Het gebruik van historische gegevens en analytische methoden zoals machine learning en voorspellende analyses kan uw bedrijf helpen potentiële resultaten te voorspellen. Om mogelijke resultaten te voorzien, maakt voorspellende analyse gebruik van geavanceerde statistische tools en software in combinatie met AI. Bovendien is het doel van voorspellende analyse het maken van voorspellingen over de toekomst door naar het verleden te kijken. Meestal worden historische gegevens gebruikt om wiskundige modellen te construeren die essentiële patronen vastleggen. Daarna wordt het model toegepast op nieuwe informatie om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen of om acties voor te stellen die waarschijnlijk gewenste resultaten zullen opleveren. Vanwege de vooruitgang in activerende technologie, met name op het gebied van big data en machine learning, heeft voorspellende analyse de afgelopen jaren veel aandacht gekregen. Lees verder om de voorbeelden van voorspellende analyse en hun belang in dit stuk te zien en te begrijpen.
Wat is voorspellende analyse?
Voorspellende analyse is de methode om speculaties te maken over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren, op basis van gegevens uit het verleden en het heden. Onderzoekers kunnen voorspellingen doen over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren door te kijken naar wat er nu gebeurt en wat er in het verleden is gebeurd en vervolgens statistische analysetechnieken op de gegevens te gebruiken.
Voorspellende analyse wordt ook gebruikt in een breed scala van zakelijke omgevingen, zoals programma's voor ervaringsbeheer, om te voorspellen hoe acties in de toekomst een bedrijf kunnen beïnvloeden. Voorspellende analyse kan bedrijven helpen beslissingen te nemen door de resultaten van hun acties te 'zien'.
Voorspellende analyse is niet perfect, maar het kan veel helpen. Ook al kloppen de voorspellingen niet altijd, toch is het een betere manier om te raden dan blindelings te raden.
De kennis van voorspellende analyses
Voorspellende analyse is een soort technologie die wordt gebruikt om te speculeren over de uitkomsten van toekomstige gebeurtenissen. AI, datamining, machine learning, modellering en statistiek zijn slechts enkele van de vele methoden die worden gebruikt om deze resultaten te verkrijgen.
Bij datamining wordt deze methode bijvoorbeeld gebruikt om grote hoeveelheden informatie te onderzoeken op verborgen verbanden en trends. Het enige verschil is dat tekstanalyse wordt gebruikt voor veel langere stukken tekst.
Bovendien zijn weersvoorspellingen, game-ontwerp, spraak-naar-tekstvertaling, klantenservice en zelfs beleggingsportfoliomethoden slechts enkele van de vele gebieden die baat hebben bij voorspellende modellen. In al deze programma's worden beschrijvende statistische modellen gebruikt om nieuwe gegevens te voorspellen.
Bedrijven kunnen ook op een aantal manieren profiteren van voorspellende analyses, waaronder verbeterd voorraadbeheer, betere strategieën voor marketingcampagnes en nauwkeurigere prognoses van toekomstige inkomsten.
Het is cruciaal voor het succes van bedrijven, vooral in de gezondheidszorg en de detailhandel, waar de concurrentie hevig is. Om veilige beleggingsportefeuilles samen te stellen, kunnen beleggers en financiële experts deze technologie raadplegen.
Relaties, patronen en structuren in gegevens worden geïdentificeerd met behulp van deze modellen, waardoor conclusies kunnen worden getrokken over de effecten van het wijzigen van de procedures die worden gebruikt om de gegevens te verkrijgen. Voorspellende analyse breidt dergelijke beschrijvende hulpmiddelen uit door historische gegevens te onderzoeken om de waarschijnlijkheid van een bepaalde reeks toekomstige uitkomsten te voorspellen, gegeven de huidige stand van zaken of een gespecificeerd toekomstscenario.
Wat zijn de drie soorten voorspellende analyse?
Voorspellende analyse is een methode die probeert de toekomst te voorspellen door conclusies te trekken uit het heden en het verleden. Classificatie-, clustering- en tijdreeksmodellen worden vaak gebruikt in voorspellende analyses. Lees hieronder meer over elk van deze.
