Використання історичних даних і аналітичних методів, як-от машинне навчання та прогнозний аналіз, може допомогти вашому бізнесу прогнозувати потенційні результати. Щоб передбачити потенційні результати, у прогнозному аналізі використовуються передові статистичні інструменти та програмне забезпечення разом із ШІ. Крім того, мета прогнозного аналізу полягає в тому, щоб робити прогнози щодо майбутнього, дивлячись на минуле. Як правило, історичні дані використовуються для побудови математичних моделей, які фіксують основні закономірності. Після цього модель застосовується до нової інформації, щоб спрогнозувати майбутні події або запропонувати напрямки дій, які, ймовірно, забезпечать бажані результати. Завдяки прогресу передових технологій, особливо у сферах великих даних і машинного навчання, в останні роки прогностичний аналіз отримав багато уваги. Читайте далі, щоб побачити та зрозуміти приклади прогнозного аналізу та їхню важливість у цій статті.
Що таке прогнозний аналіз?
Прогнозний аналіз — це метод припущень про те, що може статися в майбутньому, спираючись на дані з минулого та сьогодення. Дослідники можуть робити прогнози щодо того, що може статися в майбутньому, дивлячись на те, що відбувається зараз і що відбувалося в минулому, а потім використовуючи методи статистичного аналізу даних.
Крім того, прогнозний аналіз використовується в широкому діапазоні бізнес-налаштувань, таких як програми управління досвідом, щоб передбачити, як дії в майбутньому можуть вплинути на бізнес. Прогнозний аналіз може допомогти компаніям приймати рішення, «бачачи» результати їхніх дій.
Прогнозний аналіз не ідеальний, але він може дуже допомогти. Незважаючи на те, що прогнози не завжди правильні, це все одно кращий спосіб вгадати, ніж просто вгадувати наосліп.
Знання прогнозної аналітики
Прогнозний аналіз – це тип технології, який використовується для спекуляцій щодо результатів майбутніх подій. Штучний інтелект, інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, моделювання та статистика – це лише деякі з багатьох методів, які використовуються для отримання цих результатів.
Інтелектуальний аналіз даних, наприклад, використовує цей метод для вивчення великої кількості інформації на предмет прихованих зв’язків і тенденцій. Єдина відмінність полягає в тому, що аналіз тексту використовується для набагато довших фрагментів тексту.
Крім того, прогнозування погоди, дизайн ігор, переклад голосу в текст, обслуговування клієнтів і навіть методи інвестиційного портфеля є лише деякими з багатьох сфер, які виграють від прогнозних моделей. Описові статистичні моделі використовуються в усіх цих програмах для прогнозування нових даних.
Крім того, компанії можуть отримати вигоду від прогнозної аналітики різними способами, включаючи вдосконалене управління запасами, створення кращої стратегії для маркетингових кампаній і точніші прогнози майбутніх доходів.
Це має вирішальне значення для успіху компаній, особливо в секторах охорони здоров’я та роздрібної торгівлі, де є жорстка конкуренція. Для створення безпечних інвестиційних портфелів інвестори та фінансові експерти можуть скористатися цією технологією.
Зв’язки, шаблони та структури в даних ідентифікуються за допомогою цих моделей, що дає змогу зробити висновки про наслідки зміни процедур, які використовуються для отримання даних. Прогнозний аналіз розширює такі описові інструменти, вивчаючи історичні дані, щоб передбачити ймовірність певного набору майбутніх результатів, враховуючи поточний стан справ або визначений майбутній сценарій.
Які є три типи прогнозного аналізу?
Прогнозний аналіз — це метод, який намагається передбачити майбутнє, роблячи висновки з сьогодення та минулого. Моделі класифікації, кластеризації та часових рядів часто використовуються в прогнозній аналітиці. Докладніше про кожен із них читайте нижче.
