什麼是預測分析？

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預測分析指的是利用統計和建模方法來預測未來的結果和表現。為了確定資料中的特定模式是否可能重現，預測分析會評估過去和現在資料中的趨勢。這使得企業和投資者可以調整資源分配，以便可以從預測到的未來事件中受益。預測分析還可以用於降低風險並提升運營效率。

預測分析是一種技術，它為未來未知的事情提供預測。這些判斷是使用各種技術做出的，包括人工智慧 (AI)、資料探勘、機器學習、建模和統計。資料探勘是一種方法，它搜尋海量資料中的模式。對於文字分析而言，情況也是如此，但不是對於較長的文字段落。

眾多種類的應用都會使用預測模型，包括 −

• 天氣預報

• 設計影片遊戲

• 從電話語音訊息到文字

• 客戶支援

• 投資組合演變

以上所有應用都會透過使用當前資料的描述性統計模型幫助預測未來資料。

它還有助於為公司建立營銷策略和收入預測。此外，它還有助於公司的生存，尤其是在競爭激烈的行業中，例如醫療保健和零售。投資者和金融專業人士可以使用此技術建立投資組合並降低風險。這些模型會找出統計趨勢、相關性和組織特徵。這樣，就可以推斷出產生資料的基本程序發生變化對結果有何影響。

這些描述性模型用作預測性模型的基礎，這些模型使用歷史資料計算特定未來事件發生的可能性，無論是在當前情況下還是一組預期的未來情況下。資料是商業分析的支柱，而且越來越推動著業務向前發展。無論大企業還是小企業都會使用自己製作和從內部和外部來源收集的資料。

預測性分析的潛在應用

在許多行業，預測性分析也被認為是一種出色的決策工具。

預測

在製造實踐中，預測非常重要，因為它確保供應鏈充分利用資源。無論是庫存控制還是車間，準確的預測對於供應鏈的關鍵元件正常執行至關重要。

用於此類預測的資料的質量經常透過預測建模得到改善和清理。建模讓結構能夠接收更多資料，包括與客戶互動的運營收到的資訊，從而得到更精確的估計。

信貸

預測性分析被廣泛用於信用評級。當個人或實體尋求貸款時，有關借款人信用狀況的資訊（其與申請人的信用記錄具有相似特徵）用於估計按協議分期償還貸款的可能性。

承保

在承保中，資料和預測性分析至關重要。根據可比保單持有人現在的風險等級和導致理賠的前期事件，保險公司使用保單持有人風險池估計未來必須支付索賠的可能性。精算師經常使用預測模型，該模型考慮了之前保單持有人和理賠資料方面的因素。

市場營銷

該領域的專家在製作新的商業廣告時會考慮消費者對整體經濟形勢的反應。我們可以根據這些人口趨勢預測，當前產品組合是否會鼓勵客戶購買。相反，活躍交易者在決定購買或出售證券時會根據歷史資料檢查多種指標。根據過去的資料使用移動平均線、波段和突破點，預測未來的價格變化。

預測性分析示例

確定娛樂和酒店行業所需的員工數量

商業分析中研究的一個示例是凱撒娛樂場，一家賭場和酒店運營商，如何使用預測性分析來找出某個特定時刻某個場館所需的員工人數。

在酒店和娛樂行業，眾多因素會影響顧客流量。酒店或場館在任何特定時間所需員工數量會受到所有這些因素的影響。人員不足會導致糟糕的客戶體驗、員工超負荷工作以及代價高昂的錯誤，而人員過剩則會產生不必要的開支。

為了預測特定日期酒店入住人數，該團隊開發了一個多元迴歸模型，該模型考慮了多種因素。透過使用此策略並盡一切努力為其酒店和賭場配備人員，凱撒娛樂場得以避免人員過剩。

用於市場營銷中的行為定位

廣泛使用消費者資料來開發內容、促銷和營銷技術，以無論其身在何處都能接觸到潛在客戶。預測性分析可以透過檢查歷史行為資料來預測未來事件。

市場營銷可以使用預測性分析找出季節性市場趨勢並相應地規劃促銷活動。

此外，過去の行動資料有助於預測潛在客戶從認知轉變為購買的可能性。例如，可以使用一個線性迴歸模型來尋找準確預測潛在客戶未來購買可能性感興趣的專案數目。利用此見解，您可以為客戶生命週期的不同階段建立量身定製的廣告。

製造：避免有缺陷的產品

雖然上述示例使用預測分析根據預期結果來做出決策，但相同的技術也可以用於避免不良或災難性的結果。增加。例如，可以對演演算法進行前述資料培訓，以精確預測生產線上機器何時可能發生故障。

當即將發生故障的條件滿足時，演演算法會被啟動，通知實際可以停止機器的人員。公司或許可以避免損失數百萬，甚至數千萬美元的損壞商品和維修費。與過去幾個月或幾年相比，此研究可預測今日的停機情況。

有些演演算法甚至建議解決方案和改進措施，以防止未來問題，提高生產力，並節省時間、財富和精力等資源。這展示了規範分析。最常使用多種分析方法的組合來解決問題。

品牌使用預測分析的示例

Netflix

對於 Netflix 等公司來說，資料收集至關重要。他們從客戶的行為和過去觀看模式中收集資料。他們根據您的喜好在使用此資訊產生建議。他們的訂閱中的「自您觀看以來...」清單便基於此。

結論

預測分析有很多好處。如前所述，運用此類研究有助於企業在沒有其他（顯而易見的）可用解決方案時進行預測。投資者、財經專家和公司主管可以使用模型來降低風險。例如，投資者及其顧問可以使用某些模型來開發投資組合，這些投資組合可在考慮年齡、資金和志向等多種因素的同時，減少投資者的風險。模型可能有助於您節省大量費用。企業可以在產品發布之前預測其成功或失敗的可能性。或者，在製造過程開始之前，可以利用預測技術獲得生產改進的資金。

預測分析可以為您提供在任何部門前進所需的資訊。無倫您是在做出投資決策、建立行銷技術、修改營運，還是挽救生命，建立分析能力基礎都是有益的。