- czym jest predykcyjna Analiza danych
- wprowadzanie Big Data
- podstawowe kroki predykcyjnej analizy danych
- powiązane zasoby
czym jest predykcyjna Analiza danych?
Predictive data analytics wykorzystuje dane bieżące i przeszłe, aby umożliwić przewidywanie przyszłości lub innych niewiadomych. Możesz zobaczyć prawdopodobieństwo nadchodzącego wydarzenia lub konkretnej sytuacji, biorąc pod uwagę analizowane dane., Przykłady predykcyjnej analizy danych są szeroko zakrojone:
- witryny e-commerce wykorzystują analitykę predykcyjną do oferowania konkretnych produktów, które mogą zainteresować odwiedzających. Prognozy są oparte na wcześniejszych zakupach i przeglądaniu produktów przez tego użytkownika.
Zobacz analizę e-commerce w akcji:
poznaj Pulpit Nawigacyjny
- dział zasobów ludzkich może użyć analizy predykcyjnej, aby wykryć, czy pracownicy myślą o rzuceniu pracy, a następnie przekonać ich do pozostania.,
- w przypadku bezpieczeństwa IT przewidywanie może dotyczyć miejsca, w którym złośliwe oprogramowanie zainfekowało Systemy, na podstawie aktywności sieciowej i przepływów danych. Systemy te zyskują najwyższy priorytet podczas dogłębnej kontroli.
predykcyjna analiza danych różni się od prognozowania ogólnego. Daje wgląd w poszczególne przypadki(klienci indywidualni, pracownicy i systemy, w przykładach powyżej). Dzięki temu analityka predykcyjna jest możliwa do zastosowania. Dzięki zastosowaniu danych analitycznych otwiera drzwi do natychmiastowych ulepszeń i wyników.,
podstawowe kroki predykcyjnej analizy danych
Integracja wykorzystania predykcyjnej analizy danych może być wykonana w następujących krokach:
- określ żądany wynik, np. jak zaoferować każdemu klientowi dodatkowe interesujące produkty.
- zbieraj dane, które będą potrzebne (dane śledzenia witryny ecommerce, logi CRM itp.).
- w razie potrzeby przygotuj dane z każdego źródła, a następnie połącz różne zestawy danych.,
- twórz modele analizy predykcyjnej, korzystając z analizy statystycznej, aby zobaczyć, które Wyniki zwykle następują po jakich zdarzeniach.
- Zastosuj swoje modele do swojej firmy.
- przejrzyj modele, aby upewnić się, że działają prawidłowo.
przyjazne dla użytkownika oprogramowanie analityczne może uczynić te kroki dostępnymi dla użytkowników biznesowych i nietechnicznych. Nadal musisz zdecydować, jakie korzyści biznesowe chcesz uzyskać i zidentyfikować wymagane dane. Następnie odpowiednie oprogramowanie może sprawić, że przygotowanie i łączenie danych będzie proste, a tworzenie modeli analizy predykcyjnej intuicyjne.,
Bringing in Big Data
do czego najczęściej wykorzystuje się analizę predykcyjną? Jest to szczególnie przydatne, jeśli chodzi o uzyskanie jak najlepszego wykorzystania dużych danych. Bogactwo dużych zbiorów danych można wykorzystać w celu uzyskania szczegółowych informacji na każdego odwiedzającego. Przykładem są indywidualne kliknięcia różnych produktów i stron każdego odwiedzającego w witrynie ecommerce. Techniki analityczne muszą być następnie dostosowane do dużej objętości, prędkości i różnorodności danych. Jedną z technik jest eksploracja danych, która pomaga użytkownikom zidentyfikować wzorce i trendy., Inne to algorytmy statystyczne do tworzenia modeli oraz uczenie maszynowe do aktualizowania modeli w miarę napływania nowych danych.
bezpieczeństwo danych
kolejnym obszarem, w którym przykłady predykcyjnej analizy danych mogą pomóc Twojej organizacji podnieść poprzeczkę, jest cyberbezpieczeństwo. Użycie tej metody wykracza poza to, gdzie Twoje systemy zostały zaatakowane. Może przewidzieć, gdzie cyberprzestępcy mogą uderzyć dalej, wskazać słabe punkty i zdiagnozować, jak jesteś przygotowany, aby wytrzymać atak, zanim do niego dojdzie.,
Prognozowanie za pomocą Sisense
korzystając z Sisense, możesz łatwo zmienić parametr i zobaczyć, na co wpływa, dzięki czemu możesz dowiedzieć się, który scenariusz pomoże Ci osiągnąć Twoje cele i podjąć właściwe decyzje biznesowe.
Sisense Forecast zapewnia wysoce zaawansowane możliwości prognozowania, które zmieniają analityków biznesowych w bohaterów danych. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą przewidywać wyniki KPI na podstawie dzisiejszych danych, a wszystko to bez skryptów Pythona, integracji R lub korzystania z komercyjnych platform do analizy danych.