№1. Дерева рішень
Дерева рішень — це тип моделі категоризації, яка використовує набір критеріїв для призначення даних одному з кількох можливих сегментів. Цей метод блищить, коли його застосувати до вивчення людського вибору. Модель являє собою дерево, кожна гілка якого представляє вибір, а кожен листок означає результат. Коли в наборі даних є кілька відсутніх змінних, дерева рішень ефективні та прості у використанні.
№ 2. Нейронні мережі
Нейронні мережі — це тип машинного навчання, який може моделювати надзвичайно складні взаємодії, що робить їх цінними для прогнозного аналізу. По суті, це надзвичайно надійні механізми розпізнавання образів. Нейронні мережі найкраще підходять для пошуку нелінійних зв’язків у наборах даних, якщо немає математичних методів. Перевірка результатів дерев рішень і регресійних моделей за допомогою нейронних мереж можлива.
№3. Регресія
Більшість статистичних робіт виконується за цією парадигмою. Це корисно для виявлення тенденцій у великих наборах даних, де вхідні дані мають лінійний зв’язок один з одним. Виведення рівняння, яке представляє зв’язок між кожним входом у наборі даних, робить цю техніку ефективною. Регресійний аналіз можна використовувати, наприклад, щоб дізнатися, як зміни ціни цінних паперів та інші важливі фактори впливають на прибутки.
Які 4 кроки передбачуваної аналітики?
Такі гучні слова, як машинне навчання, великі дані, штучний інтелект тощо, спадають на думку, коли ми розглядаємо тенденції даних. Однак головна мета даних — сприяти прийняттю кращих рішень.
Яка користь від таких інструментів, як великі дані та алгоритми прогнозування, якщо вони не допомагають підприємствам робити кращий і обґрунтованіший вибір? Але важливий не лише доступ до даних; швидше це те, як ці дані аналізуються, що дозволяє робити кращі судження. Ось 4 кроки прогнозного аналізу.
#1. Надайте причину для передбачення
Першочергове завдання — знати, хто бере участь і чому. Прогноз на рівні позиції для оперативного планування може створюватися щомісяця в рамках звичайного циклу планування попиту, або його можна запитувати за потреби, щоб оцінити життєздатність запуску нового продукту. Знання внутрішнього клієнта, оцінка попиту та визначення необхідних даних є передумовами для кожного дослідження. Маючи цю інформацію, ви можете зробити точний прогноз і аналіз.
Потім ви підраховуєте час, зусилля та прибуток від такого глибокого дослідження. Це може призвести до швидкої або виваженої діагностики в одному випадку або ретельного аналізу ймовірностей в іншому. Критерії перевірки, такі як продукти або клієнти, можуть бути встановлені на цьому етапі. У цьому відношенні надзвичайно корисним є проведення сегментації споживачів і продукту перед впровадженням планування попиту.
№2. Аналіз попиту
Наступним кроком є збір і очищення даних. Нам потрібно вибрати правильні дані для роботи, очистити їх, створити, щоб отримати корисну інформацію, а потім усе це інтегрувати. У більшості випадків це просто щомісячне оновлення історії попиту та видалення будь-яких викидів або рекламного попиту. Крім того, це може вимагати накопичення нових наборів даних для доповнення або заміни існуючих. Незалежно від того, оновлюєте ви чи збираєте нові дані, ви повинні їх оцінити, відформатувати та очистити.
Крім того, завжди пам’ятайте про наступне, збираючи та сортуючи дані:
- Створюйте візуальне представлення своїх даних, коли це можливо.
- Робіть нотатки, використовуючи ту саму термінологію, що й прогноз.
- По-перше, вам слід перевірити, чи вже існують відповідні дані в базах даних або інших доступних джерелах.
- Ведіть журнал кожної зібраної інформації, включаючи час і дату, а також будь-які примітки, які здаються доречними.
№3. Дослідницький аналіз даних
Отримавши набір даних разом, ви можете почати розробку своєї моделі. Розуміння характеристик ваших даних є необхідною умовою розгляду. Щоб побудувати відповідну модель, необхідно знати походження даних, характеристики та зв’язок із цільовою змінною. Простіше кажучи, головною метою EDA є розуміння даних.
