L'utilizzo di dati storici e metodi analitici come l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva possono aiutare la tua azienda a prevedere i potenziali risultati. Per prevedere i potenziali risultati, l'analisi predittiva utilizza strumenti e software statistici all'avanguardia insieme all'intelligenza artificiale. Inoltre, l'obiettivo dell'analisi predittiva è fare previsioni sul futuro guardando al passato. In genere, i dati storici vengono utilizzati per costruire modelli matematici che catturano modelli essenziali. Successivamente, il modello viene applicato a nuove informazioni al fine di fare previsioni su eventi futuri o suggerire corsi di azione che potrebbero fornire risultati desiderabili. A causa dei progressi nella tecnologia abilitante, in particolare nei campi dei big data e dell'apprendimento automatico, l'analisi predittiva ha ricevuto molta attenzione negli ultimi anni. Continua a leggere per vedere e comprendere gli esempi di analisi predittiva e la loro importanza in questo pezzo.
Che cos'è l'analisi predittiva?
L'analisi predittiva è il metodo per fare speculazioni su ciò che potrebbe accadere in futuro basandosi su dati del passato e del presente. I ricercatori possono fare previsioni su ciò che potrebbe accadere in futuro osservando ciò che sta accadendo ora e ciò che è accaduto in passato e quindi utilizzando tecniche di analisi statistica sui dati.
Inoltre, l'analisi predittiva viene utilizzata in un'ampia gamma di contesti aziendali, come i programmi di gestione dell'esperienza, per prevedere in che modo le azioni future potrebbero influire su un'azienda. L'analisi predittiva può aiutare le aziende a prendere decisioni "vedendo" i risultati delle loro azioni.
L'analisi predittiva non è perfetta, ma può aiutare molto. Anche se le previsioni non sono sempre corrette, è comunque un modo migliore per indovinare piuttosto che indovinare alla cieca.
La conoscenza dell'analisi predittiva
L'analisi predittiva è un tipo di tecnologia utilizzata per speculare sui risultati di eventi futuri. AI, data mining, machine learning, modellazione e statistica sono solo alcuni dei molti metodi utilizzati per ottenere questi risultati.
Il data mining, ad esempio, utilizza questo metodo per esaminare abbondanti quantità di informazioni alla ricerca di connessioni e tendenze nascoste. L'unica differenza è che l'analisi del testo viene utilizzata per passaggi di testo molto più lunghi.
Inoltre, le previsioni meteorologiche, la progettazione di giochi, la traduzione da voce a testo, il servizio clienti e persino i metodi del portafoglio di investimenti sono solo alcuni dei molti campi che traggono vantaggio dai modelli predittivi. In tutti questi programmi vengono utilizzati modelli statistici descrittivi per prevedere nuovi dati.
Inoltre, le aziende possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva in diversi modi, tra cui una migliore gestione dell'inventario, una migliore creazione di strategie per le campagne di marketing e proiezioni più accurate delle entrate future.
È fondamentale per il successo delle aziende, soprattutto nei settori della sanità e del commercio al dettaglio, dove la concorrenza è agguerrita. Per costruire portafogli di investimento sicuri, gli investitori e gli esperti finanziari potrebbero consultare questa tecnologia.
Relazioni, schemi e strutture nei dati vengono identificati utilizzando questi modelli, consentendo di trarre inferenze sugli effetti dell'alterazione delle procedure utilizzate per ottenere i dati. L'analisi predittiva espande tali strumenti descrittivi esaminando i dati storici per prevedere la probabilità di un certo insieme di risultati futuri dato lo stato attuale delle cose o uno specifico scenario futuro.
Quali sono i tre tipi di analisi predittiva?
L'analisi predittiva è un metodo che tenta di predire il futuro traendo conclusioni dal presente e dal passato. I modelli di classificazione, clustering e serie temporali vengono spesso utilizzati nell'analisi predittiva. Maggiori informazioni su ciascuno di questi di seguito.
