預測分析 - 簡介

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預測分析是一個檢查資料以預測未來結果的過程。這種分析採用統計學、機器學習、人工智慧和建模方法來識別可能預測未來後果和預測的模式。組織可以使用歷史和當前資料來預測未來的趨勢和行為，並實現高精度。

預測分析關鍵要點

• 預測分析分析當前和歷史資料以預測預期結果。
• 預測方法用於各個行業，包括保險和營銷，以制定戰略決策。
• 預測模型用於天氣預報、影片遊戲開發、語音到文字翻譯、客戶服務決策和投資組合。
• 預測模型包括迴歸分析、決策樹、分類和聚類模型、時間序列模型和神經網路。

為什麼預測分析很重要？

預測分析使企業能夠透過識別影響戰略決策的趨勢變得更加主動。預測為決策者提供了一個方向，因此組織不再需要依賴假設，他們應該站在現實的立場上提前制定戰略計劃，以在競爭激烈的世界中生存。預測分析的一些關鍵重要方面如下：

戰略決策

預測分析使企業能夠預測未來的事件，從而能夠在問題出現或機會喪失之前採取行動。這將決策從被動轉變為主動，從而帶來更好的結果。

提高利潤率

預測分析可用於估計庫存、尋找定價策略、預測客戶流量以及計劃最大化銷售。

節省成本和提高效率

預測分析可以幫助企業最佳化運營、降低成本並提高效率。公司可以透過執行主動維護來防止製造中的裝置故障。

最佳化營銷活動

預測分析可以發現新的客戶洞察力和基於輸入預測行為，使企業能夠定製營銷活動、留住重要客戶以及利用交叉銷售機會。

風險管理

預測分析可以檢測異常活動，例如欺詐性交易、公司監控或網路攻擊。

最佳化資源分配

它使公司能夠透過預測需求更有效地部署資源。例如，零售商利用它來管理庫存，確保商品在需要時可用，而不會出現庫存過多的情況。在人力資源方面，它有助於預測就業需求。

預測分析是如何工作的？

資料科學家使用預測模型來識別選定資料集中不同元素之間的相關性。一旦資料收集完成，就會制定、訓練和修改統計模型以生成預測。構建預測分析框架的工作流程遵循五個基本步驟：

定義問題

預測始於更精確地定義問題。

收集資料

資料應從相關來源收集，例如資料庫、資料倉庫、社交媒體、交易記錄等。總的來說，在應用預測分析模型之前，必須識別資料流，並且可以將資料集結構化到儲存庫中，例如像 BigQuery 這樣的資料倉庫。

預處理資料

它包括資料清洗和資料轉換。原始資料通常不一致，因此必須對其進行清洗以消除噪聲、缺失值和異常值。在資料轉換中，資料被更改為分析就緒格式。這可能包括規範化、聚合或編碼資料以保持一致性。

資料探索

分析師檢查資料以檢測趨勢、相關性和模式；它可能包括資料視覺化（圖表、圖形）以識別資料中的重要關係。

開發預測模型

資料科學家使用多種工具和策略來建立預測模型，具體取決於要解決的問題和資料的性質。一些常見的模型型別包括迴歸模型、分類模型、聚類模型和時間序列模型。

驗證模型

使用測試資料和交叉驗證技術驗證模型。

模型部署

一旦模型得到驗證併成功執行，就可以在現實世界中實施。

預測建模型別

預測分析模型專門設計用於分析歷史資料以識別模式和趨勢，並利用這些資訊來預測未來趨勢。流行的預測分析模型包括分類、聚類和時間序列模型：

1. 分類模型

分類建模是一種監督機器學習模型，它將資料項分配到預定的組或標籤。它用於不同的應用程式，包括垃圾郵件檢測和醫療診斷。分類模型的主要特徵是處理分類資料。

這些模型根據歷史資料對資料進行分類，並描述資料集中變數之間的關係。例如，對潛在客戶進行分類、檢測欺詐以及評估信用風險。不同的分類模型包括邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、神經網路和樸素貝葉斯，“垃圾郵件”與“非垃圾郵件”。

2. 聚類模型

聚類模型是無監督機器學習模型。它們根據相似特徵對資料進行分組。例如，電子商務網站可以使用該模型根據共同特徵和營銷策略對客戶進行分類。

一些最常用的聚類演算法包括 k 均值、均值漂移聚類、DBSCAN、EM 聚類、高斯混合模型 (GMM) 和層次聚類。

3. 時間序列模型

時間序列模型在特定時間頻率使用各種資料輸入，例如每天、每週、每月等。它是預測建模的有效工具，尤其是在處理具有時間成分的資料時。

它包括理解隨時間推移按順序排列的資料點的底層結構，並將其應用於預測未來值。時間序列分析通常用於金融、醫療保健、經濟學、供應鏈管理和氣象學等領域。

預測分析的常用技術

預測分析模型通常分為兩類：分類模型和迴歸模型。分類模型專門設計用於處理分類資料；此模型對資料物件（例如客戶或預期結果）進行分類。例如，如果零售商擁有大量關於不同類別客戶的資料，他們可能會嘗試預測哪些型別的客戶會對營銷活動做出反應。

