- Vad är Predictive Data Analytics
- Föra in Big Data
- grundläggande steg för Predictive Data Analysis
- relaterade resurser
Vad är Predictive Data Analytics?
Predictive data analytics använder nuvarande och tidigare data för att låta dig göra förutsägelser om framtiden eller andra okända. Du kan se sannolikheten för en kommande händelse eller en specifik situation, med tanke på de data som analyseras., Predictive data analytics exempel är omfattande:
- e-handelssajter använder predictive analytics för att erbjuda specifika produkter som sannolikt kommer att intressera en besökare. Förutsägelser är baserade på besökarens tidigare inköp och visning av produkter.
se e-handel analytics i aktion:
utforska instrumentpanelen
- en personalavdelning kan använda prediktiv analys för att upptäcka om anställda funderar på att sluta, och sedan övertala dem att stanna.,
- i IT-säkerhet kan förutsägelsen handla om var skadlig kod har infekterade system, baserat på nätverksaktivitet och dataflöden. Dessa system får sedan högsta prioritet för fördjupad inspektion.
prediktiv dataanalys skiljer sig från allmän prognostisering. Det ger dig insikter i enskilda fall (enskilda kunder, anställda och system, i exemplen ovan). Detta gör predictive analytics actionable. Det öppnar dörren för omedelbara förbättringar och resultat genom att tillämpa insikter från analytics.,
grundläggande steg för prediktiv dataanalys
integrering av användningen av prediktiv dataanalys kan göras i följande steg:
- definiera det resultat du vill ha, t.ex. hur man erbjuder varje kund ytterligare produkter av intresse.
- samla in data som kommer att behövas (e-handel webbplats spårningsdata, CRM-loggar, etc.).
- Förbered vid behov data från varje källa och kombinera sedan de olika datauppsättningarna.,
- gör prediktiva analysmodeller med hjälp av statistisk analys för att se vilka resultat som vanligtvis följer vilka händelser.
- tillämpa dina modeller på ditt företag.
- granska modellerna för att säkerställa att de fungerar korrekt.
användarvänlig analysprogramvara kan göra dessa steg tillgängliga för företag och icke-tekniska användare. Du måste fortfarande bestämma vilken affärsnytta du vill ha och identifiera de uppgifter som krävs. Efter, rätt program kan bidra till att göra databeredning och kombination enkel, och byggandet av prediktiva analysmodeller intuitivt.,
bring in Big Data
vad används prediktiv analys för mest? Det är särskilt användbart när det gäller att få ut det mesta av stora data. Rikedomen i stora data kan utnyttjas för de mycket specifika insikter per besökare. Ett exempel är de enskilda klick på olika produkter och sidor för varje besökare på en e-handelsplats. Analystekniker måste sedan anpassas till hög volym, hastighet och olika data. En teknik är data mining, som hjälper användarna att identifiera mönster och trender., Andra är statistiska algoritmer för att bygga modeller, och maskininlärning för att uppdatera modeller när nya data anländer.
att hålla dina data säkra
ett annat område där prediktiva dataanalysexempel kan hjälpa din organisation att höja ribban är cybersäkerhet. Med hjälp av denna metod kommer att gå utöver där dina system har attackerats. Det kan förutsäga var cyberbrottslingar sannolikt kommer att slå nästa, precisera dina svaga punkter, och diagnostisera hur beredd du är att motstå en attack innan det händer.,
prognoser med Sisense
med hjälp av Sisense kan du enkelt ändra en parameter och se vad den påverkar, så att du kan lära dig vilket scenario som hjälper dig att uppnå dina mål och fatta rätt affärsbeslut.
Sisense Forecast levererar mycket sofistikerade prognosmöjligheter som gör affärsanalytiker till datahjältar. Avancerade maskininlärningsalgoritmer kan förutsäga KPI-resultat från dagens data, allt utan Python-skript, r-integration eller användning av kommersiella datavetenskapliga plattformar.