สารบัญ:
วีดีโอ: The Fundamentals of Predictive Analytics - Data Science Wednesday 2024
ใน สภาพแวดล้อมในการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นองค์กรต่างๆจำเป็นต้องมีวิธีการแข่งขันกันมากขึ้น การวิเคราะห์คาดการณ์ได้พบวิธีเข้าสู่องค์กรเป็นเครื่องมือดังกล่าว การใช้เทคโนโลยีในรูปแบบอัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์สถิติและเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลองค์กรสามารถค้นพบรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่สามารถช่วยในการดำเนินงานและกลยุทธ์และช่วยตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่สำคัญ
ตัวอย่างเช่นการอ้างสิทธิ์ประกันมาตรฐานส่วนใหญ่จะได้รับการชำระเงินโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตามหากรูปแบบการคาดการณ์พบข้อเรียกร้องที่ผิดปกติ (นอกงบ) หรือหากการอ้างสิทธิ์มีรูปแบบเช่นเดียวกับการอ้างสิทธิ์ที่เป็นเท็จระบบสามารถตั้งค่าสถานะการอ้างสิทธิ์โดยอัตโนมัติและส่งไปยังบุคคลที่เหมาะสมเพื่อดำเนินการ
โอกาสไม่มีที่สิ้นสุด
การวิเคราะห์คาดการณ์สามารถทำให้เป้าหมายเหล่านี้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น โดเมนที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ไม่ จำกัด; เวทีเปิดกว้างและทุกอย่างเป็นเกมที่ยุติธรรม ปล่อยให้การทำเหมืองแร่เริ่มต้นขึ้น ให้การวิเคราะห์เริ่มต้นขึ้น
ไปที่ทีมวิเคราะห์ของคุณและเก็บข้อมูลที่คุณได้สะสมหรือได้มาโดยมุ่งไปที่การหาตลาดเฉพาะที่เหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ คิดค้นข้อมูล ขอให้ทีมช่วยให้คุณมั่นใจในการตัดสินใจและการบริหารความเสี่ยงของคุณ Albert Einstein เคยกล่าวไว้ว่า "รู้จักที่จะหาข้อมูลและวิธีการใช้งาน นั่นคือเคล็ดลับแห่งความสำเร็จ "ถ้าเป็นความลับของความสำเร็จคุณจะประสบความสำเร็จโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ข้อมูลที่อยู่ในข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลของคุณจะพบได้ส่วนที่เหลือของสมการจะขึ้นอยู่กับความรู้ทางธุรกิจของคุณเกี่ยวกับวิธีตีความข้อมูลนั้นและในที่สุดก็ใช้เพื่อสร้างความสำเร็จ
การหาค่าในข้อมูลเท่ากับความสำเร็จ คุณสามารถเขียนสมการวิเคราะห์ข้อมูลทำนายของคุณได้ตาม
การทำเหมืองข้อมูล + ความรู้ทางธุรกิจ = predictive analytics => success
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้องค์กรของคุณ
การวิเคราะห์คาดการณ์ช่วยให้องค์กรของคุณมีข้อดี:
วิสัยทัศน์ < การตัดสินใจ
ความแม่นยำ
วิสัยทัศน์
-
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะนำคุณไปสู่สิ่งที่มองไม่เห็นจากคนอื่น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปแบบที่เป็นประโยชน์ในข้อมูลของคุณ
-
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถให้คำแนะนำที่ทรงประสิทธิภาพเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจในการตัดสินใจที่จะรักษาลูกค้าดึงดูดลูกค้าเพิ่มขึ้นและเพิ่มผลกำไรสูงสุด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถผ่านข้อมูลลูกค้าจำนวนมากที่ผ่านมาเชื่อมโยงกับข้อมูลอื่น ๆ และประกอบชิ้นส่วนทั้งหมดตามลำดับเพื่อแก้ปัญหาปริศนาดังกล่าวด้วยวิธีการต่างๆรวมถึง
-
จัดกลุ่มลูกค้าและคาดเดาเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า
การรู้จักรายชื่อที่ลูกค้าต้องการ
คาดเดาการกระทำต่อไปของลูกค้า
จัดหมวดหมู่ลูกค้าของคุณเป็นภักดีตามฤดูกาลหรือหลงทาง
-
การรู้ข้อมูลประเภทนี้ล่วงหน้าจะเป็นตัวกำหนดกลยุทธ์การวางแผนของคุณและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและเพิ่มผลกำไรสูงสุด
-
การตัดสินใจ
-
รูปแบบการวิเคราะห์ทำนายสำเร็จรูปให้ผลการวิเคราะห์ที่ปราศจากอารมณ์และความลำเอียง แบบจำลองนี้ใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ส่งต่อจากตัวเลขและข้อความที่อธิบายถึงข้อเท็จจริงที่ผ่านมาและข้อมูลปัจจุบัน แบบจำลองนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สอดคล้องและเป็นกลางเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของคุณ
-
พิจารณาสถานการณ์ของแอปพลิเคชันทั่วไปสำหรับบัตรเครดิต: กระบวนการนี้ใช้เวลาสองถึงสามนาที ธนาคารหรือหน่วยงานตัดสินใจอย่างรวดเร็วและเป็นข้อเท็จจริงว่าจะขยายสินเชื่อหรือไม่และเชื่อมั่นในการตัดสินใจของพวกเขา ความเร็วของการทำธุรกรรมนั้นเป็นไปได้ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ซึ่งคาดการณ์ความน่าเชื่อถือของผู้สมัคร
ความแม่นยำ
ลองจินตนาการถึงการที่ต้องอ่านรายงานเป็นจำนวนมากดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อเท็จจริงที่ผ่านมาฝังอยู่ในข้อมูลเหล่านั้นไปยังแถวต่างๆของสเปรดชีต Excel เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์หรือดึงข้อมูลจากอาร์เรย์ที่มีขนาดใหญ่ คุณต้องมีพนักงานทำภารกิจที่ต้องใช้เวลาเหล่านี้ ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คุณสามารถใช้เครื่องมืออัตโนมัติเพื่อทำงานให้คุณได้โดยประหยัดเวลาและทรัพยากรช่วยลดความผิดพลาดของมนุษย์และเพิ่มความแม่นยำ
ตัวอย่างเช่นคุณสามารถมุ่งเน้นแคมเปญทางการตลาดที่กำหนดเป้าหมายโดยการตรวจสอบข้อมูลที่คุณมีเกี่ยวกับลูกค้าข้อมูลประชากรและการซื้อของพวกเขา เมื่อคุณรู้ได้อย่างแม่นยำว่าลูกค้าที่คุณควรทำการตลาดคุณสามารถเป็นลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะซื้อได้มากที่สุด