#1. Beslissingsbomen
Beslissingsbomen zijn een soort categorisatiemodel dat een reeks criteria gebruikt om gegevens toe te wijzen aan een van de verschillende mogelijke buckets. Deze techniek schijnt wanneer toegepast op de studie van menselijke keuze. Het model is een boom waarbij elke tak een keuze vertegenwoordigt en elk blad de uitkomst. Wanneer een dataset meerdere ontbrekende variabelen heeft, zijn beslisbomen effectief en eenvoudig te gebruiken.
#2. Neurale netwerken
Neurale netwerken zijn een vorm van machinaal leren die buitengewoon gecompliceerde interacties kunnen modelleren, waardoor ze waardevol zijn bij voorspellende analyses. Dit zijn in wezen extreem robuuste patroonherkenningsengines. Neurale netwerken zijn het beste voor het vinden van niet-lineaire relaties in datasets als er geen wiskundige methode bestaat. Het valideren van de uitkomsten van beslisbomen en regressiemodellen met neurale netwerken is mogelijk.
#3. regressie
Het meeste statistische werk wordt gedaan met dit paradigma. Het is handig voor het ontdekken van trends in grote datasets waar de invoer een lineaire relatie met elkaar heeft. Het afleiden van een vergelijking die de relatie tussen elke invoer in de dataset weergeeft, maakt deze techniek effectief. Regressieanalyse kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te leren hoe veranderingen in de effectenprijs en andere belangrijke factoren het rendement beïnvloeden.
Wat zijn de 4 stappen in voorspellende analyses?
Grote buzzwords zoals machine learning, big data, kunstmatige intelligentie en vergelijkbare concepten komen in ons op als we kijken naar datatrends. Toch is het primaire doel van data om betere besluitvorming mogelijk te maken.
Wat heb je aan tools als big data en voorspellingsalgoritmen als ze bedrijven niet helpen betere, beter geïnformeerde keuzes te maken? Maar niet alleen toegang tot gegevens is belangrijk; het is eerder hoe die gegevens worden geanalyseerd, waardoor u betere beoordelingen kunt maken. Hier zijn de 4 stappen in voorspellende analyse.
#1. Geef een reden voor de voorspelling
Weten wie er meedoet en waarom is de eerste orde van zaken. Een prognose op artikelniveau voor operationele planning kan maandelijks worden gegenereerd als onderdeel van een routinematige vraagplanningscyclus, of kan naar behoefte worden opgevraagd om de levensvatbaarheid van een nieuwe productlancering te beoordelen. Het kennen van de interne klant, het evalueren van de vraag en het uitzoeken van de benodigde data zijn voorwaarden voor elk onderzoek. Als je die informatie hebt, kun je een nauwkeurige voorspelling en analyse maken.
Vervolgens bereken je de tijd, moeite en winst van zo'n diepgaand onderzoek. Dit kan in het ene geval leiden tot een snelle of veroordelende diagnose of in een ander geval tot een grondige waarschijnlijkheidsanalyse. Beoordelingscriteria, zoals producten of klanten, kunnen in deze fase worden vastgesteld. In dit opzicht is het uiterst nuttig om klant-productsegmentatie uit te voeren voordat vraagplanning wordt geïmplementeerd.
#2. Vraaganalyse
Het verzamelen en opschonen van gegevens is de volgende stap. We moeten de juiste gegevens voor de taak kiezen, opschonen, opbouwen om bruikbare informatie te verkrijgen en dan alles integreren. Meestal is dit gewoon een maandelijkse update van de vraaggeschiedenis en het verwijderen van eventuele uitschieters of promotionele vraag. Het kan ook de accumulatie van nieuwe datasets vereisen om de bestaande aan te vullen of te vervangen. Of u nu gegevens bijwerkt of nieuwe gegevens verzamelt, u moet ze evalueren, formatteren en opschonen.
Houd bovendien altijd deze zaken in gedachten terwijl u uw gegevens verzamelt en sorteert:
- Maak een visuele weergave van uw gegevens wanneer dit praktisch is.
- Maak aantekeningen met dezelfde terminologie als de prognose.
- Eerst moet u controleren of er al relevante gegevens in databases of andere direct beschikbare bronnen aanwezig zijn.
- Houd een logboek bij van alle verzamelde informatie, inclusief de tijd en datum, en eventuele aantekeningen die relevant lijken.