# 1. Alberi decisionali
Gli alberi decisionali sono un tipo di modello di categorizzazione che utilizza una serie di criteri per assegnare i dati a uno dei diversi bucket possibili. Questa tecnica brilla quando applicata allo studio della scelta umana. Il modello è un albero con ogni ramo che rappresenta una scelta e ogni foglia che indica il risultato. Quando un set di dati ha più variabili mancanti, gli alberi decisionali sono efficaci e semplici da usare.
# 2. Reti neurali
Le reti neurali sono un tipo di apprendimento automatico in grado di modellare interazioni estremamente complicate, rendendole preziose nell'analisi predittiva. Si tratta essenzialmente di motori di riconoscimento di modelli estremamente robusti. Le reti neurali sono le migliori per trovare relazioni non lineari nei set di dati se non esiste alcun metodo matematico. È possibile convalidare i risultati degli alberi decisionali e dei modelli di regressione con le reti neurali.
#3. Regressione
La maggior parte del lavoro statistico viene svolto con questo paradigma. È utile per individuare le tendenze in set di dati di grandi dimensioni in cui gli input hanno una relazione lineare tra loro. La deduzione di un'equazione che rappresenta la relazione tra ciascun input nel set di dati rende efficace questa tecnica. L'analisi di regressione può essere utilizzata, ad esempio, per apprendere in che modo le variazioni del prezzo del titolo e altri fattori importanti influenzano i rendimenti.
Quali sono le 4 fasi dell'analisi predittiva?
Grandi parole d'ordine come machine learning, big data, intelligenza artificiale e concetti simili vengono in mente quando consideriamo le tendenze dei dati. Tuttavia, lo scopo principale dei dati è facilitare un migliore processo decisionale.
A che servono strumenti come i big data e gli algoritmi di previsione se non aiutano le aziende a fare scelte migliori e più informate? Ma non è solo avere accesso ai dati che è importante; piuttosto, è il modo in cui vengono analizzati i dati che consente di esprimere giudizi migliori. Ecco le 4 fasi dell'analisi predittiva.
#1. Fornire un motivo per la previsione
Sapere chi partecipa e perché è il primo ordine del giorno. Una previsione a livello di articolo per la pianificazione operativa può essere generata su base mensile come parte di un ciclo di pianificazione della domanda di routine oppure può essere richiesta in base alle necessità per valutare la fattibilità del lancio di un nuovo prodotto. Conoscere il cliente interno, valutare la domanda e capire i dati necessari sono i prerequisiti di ogni studio. Quando si dispone di tali informazioni, è possibile effettuare una previsione e un'analisi accurate.
Quindi, calcoli il tempo, lo sforzo e il profitto da uno studio così approfondito. Ciò potrebbe portare a una diagnosi rapida o giudicante in un caso oa un'analisi approfondita delle probabilità in un altro. Durante questa fase possono essere stabiliti criteri di revisione, come prodotti o clienti. A questo proposito, è estremamente utile eseguire la segmentazione cliente-prodotto prima di implementare la pianificazione della domanda.
#2. Analisi della domanda
La raccolta e la pulizia dei dati è il passo successivo. Dobbiamo scegliere i dati giusti per il lavoro, ripulirli, costruirli per ottenere informazioni utilizzabili e quindi integrarli tutti. Il più delle volte, si tratta semplicemente di un aggiornamento mensile della cronologia della domanda e della rimozione di eventuali valori anomali o domanda promozionale. Inoltre, può richiedere l'accumulo di nuovi set di dati per integrare o sostituire quelli esistenti. Sia che tu stia aggiornando o raccogliendo nuovi dati, devi valutarli, formattarli e pulirli.
Inoltre, tieni sempre a mente queste cose mentre raccogli e ordini i tuoi dati:
- Crea una rappresentazione visiva dei tuoi dati ogni volta che è pratico farlo.
- Prendi appunti usando la stessa terminologia della previsione.
- Innanzitutto, dovresti verificare se esistono già dati rilevanti nei database o in altre fonti prontamente disponibili.
