- Wat is Predictive Data Analytics
- brengen van Big Data
- basisstappen voor Predictive Data Analysis
- gerelateerde bronnen
Wat is Predictive Data Analytics?
Predictive data analytics gebruikt huidige en vroegere gegevens om u voorspellingen te laten doen over de toekomst of andere onbekenden. U kunt de waarschijnlijkheid van een komende gebeurtenis of een specifieke situatie zien, gezien de gegevens die worden geanalyseerd., De voorbeelden van Predictive data analytics zijn breed:
- ecommercesites gebruiken predictive analytics om specifieke producten aan te bieden die een bezoeker waarschijnlijk zullen interesseren. Voorspellingen zijn gebaseerd op eerdere aankopen van die bezoeker en het bekijken van producten.
Zie e-commerce analytics in actie:
Explore Dashboard
- Een afdeling human resources zou predictive analytics kunnen gebruiken om te detecteren of werknemers erover denken om te stoppen, en hen vervolgens te overtuigen om te blijven.,
- in IT-beveiliging zou de voorspelling kunnen gaan over waar malware systemen heeft geïnfecteerd, gebaseerd op netwerkactiviteit en gegevensstromen. Deze systemen krijgen dan de hoogste prioriteit voor een grondige inspectie.
voorspellende gegevensanalyse verschilt van algemene prognoses. Het geeft je inzicht in individuele cases (individuele klanten, medewerkers en systemen, in de voorbeelden hierboven). Dit maakt predictive analytics uitvoerbaar. Het opent de deur naar onmiddellijke verbeteringen en resultaten door de inzichten uit de analytics toe te passen.,
basisstappen voor voorspellende gegevensanalyse
integratie van het gebruik van voorspellende gegevensanalyse kan in de volgende stappen worden gedaan:
- Bepaal het gewenste resultaat, bijvoorbeeld hoe u elke klant extra interessante producten kunt aanbieden.
- Verzamel de gegevens die nodig zijn (eCommerce site tracking data, CRM logs, enz.).
- bereid indien nodig de gegevens uit elke bron voor en combineer vervolgens de verschillende datasets.,
- maak voorspellende analysemodellen, gebruikmakend van statistische analyse om te zien welke resultaten meestal volgen welke gebeurtenissen.
- Pas uw modellen toe op uw bedrijf.
- bekijk de modellen om er zeker van te zijn dat ze goed werken.
gebruiksvriendelijke analysesoftware kan deze stappen toegankelijk maken voor zakelijke en niet-technische gebruikers. U moet nog steeds beslissen welk bedrijfsvoordeel u wilt en de vereiste gegevens identificeren. Daarna kan de juiste software-applicatie helpen om gegevensvoorbereiding en-combinatie eenvoudig te maken en de constructie van voorspellende analytics-modellen intuïtief te maken.,
Bringing in Big Data
Wat is predictive analytics gebruikt voor het meest? Het is vooral handig als het gaat om het meeste uit big data. De rijkdom aan big data kan worden benut voor de zeer specifieke inzichten per bezoeker. Een voorbeeld is de individuele klikken op verschillende producten en pagina ‘ s van elke bezoeker op een e-commerce site. De analysetechnieken moeten dan aan hoge volume, snelheid, en verscheidenheid van gegevens worden aangepast. Een techniek is datamining, die gebruikers helpt patronen en trends te identificeren., Andere zijn statistische algoritmen om modellen te bouwen, en machine learning om modellen bij te werken als nieuwe gegevens binnenkomen.
uw gegevens veilig houden
een ander gebied waar voorbeelden van voorspellende gegevensanalyse uw organisatie kunnen helpen de lat hoger te leggen is cybersecurity. Met behulp van deze methode zal verder gaan dan waar uw systemen zijn aangevallen. Het kan voorspellen waar cybercriminelen zijn waarschijnlijk te raken volgende, lokaliseren uw zwakke plekken, en diagnosticeren hoe voorbereid je bent om een aanval te weerstaan voordat het gebeurt.,
Forecasting with Sisense
met Sisense kunt u eenvoudig een parameter wijzigen en zien wat het beïnvloedt, zodat u kunt leren welk scenario U zal helpen uw doelen te bereiken en de juiste zakelijke beslissingen te nemen.
Sisense Forecast levert zeer geavanceerde forecasting mogelijkheden die business analisten om te zetten in data helden. Geavanceerde machine learning-algoritmen kunnen KPI-resultaten voorspellen uit de gegevens van vandaag, allemaal zonder Python-scripting, R-integratie of het gebruik van commerciële Data science-platforms.