#3. Verkennende gegevensanalyse
Zodra u de dataset bij elkaar heeft, kunt u beginnen met het ontwikkelen van uw model. Het begrijpen van de kenmerken van uw gegevens is een eerste vereiste voor de procedure. Om een geschikt model te construeren, moet men bekend zijn met de oorsprong van de gegevens, de kenmerken en de relatie met de doelvariabele. Simpel gezegd, het primaire doel van EDA is het begrijpen van gegevens.
Er kunnen gevallen zijn van het dupliceren van informatie in de verzamelde gegevens. Met andere woorden, de kans is groot dat het model onnauwkeurige voorspellingen genereert als dergelijke gegevens als invoer worden gebruikt. Er moet dus EDA op de gegevens worden uitgevoerd om alle anomalieën, ontbrekende waarden en andere afleidingen te detecteren en te elimineren. Herkenning van gegevenspatronen vergemakkelijkt de selectie van modelparameters. Wanneer we EDA gebruiken, kunnen we de precisie van het model verhogen voordat het zelfs maar wordt geproduceerd.
Numerieke berekeningen en grafische weergaven van gegevens zijn twee hoofdbestanddelen van EDA. Het berekenen van de standaarddeviatie, de Z-score, het interkwartielbereik, het gemiddelde, de mediaan en de modus en het herkennen van scheefheid van gegevens helpt de spreiding te verklaren. Voor het algemene beeld van een dataset zijn heatmaps, scatterplots, staafdiagrammen en boxplots nuttig.
#4. Controle producties
Als niemand uw voorspellende analyse en prognose ziet, gebruikt of analyseert, maakt het niet uit hoe goed deze is. Controleer of de voorspelling is gebruikt zoals verwacht en verbeter de techniek totdat de voorspelling zo nauwkeurig mogelijk is. De eerste stap is het ontwikkelen van de vaardigheden om prognoses effectief over te brengen in het door uw publiek gewenste formaat. Ik heb dit al eerder gezegd, maar effectieve vraagplanners zijn als verhalenvertellers die in cijfers spreken.
Bovendien zijn timing, bruikbaarheid, consistentie en formaliteit de kenmerken van effectieve communicatie. Aan het einde van elke maand moet uw team een Demand Review uitvoeren. Dit kan een onafhankelijke activiteit zijn of een onderdeel van het formele S&OP-, FP&A- of Business Efficiency Process (BEP) van uw organisatie. Op deze conferenties kunt u input, output en datatwijfels bespreken en het succes of falen van het project evalueren.
Ten slotte moeten goede processen worden gemeten en gevolgd om ervoor te zorgen dat ze effectief zijn en om toekomstige prognoses te verbeteren. Prognoses en andere vormen van voorspellende analyse moeten worden gezien als een doorlopende ontwikkelingsmethode.
Voorbeelden van voorspellende analyses
Verbeter uw besluitvorming en bouw meer informatieplannen met behulp van prognoses. Om u te stimuleren om voorspellende analyses in uw eigen bedrijf te implementeren, hebben we enkele voorbeelden op een rij gezet.
#1. Kasstroomprojectie in financiën
Alle bedrijven moeten financiële gegevens bijhouden en voorspellende analyses kunnen helpen bij het bepalen van de overleving op de lange termijn. Door verkoop, inkomsten en uitgaven te projecteren, kunt u een beeld van de toekomst creëren en beslissingen nemen op basis van historische gegevens uit eerdere financiële overzichten en gegevens uit de bredere branche.
Ook wordt Financial Accounting op de HBS onderwezen door professor VG Narayanan en is vereist voor het kernprogramma.
Narayanan betoogt dat "managers vooruit moeten kijken" om de voortdurende verbetering van het bedrijf te verzekeren. Daarnaast: “Er is altijd enorm veel onzekerheid in dit proces, ongeacht de branche waarin je actief bent.”
#2. Vaststellen van personeelsvereisten voor entertainment en gastvrijheid
Business Analytics onderzoekt hoe Caesars Entertainment, een casino- en hotelexploitant, voorspellende analyses gebruikt om locaties optimaal te bemannen tijdens piekperiodes.
Het aantal werknemers dat op een bepaald moment nodig is in de amusements- en horecasector is afhankelijk van een aantal factoren, waaronder het aantal in- en uitstappen van klanten. Onvoldoende personeelsbezetting kan leiden tot ontevreden klanten, ongemakkelijke werknemers en kostbare fouten, terwijl overbezetting geld verspilt.
