- O que é a análise de dados preditiva
- trazendo grandes dados
- passos básicos para a análise de dados preditiva
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O que é a análise de dados preditiva?
a análise de dados preditiva usa dados atuais e passados para permitir que você faça previsões sobre o futuro ou outras incógnitas. Você pode ver a probabilidade de um evento próximo ou uma situação específica, dado os dados que estão sendo analisados., Os exemplos de análise de dados preditiva são de grande alcance:
- os sites de comércio eletrônico usam análises preditivas para oferecer produtos específicos susceptíveis de interessar um visitante. As previsões são baseadas nas compras passadas e visualização de produtos do visitante.
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- a human resources department might use predictive analytics to detect if employees are thinking of quiting, and then persuade them to stay.,
- na segurança de TI, a previsão pode ser sobre onde o malware tem sistemas infectados, com base na atividade da rede e fluxos de dados. Estes sistemas, em seguida, obter a máxima prioridade para a inspeção em profundidade.
a análise de dados preditiva difere da previsão geral. Ele dá-lhe insights sobre casos individuais (clientes individuais, funcionários e sistemas, nos exemplos acima). Isso torna a análise preditiva ativável. Ele abre a porta para melhorias imediatas e resultados, aplicando os insights da análise.,
Passos Básicos para a introdução assistida de Análise de Dados
integra o uso de preditiva, análise de dados pode ser feito nas seguintes etapas:
- Definir o resultado que você deseja, por exemplo, como para oferecer a cada cliente produtos adicionais de interesse.coletar os dados necessários (dados de rastreamento do site de comércio eletrônico, registros de CRM, etc.).se necessário, prepare os dados de cada fonte e combine os diferentes conjuntos de dados.,
- faz modelos analíticos preditivos, usando análise estatística para ver quais resultados tipicamente seguem quais eventos.aplique os seus modelos na sua empresa.reveja os modelos para garantir o seu bom funcionamento.
o software de análise amigável pode tornar estes passos acessíveis aos usuários de negócios e não-técnicos. Você ainda precisa decidir qual o benefício comercial que deseja e identificar os dados necessários. Depois, a aplicação de software correta pode ajudar a tornar a preparação de dados e combinação simples, e a construção de modelos de análise preditiva intuitiva.,
trazendo grandes dados
o que é a análise preditiva mais utilizada? É especialmente útil quando se trata de tirar o máximo proveito dos grandes dados. A riqueza de grandes dados pode ser aproveitada para os insights altamente específicos por visitante. Um exemplo é os cliques individuais em diferentes produtos e páginas de cada visitante em um site de comércio eletrônico. As técnicas de análise devem então ser adaptadas ao alto volume, velocidade e variedade de dados. Uma técnica é a mineração de dados, que ajuda os usuários a identificar padrões e tendências., Outros são algoritmos estatísticos para construir modelos, e aprendizado de máquina para atualizar modelos à medida que novos dados chegam.
manter os seus dados seguros
outra área onde os exemplos de análise de dados preditivos podem ajudar a sua organização a elevar a barra é a cibersegurança. Usando este método vai além de onde seus sistemas foram atacados. Pode prever onde os criminosos cibernéticos irão atacar a seguir, identificar os seus pontos fracos e diagnosticar o quão preparados estão para resistir a um ataque antes que isso aconteça.,
Previsão com Sisense
Usando Sisense, você pode alterar facilmente um parâmetro e ver o que ela afeta, de modo que você pode aprender qual o cenário vai ajudar você a atingir seus objetivos e tomar as decisões de negócio.a previsão Sisense oferece capacidades de previsão altamente sofisticadas que transformam analistas de negócios em heróis de dados. Algoritmos avançados de aprendizagem de máquinas podem prever resultados KPI a partir de dados de hoje, tudo sem script em Python, integração R, ou o uso de plataformas comerciais de ciência de dados.