迴歸技術試圖預測連續資料，例如線性迴歸模型可以描述年齡和身高之間的關係。

閱讀更多：預測分析技術

開始使用預測分析工具

使用者可以按照以下步驟進行預測分析：

1. 確定業務目標

首先，確定業務目標並闡明您希望從分析中預測的問題以進行解答。建立一個問題列表並優先考慮對您的組織最重要的那些問題。

2. 確定資料集

在建立特定業務目標列表後，檢查您是否有資料來回答這些問題。確保資料集相關、完整且足夠大以進行預測建模。

3. 制定一個有效的資訊共享和使用流程

除非有機制可以採取行動，否則您發現的任何機會或威脅都將毫無意義。建立有效的溝通渠道，確保有價值的預測傳達給正確的人員。

4. 選擇合適的軟體解決方案

您的公司需要一個可靠的平臺以及允許所有技能水平的個人對他們的資料提出更深入問題的工具。Tableau 的高階分析或 Power BI 分析具有執行時間序列分析和預測分析（例如使用視覺化分析介面進行預測）的功能。

預測分析的應用

預測分析可用於改進運營、增加收入以及降低幾乎所有企業或行業的風險，包括銀行、零售、公用事業、公共部門、醫療保健和製造業。企業使用預測分析來最佳化其運營並確定新商品是否值得投資。投資者使用預測分析來確定在哪裡投資他們的資金。網際網路企業使用預測分析來微調其客戶的購買建議並提高銷售額。在這種情況下，增強分析在資料規模超過時採用大資料和機器學習。

預測分析的一些現實應用如下：

1. 銀行業

金融服務利用機器學習和定量方法來預測前景和客戶。銀行可以使用這些資料來回答諸如誰最有可能違約貸款、哪些客戶提供高風險或低風險、哪些客戶最有利可圖的目標資源和營銷支出以及哪些支出是欺詐性的等問題。

2. 欺詐檢測

預測分析即時評估公司網路上的所有操作，以檢測表明欺詐或其他弱點的異常情況。

3. 製造業

預測在製造業中至關重要，因為它允許在供應鏈中以最有效的方式利用資源。供應鏈車輪的關鍵輻條，如庫存管理和車間，需要準確的預測才能正常運作。

4. 營銷和銷售

市場和銷售團隊精通使用商業智慧報告評估以往的銷售業績；然而，預測分析使企業能夠在整個客戶生命週期中更積極主動地與客戶互動。營銷專家在準備新活動時會考慮消費者對整體經濟的反應。

例如，客戶流失預測可以幫助銷售團隊更早地發現不滿意的客戶，從而能夠開始對話以提高留存率。

5. 股票交易員

在考慮是否購買特定股票或資產時，活躍交易員會考慮一系列歷史指標。

6. 客戶細分

營銷人員可以透過細分客戶群，利用預測分析來調整內容以適應特定受眾。

7. 醫療保健

醫療保健中的預測分析用於檢測和管理慢性病患者，以及跟蹤特定感染，如COVID-19。醫療保健中使用的預測分析用於檢查健康記錄，以更深入地瞭解COVID-19的檢測和管理方式。預測演算法使用COVID-19健康記錄或健康資料來預測COVID-19感染模式。該模型產生有效且有用的發現，例如準確識別高風險或存活率患者的根本原因。

8. 風險降低

信用評分、保險索賠和催收機構都使用預測分析來評估和預測潛在的違約。

9. 運營改進

公司使用預測分析模型來估算庫存、管理資源和提高效率。

10. 人力資源

人力資源使用預測分析來改進不同的活動，例如預測未來的勞動力技能需求或識別導致員工流失率高的變數。

11. 維護預測

組織使用資料來預測何時需要進行例行裝置維護，並在出現問題或故障之前安排維護。

預測建模的優勢

能夠根據以往趨勢瞭解預期情況的組織在管理庫存、勞動力、營銷活動以及運營的大多數其他方面都具有競爭優勢。

安全

每個公司都擔心資料安全。自動化和預測分析的整合增強了安全性。與可疑和典型終端使用者活動相關的特定模式可以觸發特定的安全措施。

風險降低

除了保護資料外，大多陣列織還試圖降低其風險狀況。例如，債權人可以使用資料分析來確定客戶是否面臨高於平均水平的違約風險。其他公司可能會使用預測分析來確定其保險範圍是否合適。

運營效率

更高效的工作流程會導致更高的利潤率。預測分析可以幫助改進決策過程。由於分析過程分析了客戶行為的所有要素並獲得了深入的見解，因此它在改進現有的決策過程中非常有益。

改進決策

經營企業需要做出明智的決策。產品線的任何擴充套件或新增或任何型別的增長都需要權衡固有風險與潛在結果。預測分析可以幫助專家制定戰略決策並確保他們在競爭激烈的世界中生存。

客戶留存

預測分析還使具有不同需求的組織能夠根據對其運營至關重要的標準細分其客戶群。企業還可以使用預測分析來最佳化其現有資料，專注於正確的目標受眾，擴大目標群體並擴大市場機會。