Bovendien creëerde een groep onderzoekers een meervoudig regressiemodel dat een aantal variabelen gebruikt om het aantal gasten te voorspellen dat op een bepaalde dag in een hotel incheckt. Caesars was in staat om zijn hotels en casino's op de juiste manier te bemannen zonder al te veel mensen aan te nemen via deze methode.
#3. Gedragstargeting in marketing
Marketeers kunnen profiteren van een schat aan consumenteninformatie om hun communicatie af te stemmen op de gewoonten en voorkeuren van hun doelgroep. Voorspellende analyse is een methode om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen door gedragspatronen uit het verleden te analyseren.
In marketing kan voorspellende analyse worden gebruikt om seizoensgebonden verkoopfluctuaties te voorzien, zodat campagnes correct kunnen worden getimed en gericht.
Ook kan de kans dat leads van bewustzijn naar aankoop overgaan, worden voorspeld op basis van hun gedrag in het verleden. Het aantal inhoudsaanbiedingen waarmee een lead interactie heeft, kan bijvoorbeeld worden gebruikt in een enkel lineair regressiemodel om met een statistisch significant niveau van zekerheid te voorspellen hoe groot de kans is dat de lead in de toekomst wordt omgezet in een klant. Met deze informatie kun je strategisch getimede advertenties maken op basis van waar de klant zich in zijn reis bevindt.
#4. Productie Kwaliteitsborging
Hoewel de bovenstaande voorbeelden van voorspellende analyse het reageren op mogelijke toekomstige gebeurtenissen omvatten, kan dit type analyse ook worden gebruikt om rampzalige of ongewenste gebeurtenissen te voorkomen. In de maakindustrie kunnen computers bijvoorbeeld worden getraind op gegevens uit het verleden om betrouwbaar te voorspellen wanneer bepaalde machines defect raken.
Zodra het algoritme de voorwaarden voor een dreigende storing detecteert, stuurt het een signaal naar een menselijke operator, die vervolgens de machine kan stoppen, waardoor het bedrijf duizenden, zo niet miljoenen dollars aan beschadigde producten en reparatiekosten kan besparen. De benadering maakt onmiddellijke, in plaats van verre, voorspellingen over mogelijke falende toestanden.
Tijd, geld en energie besparen is het doel van veel algoritmen, en sommige van deze programma's zullen zelfs verbeteringen en correcties voorstellen om ervoor te zorgen dat er in de toekomst geen problemen ontstaan. Dit is een toepassing van prescriptieve analyse; in de praktijk is het niet ongebruikelijk dat meerdere vormen van analyse samenwerken om tot een oplossing te komen.
Voorspellende analysetools
Marketeers kunnen tools of software voor voorspellende analyse gebruiken om het gedrag van klanten beter te begrijpen, de toekomst te voorspellen en strategische plannen te ontwikkelen op basis van een schat aan informatie uit het verleden.
Analisten schatten dat marketingbudgetten gemiddeld 9.5% van de totale bedrijfsomzet uitmaken. Het cijfer voor 2020 was 11% hoger, dit is dus een daling. Er is geen grotere druk dan ooit op marketingmanagers om het maximale uit hun budgetten te halen.
De komst van tools en software voor voorspellende analyse is een uitkomst geweest voor de marketingafdeling door haar leiders te helpen lucratieve vooruitzichten te ontdekken en strategische beslissingen te baseren op harde feiten. We bekijken de beste tools of software voor voorspellende analyse die u zullen helpen om aan de slag te gaan met uw analyse-inspanningen of deze verder te ontwikkelen.
#1. Improviseren
Marketeers kunnen Improvado, een platform voor inkomstengegevens, gebruiken om geautomatiseerde rapporten en dashboards te genereren en gegevens in realtime uit verschillende bronnen te combineren.
Meer dan 500 gegevensbronnen (waaronder klantrelatiebeheersystemen, advertentieservers en e-mailplatforms) kunnen door het platform worden gemined, omgezet in verbruiksformaten en vervolgens worden geladen in een datawarehouse of visualisatietool naar keuze.
