- ce este analiza datelor Predictive
- aducerea datelor mari
- pașii de bază pentru analiza datelor Predictive
- Resurse conexe
ce este analiza datelor Predictive?
analiza datelor Predictive utilizează datele actuale și anterioare pentru a vă permite să faceți predicții despre viitor sau alte necunoscute. Puteți vedea probabilitatea unui eveniment care vine sau a unei situații specifice, având în vedere datele analizate., Exemplele de analiză predictivă a datelor sunt variate:
- Site-urile de comerț electronic utilizează analiza predictivă pentru a oferi produse specifice care ar putea interesa un vizitator. Predicțiile se bazează pe achizițiile anterioare ale vizitatorului și pe vizualizarea produselor.vedeți analiza comerțului electronic în acțiune:
explorați Tabloul de bord - un departament de resurse umane ar putea utiliza analiza predictivă pentru a detecta dacă angajații se gândesc să renunțe și apoi să-i convingă să rămână.,
- în securitatea IT, predicția ar putea fi despre locul în care malware-ul a infectat sisteme, pe baza activității rețelei și a fluxurilor de date. Aceste sisteme primesc apoi prioritate maximă pentru inspecția în profunzime.analiza datelor Predictive diferă de prognoza generală. Vă oferă informații despre cazuri individuale (clienți individuali, angajați și sisteme, în exemplele de mai sus). Acest lucru face ca analiza predictivă să poată fi acționată. Acesta deschide ușa către îmbunătățiri și rezultate imediate prin aplicarea informațiilor din analize.,
Pași de Bază pentru Predictive de Analiză a Datelor
Integrarea utilizarea predictive de analiză de date se poate face în următoarele etape:
- Defini rezultatul pe care îl doriți, de exemplu, cum de a oferi fiecărui client produsele suplimentare de interes.
- colectați datele care vor fi necesare (date de urmărire a site-urilor de comerț electronic, jurnale CRM etc.).
- după cum este necesar, pregătiți datele din fiecare sursă, apoi combinați diferitele seturi de date.,
- realizați modele de analiză predictivă, utilizând analiza statistică pentru a vedea care rezultate urmează de obicei ce evenimente.
- aplicați modelele dvs. în afacerea dvs.
- examinați modelele pentru a vă asigura că funcționează corect.software-ul de analiză ușor de utilizat poate face acești pași accesibili pentru utilizatorii de afaceri și non-tehnici. Totuși, trebuie să decideți ce beneficii de afaceri doriți și să identificați datele necesare. După aceea, aplicația software potrivită vă poate ajuta să faceți pregătirea și combinarea datelor simple, iar construcția modelelor de analiză predictivă intuitivă.,
introducerea datelor mari
Pentru ce se utilizează cel mai mult analiza predictivă? Este util mai ales atunci când vine vorba de a profita la maximum de date mari. Bogăția datelor mari poate fi utilizată pentru informații foarte specifice pentru fiecare vizitator. Un exemplu este clicurile individuale pe diferite produse și pagini ale fiecărui vizitator pe un site de comerț electronic. Tehnicile de analiză trebuie apoi adaptate la volum mare, viteză și varietate de date. O tehnică este data mining, care ajută utilizatorii să identifice tiparele și tendințele., Altele sunt algoritmi statistici pentru a construi modele și învățarea automată pentru a actualiza modelele pe măsură ce sosesc date noi.un alt domeniu în care exemplele de analiză predictivă a datelor vă pot ajuta organizația să ridice ștacheta este securitatea cibernetică. Utilizarea acestei metode va depăși locul în care sistemele dvs. au fost atacate. Se poate prezice în cazul în care cybercriminals sunt susceptibile de a lovi următoare, indica punctele slabe, și diagnostica cât de pregătit sunteți pentru a rezista la un atac înainte de a se întâmpla.,folosind Sisense, puteți schimba cu ușurință un parametru și puteți vedea ce afectează, astfel încât să puteți afla ce scenariu vă va ajuta să vă atingeți obiectivele și să luați deciziile corecte de afaceri.
Prognoza Sisense oferă capacități de prognoză extrem de sofisticate care transformă analiștii de afaceri în eroi de date. Algoritmii avansați de învățare automată pot prezice rezultatele KPI din datele de astăzi, toate fără scripting Python, integrare R sau utilizarea platformelor Comerciale de știință a datelor.