- Tieni un registro di tutte le informazioni raccolte, inclusa l'ora e la data e tutte le note che sembrano rilevanti.
#3. Analisi dei dati esplorativi
Dopo aver raccolto i dati, puoi iniziare a sviluppare il tuo modello. La conoscenza delle caratteristiche dei tuoi dati è un prerequisito per il procedimento. Per costruire un modello appropriato, è necessario avere familiarità con le origini, le caratteristiche e la relazione dei dati con la variabile target. Per dirla semplicemente, l'obiettivo principale di EDA è la comprensione dei dati.
Potrebbero esserci casi di duplicazione delle informazioni nei dati raccolti. Per dirla in altro modo, c'è una buona probabilità che il modello generi previsioni imprecise se tali dati vengono utilizzati come input. Pertanto, l'EDA deve essere eseguita sui dati per rilevare ed eliminare tutte le anomalie, i valori mancanti e altre distrazioni. Il riconoscimento del modello di dati facilita la selezione dei parametri del modello. Quando si utilizza EDA, possiamo aumentare la precisione del modello prima ancora che venga prodotto.
I calcoli numerici e le rappresentazioni grafiche dei dati sono due elementi fondamentali dell'EDA. Il calcolo della deviazione standard, del punteggio Z, dell'intervallo interquartile, della media, della mediana e della modalità e il riconoscimento dell'asimmetria dei dati aiuta a spiegare la dispersione. Per il quadro generale di un set di dati, sono utili mappe termiche, grafici a dispersione, grafici a barre e box plot.
#4. Controllo Produzioni
Se nessuno vede, utilizza o analizza la tua analisi predittiva e previsione, non importa quanto sia buona. Verificare che la previsione sia stata utilizzata come previsto e migliorare la tecnica finché la previsione non è il più accurata possibile. Il primo passo è sviluppare le competenze per trasmettere efficacemente le previsioni nel formato desiderato dal tuo pubblico. L'ho già detto prima, ma i pianificatori della domanda efficaci sono come i narratori che parlano in cifre.
Inoltre, tempismo, utilità, coerenza e formalità sono i tratti distintivi di una comunicazione efficace. Alla fine di ogni mese, il tuo team dovrebbe eseguire una revisione della domanda, che può essere un'attività indipendente o un componente del processo S&OP, FP&A o Business Efficiency Process (BEP) formale della tua organizzazione. È possibile discutere input, output e dubbi sui dati in queste conferenze e valutare il successo o il fallimento del progetto.
Infine, i buoni processi dovrebbero essere misurati e monitorati per garantire che siano efficaci e per migliorare le previsioni future. Le previsioni e altre forme di analisi predittiva dovrebbero essere viste come un metodo di sviluppo continuo.
Esempi di analisi predittiva
Migliora il tuo processo decisionale e costruisci più piani informativi con l'aiuto delle previsioni. Per incoraggiarti a implementare l'analisi predittiva nella tua azienda, abbiamo raccolto alcuni esempi.
#1. Proiezione del flusso di cassa nella finanza
Tutte le aziende devono tenere registri finanziari e l'analisi predittiva può aiutare a determinarne la sopravvivenza a lungo termine. La proiezione di vendite, entrate e spese consente di creare un'immagine del futuro e prendere decisioni basate su dati storici di bilanci precedenti e dati del settore in generale.
Inoltre, la contabilità finanziaria è insegnata alla HBS dal professor VG Narayanan ed è richiesta per il programma principale.
Narayanan sostiene che "i manager devono guardare avanti" per garantire il miglioramento continuo dell'azienda. Inoltre, "C'è sempre un'enorme quantità di incertezza coinvolta in questo processo, indipendentemente dal settore in cui operi".
#2. Stabilire i requisiti di personale per l'intrattenimento e l'ospitalità
Business Analytics approfondisce il modo in cui Caesars Entertainment, un operatore di casinò e hotel, utilizza l'analisi predittiva per il personale delle sedi in modo ottimale nei periodi di punta.