Door uw marketinggegevens te consolideren, kunt u het grote plaatje van het succes van uw marketingcampagne zien, begrijpen hoe leads door de conversietrechter gaan en gefundeerde inschattingen maken over de waarschijnlijke resultaten van uw marketinginspanningen. Als u echter de manieren waarop uw gegevens worden gebruikt wilt uitbreiden en de effectiviteit van uw marketingcampagnes wilt vergroten, kunt u gebruik maken van de Professionele Diensten van het bedrijf.
#2. KNIME-analysetool
KNIME is een gratis en open-source tool voor gegevensanalyse die gebruikmaakt van een "Building Blocks of Analysis"-benadering om tal van componenten voor machine learning en datamining te integreren. Als je niet veel weet over coderen, maar wel effectieve workflows wilt creëren en uitvoeren, dan is dit het platform voor jou.
Met de workflow afgebeeld als een netwerk van knooppunten, kan elke afzonderlijke stap eenvoudig worden gecontroleerd, geïsoleerd en opgelost. Met KNIME kunnen gebruikers ook verbinding maken met een verscheidenheid aan gegevensbronnen, enorme datasets verwerken en machine learning-modellen bouwen voor taken zoals classificatie, regressie, dimensiereductie, clustering, enz. Met behulp van geavanceerde technieken. Daarnaast biedt KNIME grafische samenvattingen en grafieken om gebruikers te helpen bij het verfijnen en verifiëren van hun modellen.
Er zijn gratis en premium versies van KNIME beschikbaar. Een serverlicentie kan echter vereist zijn als u een bijzonder omvangrijke query moet uitvoeren. Een grote server die vijf gebruikers en vier verwerkingskernen kan ondersteunen, kost u bijvoorbeeld minimaal $ 52,000.
#3. Alteryx
Om bedrijven te helpen voorheen verborgen inzichten te vinden en nauwkeurige prognoses te maken, biedt Alteryx een complete suite van geautomatiseerde analyse-, machine learning- en datawetenschapstools.
Het platform biedt een gecentraliseerde locatie voor het opslaan en delen van informatie die is verzameld uit vele bronnen binnen een bedrijf, waardoor een vollediger beeld van operationele statistieken, nauwkeurigere prognoses en een meer samenhangende strategieformulering mogelijk wordt.
Financiën, human resources, informatietechnologie, toeleveringsketen, marketing en verkoop zijn slechts enkele van de vele industrieën die Alteryx bedient.
#4. RapidMiner Studio
De voorspellende analysetools van RapidMiner zijn gebouwd rond de primaire competenties van het bedrijf op het gebied van datamining en tekstmining. Het extraheren van gegevens uit verschillende bronnen, het opschonen ervan en het combineren ervan in verschillende voorspellende modelleringsprocedures wordt allemaal gemakkelijker gemaakt door deze fundamentele functies. Alle nieuwkomers kunnen hun voeten nat maken met de belangrijkste goederen van het bedrijf, aangezien ze beschikbaar zijn in zowel betaalde als onbetaalde vormen. De RapidMiner Notebooks helpen gebruikers van alle vaardigheidsniveaus om snel en gemakkelijk voorspellende analysemodellen te maken.
Bovendien biedt het bedrijf ook aanvullende tools voor het maken van modellen (Auto Model) en implementatie (Model Deployment) en gegevensvoorbereiding (Turbo Prep) (Model Ops). Voorspellende modellen kunnen nu eenvoudig door het hele bedrijf worden gedeeld dankzij een nieuwe bibliotheek met gedeelde functies. Indien nodig heeft het platform ook een aantal mogelijkheden om zaken uit te leggen en zichzelf te besturen.
#5. TIBCO-statistieken
De intuïtieve click-and-go-interface van TIBCO Statistica, een platform voor datawetenschap en machine learning, baant de weg voor het wijdverbreide gebruik van datawetenschap. Bovendien legt TIBCO Statistica ook de nadruk op bruikbaarheid en samenwerking, omdat het meerdere gebruikers in staat stelt om tegelijkertijd aan hetzelfde project te werken en het delen van relevante gegevens binnen een groep vereenvoudigt.
Deze tool kan enorme datasets uit een grote verscheidenheid aan bronnen verwerken en opschonen, en biedt een breed scala aan statistische methoden en een intuïtieve interface voor het snel ontwikkelen van statistische en machine learning-modellen met ingebouwde algoritmen en functies. Als u op zoek bent naar een tool voor bedrijfsanalyse die gebruiksvriendelijkheid en teamwerk voorop stelt, dan is TIBCO Statistica een uitstekende keuze.
