva data-analytiikka esimerkit voivat auttaa organisaatiosi nostaa rimaa on kyberturvallisuus. Käyttämällä tätä menetelmää menee pidemmälle, missä järjestelmät on hyökätty. Se voi ennustaa, missä verkkorikollisille ovat todennäköisesti osuma seuraava, paikantaa heikkoja kohtia, ja diagnosoida, miten valmis olet kestämään hyökkäyksen ennen kuin se tapahtuu.,
Ennustaminen kanssa Sisense
Käyttämällä Sisense, voit helposti muuttaa parametria ja katso mitä se vaikuttaa, niin voit oppia, mikä skenaario auttaa sinua saavuttamaan tavoitteesi ja tekemään oikean liiketoimintaa koskeviin päätöksiin.
Sisense Ennuste tarjoaa erittäin hienostunut ennustaminen ominaisuuksia, jotka puolestaan liike analyytikot tiedot sankareita. Kehittyneitä koneoppimisen algoritmeja voi ennustaa KPI-tuloksia, tämän päivän tiedot, kaikki ilman Python scripting, R integraatio, tai käyttää kaupallisiin data science-ympäristöissä.