Donnerstag , September 17 2020

Predictive Analytics: 4 Hauptaspekte von Predictive Analytics

Predictive Analytics, manchmal auch als Big Data Analytics bezeichnet, stützt sich auf Aspekte des Data Mining sowie auf Algorithmen zur Entwicklung von Vorhersagemodellen. Diese Vorhersagemodelle können von Unternehmensvermarktern verwendet werden, um Vorhersagen über das zukünftige Benutzerverhalten auf der Grundlage der bezogenen historischen Daten effektiver zu entwickeln.

Diese statistischen Modelle wachsen aufgrund der Vielzahl verfügbarer aktueller Daten sowie des Aufkommens von fähige künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Die Anwendungen der prädiktiven Analytik sind umfangreich und erfordern häufig vier Schlüsselkomponenten, um die Wirksamkeit aufrechtzuerhalten.

1. Datenbeschaffung

Grundlegend für jeden Aspekt der Datenwissenschaft ist es schwierig, genaue Vorhersagen zu entwickeln oder einen Entscheidungsbaum zu erstellen, wenn Sie Erkenntnisse aus unzureichenden Datenquellen gewinnen. Aus diesem Grund ist es in jedem Predictive Analytics-Szenario wichtig, dass die Datenquellen kompetent und gründlich überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie Antworten auf hochrangige Entscheidungsfragen liefern können. Ohne Big Data in der prädiktiven Analyse können diese deskriptiven Modelle keinen Wettbewerbsvorteil bieten oder zukünftige Ergebnisse aushandeln.

In dieser Phase besteht eine Ihrer Best Practices darin, Datenlücken in Ihren Ausgaben zu identifizieren. Sie möchten auch die regulatorischen Komponenten und Datenschutzfaktoren der Daten überprüfen, um die Gültigkeit einer bestimmten Quelle zu bestimmen.

2. Datendienstprogramm

Sobald Sie die richtigen Datensegmente gefunden haben und bereit sind, eine Vorhersageanalyse basierend auf diesen großen Datenmengen zu entwickeln, müssen Sie genau bestimmen, wie nützlich Ihre Daten sind. Für jede Marketingkampagne oder Predictive Analytics-Anwendung besteht eine Ihrer besseren Entscheidungen möglicherweise darin, Informationen direkt zu beschaffen, anstatt sich auf umsetzbare Erkenntnisse von Dritten zu verlassen. Daten von Drittanbietern können sowohl bei der Optimierung als auch bei der Konvertierung eine Rolle spielen, sind jedoch in der Welt der Predictive Analytics nicht unbedingt die nützlichsten. Dies kann bestimmte geschäftliche Probleme sowohl mit Ihren Datenpunkten als auch mit Ihren Datenanalysen, Webanalysen und Antwortvariablen verursachen.

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Unabhängig von Ihrer Branche, ob es sich um eine Unternehmensversicherungsgesellschaft oder eine Pharmaunternehmen handelt oder Finanzdienstleister, es könnte für Sie von Vorteil sein, Ihre eigenen Daten zu sammeln, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Unter dem Gesichtspunkt der prädiktiven Analyse können Sie sich seiner Nützlichkeit sicherer sein.

3. Deep Learning, maschinelles Lernen und Automatisierung

Viele Geschäftsprozesse tendieren zur Nützlichkeit der Business Intelligence-Sphäre, insbesondere wenn bestimmte Tools für die prädiktive Analyse betroffen sind. Viele Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten können sich jedoch nicht ohne Weiteres auf automatisierte Regressionstechniken wie logistische Regression und lineare Regression stützen. Dies ist hauptsächlich auf die Tatsache zurückzuführen, dass bestimmte Datenvorschriften für Marketingtechnologien und Predictive Analytics-Software gelten.

Nur wenige Anbieter haben einige dieser fortschrittlichen Analyse- und Datenmodellierungsfunktionen in ihre Predictive Analytics-Software integriert, da es schwierig ist, die Einhaltung der Datenautomatisierung in Echtzeit zu regeln.

4. Ziele und Verwendung

Geschäftsbenutzer müssen feststellen, ob ihre prädiktiven Analysen den wichtigsten Anforderungen entsprechen oder ob die Rohdaten, Kundenantworten und Analysemethoden falsch positive Ergebnisse liefern. Sie möchten nicht nur sicherstellen, dass Ihre Predictive Analytics-Tools Ihnen nach der Datenaufbereitung eine genaue Prognose liefern, sondern auch sicherstellen, dass Sie Predictive Analytics mit Ihren Geschäftszielen korrelieren können. Frühanwender und Praktiker, die frühere Daten und die Bereitstellung von Predictive Analytics verwenden, ohne die Hauptziele zu erreichen, verpassen wahrscheinlich einige der Schlüsselkomponenten eines solchen Modells.

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