Voorspellende analysesoftware
Voorspellende analyse kan heel nuttig zijn in uw dagelijkse werk, of u nu een data-analist, ingenieur of bedrijfseigenaar bent. Het kan uw bedrijf helpen om productiever, veiliger en beter in te spelen op de eisen van de consument, waardoor u een voorsprong op de concurrentie krijgt. Eersteklas programma's voor voorspellende analyse helpen bij de bovenstaande taken. Toch heeft niet iedereen dezelfde waarde. Hier zijn enkele van de beste voorspellende analysesoftware die u kunt uitproberen.
#1. Anaconda
Er zijn verschillende productedities van Anaconda beschikbaar voor diegenen die geïnteresseerd zijn in de datawetenschap en machine learning-functies van het bedrijf. Het primaire open-sourceproduct van het bedrijf heet Anaconda Enterprise en richt zich op de programmeertalen Python en R. De software is platformonafhankelijk, dus u kunt deze gebruiken op Linux, Windows of Mac om datawetenschap en machine learning uit te voeren. Met behulp van Anaconda hebben gebruikers toegang tot meer dan 1,500 Python- en R-datawetenschapspakketten, kunnen ze hun bibliotheken, afhankelijkheden en omgevingen organiseren en gegevensanalyse uitvoeren met Dask, NumPy, panda's en Numba. Nadat Anaconda resultaten heeft gegenereerd, kunt u tools zoals Matplotlib, Bokeh, Datashader en Holoviews gebruiken om ze te onderzoeken.
#2. Pecannoot
Pecan is een digitale, low-code, kunstmatige intelligentie (AI)-gestuurde oplossing voor voorspellende analyse en datawetenschap. Business intelligence (BI)-tools worden beschikbaar gesteld aan gebruikers om de verkoop te verhogen en de bedrijfsvoering te verbeteren. Bedrijven kunnen echter geld besparen door geen datawetenschappers in te huren vanwege het eenvoudige en ongecompliceerde gebruik ervan. Zonder enige codering werkt het net zo goed.
Bovendien kunt u de maat van het product gemakkelijk aanpassen, en het is behoorlijk aanpasbaar. Vanwege de vele voordelen wordt het op grote schaal toegepast door organisaties van elke omvang en op alle gebieden, van de medische en biologische wetenschappen tot het programmeren van videogames en e-commerce. Veel grote bedrijven gebruiken het, waaronder Johnson & Johnson, SciPlay en Phoenix.
AutoML, een maker van datasets, geautomatiseerde datavoorbereiding, modellering en verrijking, en AI-gestuurde voorspellende analyses zijn enkele van de belangrijkste aspecten. Ze stellen gebruikers met weinig tot geen codeerervaring in staat om bruikbare inzichten te genereren, mogelijk gemaakt door AI. En net als de beste BI-apps die er zijn, biedt Pecan out-of-the-box voorspellende modellen en gebruiksvriendelijke dashboards.
De software werkt probleemloos samen met andere bedrijfsprogramma's. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot en andere data- en marketingplatforms kunnen allemaal zonder extra programmering worden geïntegreerd. Eindelijk kan de Pecan van jou zijn met een op maat gemaakt abonnement.
#3. Orakel kristallen bol
Om processen te modelleren, voorspellen, simuleren en optimaliseren, wenden veel bedrijven zich tot Oracle Crystal Ball, een softwaretoepassing. Dit systeem is ontworpen om te voldoen aan de behoeften van strategische planners, financiële analisten, ingenieurs, wetenschappers, bedrijfseigenaren, gecertificeerde openbare accountants, marketingmanagers, venture capitalists en Six Sigma-experts door geavanceerde optimalisatie- en berekeningstools aan te bieden voor een breed scala aan sectoren. Bovendien biedt het gebruikers een schat aan middelen voor het maken van strategische keuzes die hen een voordeel geven ten opzichte van rivalen. Er is een eenmalige licentieprijs van $ 995 per toepassingsgebruiker beschikbaar als u besluit dat dit platform geschikt is voor uw bedrijf. Er wordt door de leverancier een vergoeding van $ 218.90 in rekening gebracht voor de licentie en ondersteuning van software-upgrades.