Il numero di dipendenti richiesto in un dato momento nei settori dell'intrattenimento e dell'ospitalità dipende da una serie di fattori, tra cui il tasso di entrata e uscita dei clienti. Il personale inadeguato può portare a clienti infelici, lavoratori scomodi ed errori costosi, mentre il personale in eccesso rappresenta uno spreco di denaro.
Inoltre, un gruppo di ricercatori ha creato un modello di regressione multipla che utilizza una serie di variabili per prevedere il numero di ospiti che effettuano il check-in in un hotel in un dato giorno. Caesars è stata in grado di dotare in modo appropriato il personale dei suoi hotel e casinò senza assumere troppe persone utilizzando questo metodo.
#3. Targeting comportamentale nel marketing
Gli esperti di marketing possono trarre vantaggio da una vasta gamma di informazioni sui consumatori per adattare le loro comunicazioni alle abitudini e alle preferenze del loro pubblico di destinazione. L'analisi predittiva è un metodo per prevedere eventi futuri analizzando i modelli di comportamento del passato.
Nel marketing, l'analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere le fluttuazioni stagionali delle vendite in modo che le campagne possano essere programmate e indirizzate correttamente.
Inoltre, la probabilità dei lead di passare dalla consapevolezza all'acquisto può essere prevista dal loro comportamento passato. Il numero di offerte di contenuto con cui un lead interagisce, ad esempio, può essere utilizzato in un singolo modello di regressione lineare per prevedere la probabilità futura del lead di convertirsi in un cliente con un livello di certezza statisticamente significativo. Con queste informazioni, puoi creare annunci strategicamente programmati in base a dove si trova il cliente nel suo viaggio.
#4. Garanzia di qualità della produzione
Sebbene gli esempi sopra riportati di analisi predittiva includano la risposta a possibili eventi futuri, questo tipo di analisi può anche essere utilizzato per prevenire il verificarsi di eventi disastrosi o sgraditi. Nell'industria manifatturiera, ad esempio, i computer possono essere addestrati su dati passati per prevedere in modo affidabile quando determinate macchine si guasteranno.
Una volta che l'algoritmo rileva le condizioni per un guasto imminente, invierà un segnale a un operatore umano, che può quindi arrestare la macchina, risparmiando all'azienda migliaia, se non milioni, di dollari in prodotti danneggiati e costi di riparazione. L'approccio fa previsioni immediate, piuttosto che distanti, sui potenziali stati di guasto.
Risparmiare tempo, denaro ed energia è l'obiettivo di molti algoritmi e alcuni di questi programmi suggeriranno persino miglioramenti e correzioni per garantire che non sorgano problemi in futuro. Questa è un'applicazione dell'analisi prescrittiva; in pratica, non è raro che più forme di analisi lavorino insieme per trovare una soluzione.
Strumenti di analisi predittiva
Gli esperti di marketing possono utilizzare strumenti o software di analisi predittiva per comprendere meglio il comportamento dei clienti, prevedere il futuro e sviluppare piani strategici basati su una grande quantità di informazioni del passato.
Gli analisti stimano che i budget di marketing rappresentino in media il 9.5% delle vendite totali dell'azienda. La cifra del 2020 era superiore dell'11%, quindi si tratta di una diminuzione. Non c'è pressione maggiore che mai sui dirigenti di marketing per ottenere il massimo dai loro budget.
L'avvento di strumenti e software di analisi predittiva è stata una manna dal cielo per il reparto marketing, aiutando i suoi leader a individuare prospettive redditizie e basare le decisioni strategiche su fatti concreti. Daremo un'occhiata ai migliori strumenti o software di analisi predittiva che ti aiuteranno a iniziare o a portare avanti i tuoi sforzi di analisi.
# 1. improvvisato
Gli esperti di marketing possono utilizzare Improvado, una piattaforma di dati sulle entrate, per generare report e dashboard automatizzati e combinare i dati in tempo reale da una varietà di fonti.
