Wat is Predictive Analytics?
Voorspellende analyse is een vorm van geavanceerde analyse, die technieken zoals datamining, machine learning en kunstmatige intelligentie gebruikt om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen op basis van de patronen in historische en transactionele gegevens. Het bevat de bovenstaande technieken met het modelleren van bedrijfsprocessen, management en informatietechnologie.
Tegenwoordig is het voor veel organisaties een uitdaging geworden om de enorme hoeveelheid gegevens aan te pakken en het klantgedrag, de verkooptrend en vele andere factoren te bestuderen om de markt te beoordelen om op een effectieve manier te werken en meer inkomsten te genereren. Om de doelen te bereiken, vertrouwen organisaties op verschillende tools en technieken om nauwkeurige gegevens te verkrijgen. Predictive Analytics is een hulpmiddel dat verschillende technieken gebruikt om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen om risico's en kansen voor organisaties te identificeren.
Predictive Analytics begrijpen
Laten we een voorbeeld nemen van een bepaalde organisatie die wil weten wat haar winst zal zijn na een paar jaar in het bedrijf, gezien de huidige trends in verkoop, klantenbestand op verschillende locaties, enz. Voorspellende analyses zullen de gegeven variabelen gebruiken en technieken gebruiken zoals datamining, kunstmatige intelligentie zou de toekomstige winst of een andere factor voorspellen waarin de organisatie geïnteresseerd is.
Hoe maakt Predictive Analytics werken zo gemakkelijk?
Predictive Analytics wordt tegenwoordig gebruikt op het gebied van bedrijfsanalyse voor het optimaliseren van campagnes in marketing, prognoses om de activiteiten te verbeteren die effectief helpen bij het verminderen van risico's door het gebruik van interactieve en eenvoudig te gebruiken software. Het maakt de werking van de organisaties eenvoudiger door hen de vooruitziende blik te geven om de risico's te berekenen en beslissingen te nemen om ze te vermijden.
Wat kunt u doen met Predictive Analytics?
Het biedt eenvoudig gebruik van de tools die voor analyse worden gebruikt, omdat deze gemakkelijk toegankelijk zijn voor bedrijfsanalisten. Het biedt een andere benadering dan datamining, door snellere analyse te bieden, belangrijker te zijn voor voorspelling dan voor de beschrijving van gegevens. Het transformeert de onbewerkte gegevens om meer informatie en inzichten te bieden.
Werken met Predictive Analytics
Voorspellende analyse bestaat uit geavanceerde analyse en besluitoptimalisatie. Geavanceerde analyse bestudeert gegevens van afgelopen tot project toekomstige acties met betrekking tot specifieke problemen van de organisatie. Het maakt gebruik van statistische, wiskundige en vele andere algoritmen die complex van aard zijn en uit deze analyse wordt het resultaat genomen als inzicht om de acties te bepalen om optimale resultaten te bereiken. De afgeleide acties samen met de nodige informatie worden aan het systeem of de analisten verstrekt voor implementatie. Het verbetert de besluitvorming door de onzekerheden te meten die proactief risicobeheer mogelijk maken. Door voorspellende analyses in besturingssystemen te gebruiken, kunnen organisaties kostenreductie, procesverbetering en omzetverhoging realiseren.
Voordelen van Predictive Analytics
De voordelen van Predictive Analytics zijn hieronder.
- Risicovermindering : de verzekeringssector en de financiële sector gebruiken voorspellende analyses om het risico te verminderen door verstandige en effectieve beslissingen te nemen door een persoon of bedrijf te valideren op basis van de beschikbare gegevens.
- Fraudedetectie: voorspellende analyse kan veranderingen in de gedragspatronen binnen een netwerk of site volgen door afwijkingen te detecteren die kunnen wijzen op fraude of bedreiging.
- Concurrentievoordeel: Predictive Analytics biedt inzicht in waardevolle informatie zoals klantgegevens om een voordeel te hebben ten opzichte van andere concurrenten.