Het belang van voorspellende analyses
Verschillende sectoren gebruiken voorspellende analyse als onderdeel van hun besluitvormingsprocessen. Hier is het belang van voorspellende analyse:
#1. marketing
Werknemers in deze branche houden bij het formuleren van nieuwe strategieën rekening met de reacties van klanten op de economie als geheel. Deze demografische veranderingen kunnen hen helpen evalueren of hun huidige aanbod waarschijnlijk zal verkopen aan hun doelmarkt.
Ondertussen houden actieve handelaren rekening met een aantal historische indicatoren voordat ze een beslissing nemen over het al dan niet kopen of verkopen van een effect. We kunnen toekomstige prijsveranderingen voorspellen met behulp van voortschrijdende gemiddelden, banden en breekpunten door naar het verleden te kijken.
#2. Samenzweringen ontdekken
Voorspellende analyse kan in de financiële sector worden gebruikt om patronen, trends en transacties te analyseren. Een bank of andere financiële instelling kan elk van deze transacties onderzoeken die verdacht lijken op mogelijke fraude. De timing van bepaalde transacties of de activiteit tussen verschillende bankrekeningen kan hierbij worden onderzocht.
#3. Personeelszaken
Voorspellende analyse wordt door HR gebruikt om een verscheidenheid aan activiteiten te verbeteren, zoals het voorspellen van toekomstige personeelsbehoeften en vaardigheidsvereisten of het evalueren van werknemersgegevens om de oorzaken van een hoog personeelsverloop te achterhalen. Naast het voorzien van activiteiten op het gebied van diversiteit of inclusie, kan voorspellende analyse de prestaties, talenten en voorkeuren van een werknemer onderzoeken om hun loopbaanontwikkeling te voorspellen en te helpen bij het plannen van loopbaanontwikkeling. Lees ook HR-ANALYSE: belang, voorbeelden, cursussen, banen.
#4. Voorspelling
In productie is prognoses cruciaal omdat het het meest efficiënte gebruik van supply chain-resources garandeert. Nauwkeurige voorspellingen zijn essentieel voor de goede werking van cruciale onderdelen van de toeleveringsketen, zoals voorraadbeheer en de productievloer.
De kwaliteit van de gegevens die voor deze prognoses worden gebruikt, wordt vaak opgeschoond en geoptimaliseerd met behulp van voorspellende modellen. Betere prognoses zijn mogelijk met behulp van modellering, omdat het systeem hierdoor meer gegevens kan opnemen, inclusief informatie van klantgerichte processen.
Conclusie
Hoewel de eerste stappen naar het gebruik van voorspellende analyse ontmoedigend kunnen lijken, kan elk bedrijf met de toewijding aan het proces en de middelen om de bal aan het rollen te krijgen slagen. Beginnen met een klein proefproject in een cruciaal deel van het bedrijf is een geweldige aanpak om de initiële investering te beheersen en de tijd te verkorten die nodig is om een rendement op die investering te zien. Als een model eenmaal operationeel is, heeft het doorgaans weinig onderhoud nodig gedurende de jaren dat het bruikbare inzichten genereert.
Veelgestelde vragen over voorspellende analyse
Waar wordt de voorspellende analyse gebruikt?
Veel sectoren, zoals het bankwezen, de geneeskunde, de reclame en de detailhandel, maken allemaal gebruik van voorspellende analyse. De voorspellende analyse maakt gebruik van tal van technieken, zoals regressieanalyse, beslisbomen en neurale netwerken. Analyse met een toekomstperspectief Nu.
Welke drie soorten voorspellingen zijn er?
- inductief
- Deductief
- abductieve
Wat is het doel van voorspellende analyse?
Het voorspelt toekomstige gebeurtenissen met behulp van statistische methoden zoals algoritmen voor machine learning en complexe voorspellende modellen.
Vergelijkbare artikelen
- Voorspellende versus prescriptieve analyse, uitgelegd!!! (+ gedetailleerde gids)
- Predictive Analytics-tools en -software: de beste 15+ tools
- Predictive Analytics: definitie, voorbeelden en voordelen
- Vraagplanning: overzicht, vergelijkingen, salarissen en banen
Referentie