Più di 500 fonti di dati (inclusi sistemi di gestione delle relazioni con i clienti, server pubblicitari e piattaforme e-mail) possono essere estratte dalla piattaforma, trasformate in formati consumabili e quindi caricate su un data warehouse o strumento di visualizzazione di tua scelta.
Il consolidamento dei tuoi dati di marketing ti consente di vedere il quadro generale del successo della tua campagna di marketing, capire come i lead attraversano la canalizzazione di conversione e formulare ipotesi plausibili sui probabili risultati dei tuoi sforzi di marketing. Tuttavia, se desideri espandere le modalità di utilizzo dei tuoi dati e aumentare l'efficacia delle tue campagne di marketing, puoi utilizzare i servizi professionali dell'azienda.
#2. Strumento di analisi KNIME
Gratuito e open-source, KNIME è uno strumento di analisi dei dati che impiega un approccio "Building Blocks of Analysis" per integrare numerosi componenti di machine learning e data mining. Se non sai molto sulla programmazione, ma desideri creare ed eseguire flussi di lavoro efficaci, questa è la piattaforma che fa per te.
Con il flusso di lavoro rappresentato come una rete di nodi, ogni singolo passaggio può essere facilmente monitorato, isolato e risolto i problemi. Inoltre, con KNIME, gli utenti possono connettersi a una varietà di fonti di dati, gestire enormi set di dati e costruire modelli di apprendimento automatico per attività come classificazione, regressione, riduzione delle dimensioni, clustering, ecc. utilizzando tecniche all'avanguardia. Inoltre, KNIME fornisce riepiloghi grafici e grafici per aiutare gli utenti a mettere a punto e verificare i propri modelli.
Sono disponibili versioni gratuite e premium di KNIME. Tuttavia, potrebbe essere necessaria una licenza server se è necessario eseguire una query particolarmente consistente. Ad esempio, un server di grandi dimensioni in grado di supportare cinque utenti e quattro core di elaborazione ti costerà un minimo di $ 52,000.
#3. Alterix
Per aiutare le aziende a trovare informazioni precedentemente nascoste e fare previsioni accurate, Alteryx offre una suite completa di strumenti di analisi automatizzata, machine learning e data science.
La piattaforma fornisce una posizione centralizzata per l'archiviazione e la condivisione delle informazioni raccolte da molte fonti all'interno di un'azienda, consentendo un quadro più completo delle metriche operative, previsioni più accurate e una formulazione strategica più coerente.
Finanza, risorse umane, tecnologia dell'informazione, supply chain, marketing e vendite sono solo alcuni dei numerosi settori serviti da Alteryx.
#4. Rapid Miner Studio
Gli strumenti di analisi predittiva di RapidMiner si basano sulle competenze primarie dell'azienda nel data mining e nel text mining. L'estrazione di dati da diverse fonti, la loro pulizia e la loro combinazione in diverse procedure di modellazione predittiva sono tutte semplificate da queste caratteristiche fondamentali. Tutti i nuovi arrivati possono bagnarsi i piedi con i prodotti chiave dell'azienda, poiché sono disponibili sia in forma pagata che non pagata. I notebook RapidMiner aiutano gli utenti di tutti i livelli a creare modelli di analisi predittiva in modo rapido e semplice.
Inoltre, l'azienda offre anche strumenti supplementari per la creazione di modelli (Auto Model) e la distribuzione (Model Deployment) e la preparazione dei dati (Turbo Prep) (Model Ops). I modelli predittivi possono ora essere facilmente condivisi all'interno dell'azienda grazie a una nuova libreria di funzioni condivise. Se necessario, la piattaforma ha anche una serie di opzioni per spiegare le cose e governarsi.
#5. Statistica TIBCO
L'intuitiva interfaccia click-and-go di TIBCO Statistica, una piattaforma di data science e machine learning, sta aprendo la strada all'uso diffuso della data science. Inoltre, TIBCO Statistica pone l'accento anche sull'usabilità e sulla cooperazione, in quanto consente a più utenti di lavorare contemporaneamente allo stesso progetto e semplifica la condivisione dei dati pertinenti all'interno di un gruppo.