- Efficiëntie in productie: industrieën zoals productie en productie kunnen voorspellen voor inventaris, productiesnelheden en mogelijke storingen.
Vereiste voorspellende Analytics-vaardigheden
Voorspellende analyse vereist een proactieve mindset om na te denken over de resultaten. Het begrijpen van de basisprincipes van enkele van de populaire voorspellende technieken zoals regressie of beslissingsboom zal enorm nuttig zijn. Een andere vaardigheid die in beeld komt, is kritisch nadenken over variabelen, dwz de attributen begrijpen, resultaten interpreteren en modellen valideren. Afgezien van al het bovenstaande, is het ook nuttig om de tools en technieken te begrijpen die in het proces worden gebruikt.
Waarom zouden we Predictive Analytics gebruiken?
Het analyseert een enorme hoeveelheid gegevens om veel belangrijke punten in een bedrijf weer te geven, wat de organisatie helpt bij het begrijpen van hun sterke en zwakke punten. Het helpt bij het identificeren van toekomstige patronen, die zeer nuttig kunnen zijn voor een organisatie om de behoeften van de klant beter te begrijpen, om hun marketing te verbeteren, etc. In een competitieve en complexe omgeving vereenvoudigt het de taken door automatisering te bieden, zoals het houden van twee verschillende teams in synchroniseren door elkaar te informeren over de status van de ander.
Voorspellende analyse scope
Voorspellende analyses kunnen effectief werken bij het minimaliseren van veel problemen die regelmatig voorkomen. Een voorspellend model kan bijvoorbeeld op efficiënte wijze de biometrische gegevens van een individu verschaffen voor identificatie bij het onderhoud van antidiefstal. Het kan alternatieven bieden bij het voorspellen van de beste routes om verkeersproblemen op te lossen. Het kan ook nieuwe hotels of restaurants aanbevelen door middel van een aanbevelingssysteem door de eerdere voorkeuren van een klant te bestuderen.
Waarom hebben we Predictive Analytics nodig?
Het biedt niet alleen een evaluatie van de gegevens uit het verleden, maar het kan ook worden gebruikt om te leren van ervaringen uit het verleden, patronen en trends te herkennen om onvoorziene toekomstige mogelijkheden te projecteren. Het neemt de besluitvorming vóór het rapporteren van waardevolle inzichten door scores te bieden die specifiek zijn ontworpen om acties voor te stellen.
Wie is het juiste publiek om Predictive Analytics-technologieën te leren?
Predictive Analytics wordt gebruikt in marketing en reclame om de patronen in gegevens te voorspellen om veel doelen in een organisatie te bereiken. Het is belangrijk voor Business- en Data-analisten die direct betrokken zijn bij de bovengenoemde industrieën om deze techniek te begrijpen en toe te passen.
Hoe deze technologie u helpt bij de groei van uw carrière?
Met de opkomende Big Data, waar data elke seconde groeit en de noodzaak om deze te analyseren, neemt deze meer dan ooit toe. Organisaties gaan snel in de richting van het verzamelen van de enorme hoeveelheid gegevens om patronen in gegevens voor hun groei te voorspellen. Dus met voorspellende analyses is er zeker een zeer goede carrièregroei.
Conclusie
Predictive Analytics is aan te bevelen vanwege de voordelen voor organisaties die sterk afhankelijk zijn van de analyse van de enorme hoeveelheid gegevens. De organisaties kunnen hiermee doorgaan om hun doelen te bereiken en meer inkomsten te genereren over de inzichten die deze techniek biedt.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding geweest voor Wat is Predictive Analytics. Hier bespraken we de werking, de reikwijdte, de voordelen van Predictive Analytics en ook hoe het kan helpen bij loopbaangroei. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is data-analyse?
- Big Data Analytics-voorbeelden
- Wat is een algoritme?
- Wat is Big data en Hadoop?