Questo strumento è in grado di elaborare e ripulire enormi set di dati da un'ampia varietà di fonti e fornisce un'ampia varietà di metodi statistici e un'interfaccia intuitiva per lo sviluppo rapido di modelli statistici e di apprendimento automatico con algoritmi e funzionalità integrati. Se stai cercando uno strumento di analisi aziendale che dia priorità alla facilità d'uso e al lavoro di squadra, TIBCO Statistica è un'ottima scelta.
Software di analisi predittiva
L'analisi predittiva può essere molto utile nel tuo lavoro quotidiano, che tu sia un analista di dati, un ingegnere o un imprenditore. Potrebbe aiutare la tua azienda a diventare più produttiva, più sicura e più reattiva alle richieste dei consumatori, il che ti darebbe un vantaggio sulla concorrenza. Programmi di alto livello per l'aiuto dell'analisi predittiva nelle attività di cui sopra. Tuttavia, non tutti hanno lo stesso valore. Ecco alcuni dei migliori software di analisi predittiva che puoi provare.
#1. Anaconda
Sono disponibili diverse edizioni del prodotto di Anaconda per gli appassionati delle funzionalità di data science e machine learning dell'azienda. Il principale prodotto open source dell'azienda si chiama Anaconda Enterprise e si concentra sui linguaggi di programmazione Python e R. Il software è multipiattaforma, quindi puoi usarlo su Linux, Windows o Mac per condurre data science e machine learning. Utilizzando Anaconda, gli utenti possono accedere a oltre 1,500 pacchetti di data science Python e R, organizzare le proprie librerie, dipendenze e ambienti ed eseguire analisi dei dati con Dask, NumPy, panda e Numba. Dopo che Anaconda ha generato i risultati, puoi utilizzare strumenti come Matplotlib, Bokeh, Datashader e Holoviews per esaminarli.
#2. Pecan
Pecan è una soluzione digitale, low-code, basata sull'intelligenza artificiale (AI) per l'analisi predittiva e la scienza dei dati. Gli strumenti di Business Intelligence (BI) sono messi a disposizione degli utenti per aumentare le vendite e migliorare le operazioni. Tuttavia, le aziende possono risparmiare denaro non assumendo data scientist a causa di quanto sia semplice e diretto da usare. Senza alcuna codifica, funziona altrettanto bene.
Inoltre, puoi regolare facilmente le dimensioni del prodotto ed è abbastanza adattabile. A causa dei suoi numerosi vantaggi, è ampiamente adottato da organizzazioni di tutte le dimensioni e in tutti i campi, dalle scienze mediche e biologiche alla programmazione di videogiochi e e-commerce. Molte grandi aziende lo usano, tra cui Johnson & Johnson, SciPlay e Phoenix.
AutoML, creatore di set di dati, preparazione automatizzata dei dati, modellazione e arricchimento e analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale sono alcuni degli aspetti più importanti. Consentono agli utenti con poca o nessuna esperienza di programmazione di generare informazioni fruibili basate sull'intelligenza artificiale. E proprio come le migliori app di BI in circolazione, Pecan fornisce modelli predittivi pronti all'uso e dashboard intuitivi.
Il software funziona senza problemi con altri programmi aziendali. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot e altre piattaforme di dati e marketing possono essere integrate senza alcuna programmazione aggiuntiva. Finalmente, il Pecan potrebbe essere tuo con un piano di abbonamento su misura.
#3. Sfera di cristallo dell'Oracolo
Per modellare, prevedere, simulare e ottimizzare i processi, molte aziende si rivolgono a Oracle Crystal Ball, un'applicazione software. Questo sistema è stato progettato per soddisfare le esigenze di pianificatori strategici, analisti finanziari, ingegneri, scienziati, imprenditori, contabili pubblici certificati, responsabili marketing, venture capitalist ed esperti Six Sigma offrendo sofisticati strumenti di ottimizzazione e calcolo per un'ampia gamma di settori. Inoltre, fornisce agli utenti una vasta gamma di risorse per fare scelte strategiche che forniscono loro un vantaggio sui rivali. È disponibile un prezzo di licenza una tantum di $ 995 per utente dell'applicazione se decidi che questa piattaforma è adatta alla tua attività. È prevista una tariffa di $ 218.90 valutata dal fornitore per la licenza e il supporto degli aggiornamenti software.
Importanza dell'analisi predittiva
Diversi settori utilizzano l'analisi predittiva come parte dei loro processi decisionali. Ecco l'importanza dell'analisi predittiva:
# 1. Marketing
I lavoratori di questo settore considerano le risposte dei clienti all'economia nel suo insieme quando formulano nuove strategie. Questi cambiamenti demografici possono aiutarli a valutare se è probabile che la loro offerta attuale venga venduta al loro mercato di riferimento.
Nel frattempo, i trader attivi considerano una serie di indicatori storici prima di decidere se acquistare o vendere un titolo. Possiamo prevedere le future variazioni di prezzo con l'uso di medie mobili, bande e breakpoint guardando al passato.
#2. Individuare cospirazioni
L'analisi predittiva può essere utilizzata nel settore finanziario per analizzare modelli, tendenze e transazioni. Una banca o un altro istituto finanziario può esaminare una qualsiasi di queste transazioni che sembrano sospette per possibili frodi. La tempistica di particolari transazioni o l'attività tra diversi conti bancari può essere esaminata per aiutare in questo.
#3. Risorse umane
L'analisi predittiva viene utilizzata dalle risorse umane per migliorare una varietà di attività, come la previsione delle esigenze future della forza lavoro e dei requisiti di competenze o la valutazione dei dati dei dipendenti per determinare le cause di un elevato turnover. Oltre a prevedere le attività di diversità o inclusione, l'analisi predittiva può esaminare le prestazioni, i talenti e le preferenze di un dipendente per prevedere la sua progressione di carriera e aiutare nella pianificazione dello sviluppo della carriera. Inoltre, leggi ANALYTICS HR: importanza, esempi, corsi, lavori.
# 4. Previsione
Nella produzione, la previsione è fondamentale perché garantisce l'uso più efficiente delle risorse della catena di approvvigionamento. Previsioni accurate sono essenziali per il buon funzionamento di parti cruciali della catena di approvvigionamento, come la gestione dell'inventario e il piano di produzione.
La qualità dei dati utilizzati per queste previsioni viene spesso pulita e ottimizzata con l'aiuto della modellazione predittiva. Una migliore previsione è possibile con l'uso della modellazione poiché consente al sistema di acquisire più dati, comprese le informazioni dai processi rivolti al cliente.
Conclusione
Mentre i primi passi verso l'utilizzo dell'analisi predittiva possono sembrare scoraggianti, qualsiasi azienda con la dedizione al processo e le risorse per far funzionare la palla può avere successo. Iniziare con un piccolo progetto pilota in una parte cruciale dell'azienda è un ottimo approccio per controllare l'investimento iniziale e ridurre il tempo necessario per vedere un ritorno su tale investimento. Una volta che un modello è operativo, in genere necessita di poca manutenzione durante gli anni in cui genera informazioni utili.
Domande frequenti sull'analisi predittiva
Dove viene utilizzata l'analisi predittiva?
Molti settori, come banche, medicina, pubblicità e vendita al dettaglio, fanno tutti uso dell'analisi predittiva. L'analisi predittiva utilizza numerose tecniche, come l'analisi di regressione, gli alberi decisionali e le reti neurali. Analisi con una prospettiva futura ora.
Quali sono i tre tipi di previsione?
- Induttivo
- Deduttivo
- abductive
Qual è l'obiettivo dell'analisi predittiva?
Prevede eventi futuri utilizzando metodi statistici come algoritmi di apprendimento automatico e modellazione predittiva complessa.
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