У зібраних даних можуть бути випадки дублювання інформації. Іншими словами, існує велика ймовірність того, що модель генеруватиме неточні прогнози, якщо такі дані використовуватимуться як вхідні дані. Таким чином, EDA необхідно виконати над даними, щоб виявити та усунути всі аномалії, відсутні значення та інші відволікаючі фактори. Розпізнавання шаблонів даних полегшує вибір параметрів моделі. Використовуючи EDA, ми можемо підвищити точність моделі ще до її виробництва.
Числові обчислення та графічне представлення даних є двома основними елементами EDA. Розрахунок стандартного відхилення, Z-показника, міжквартильного діапазону, середнього значення, медіани та режиму, а також розпізнавання асиметрії даних допомагає пояснити дисперсію. Для загальної картини набору даних корисними є теплові карти, діаграми розсіювання, гістограми та прямокутні діаграми.
#4. Контрольні виробництва
Якщо ніхто не бачить, не використовує і не аналізує ваш прогнозний аналіз і прогноз, неважливо, наскільки він хороший. Переконайтеся, що прогноз використовувався належним чином, і вдосконалюйте техніку, поки прогноз не стане максимально точним. Перший крок — розвиток навичок ефективної передачі прогнозів у форматі, бажаному вашою аудиторією. Я вже казав це раніше, але планувальники ефективного попиту схожі на оповідачів, які говорять цифрами.
Крім того, своєчасність, корисність, послідовність і формальність є ознаками ефективної комунікації. Наприкінці кожного місяця ваша команда повинна проводити аналіз попиту, який може бути незалежною діяльністю або компонентом офіційного S&OP, FP&A або процесу бізнес-ефективності (BEP) вашої організації. На цих конференціях ви можете обговорити входи, результати та сумніви щодо даних і оцінити успіх чи провал проекту.
Нарешті, хороші процеси слід вимірювати та відслідковувати, щоб переконатися в їх ефективності та покращити майбутнє прогнозування. Прогнозування та інші форми прогнозного аналізу слід розглядати як постійний метод розвитку.
Приклади прогнозного аналізу
Покращуйте процес прийняття рішень і створюйте більше інформаційних планів за допомогою прогнозування. Щоб спонукати вас до впровадження прогнозного аналізу у власній компанії, ми зібрали кілька прикладів.
#1. Проекція грошових потоків у фінансах
Уся компанія потребує ведення фінансової звітності, а прогнозний аналіз може допомогти визначити її довгострокове виживання. Прогнозування продажів, доходів і витрат дозволяє створити картину майбутнього та приймати рішення на основі історичних даних із попередніх фінансових звітів і даних із ширшої галузі.
Крім того, фінансовий облік викладає в HBS професор VG Narayanan і є обов’язковим для основної програми.
Нараянан стверджує, що «менеджери повинні дивитися вперед», щоб забезпечити постійне вдосконалення компанії. Крім того, «цей процес завжди пов’язаний із надзвичайною невизначеністю, незалежно від галузі, у якій ви працюєте».
#2. Встановлення вимог до персоналу для розваг і гостинності
Бізнес-аналітика заглиблюється в те, як Caesars Entertainment, оператор казино та готелів, використовує прогнозний аналіз для оптимального укомплектування персоналу закладів у періоди пік.
Кількість працівників, необхідних у будь-який момент часу в індустрії розваг і гостинності, залежить від ряду факторів, включаючи швидкість входу та виходу клієнтів. Недостатній персонал може призвести до незадоволених клієнтів, незручних працівників і дорогих помилок, тоді як надмірний персонал призводить до марної витрати грошей.
Крім того, група дослідників створила модель множинної регресії, яка використовує низку змінних для прогнозування кількості гостей, які заселяються в готель у будь-який день. Caesars зміг належним чином укомплектувати свої готелі та казино, не наймаючи занадто багато людей за допомогою цього методу.
#3. Поведінкове таргетування в маркетингу
Маркетологи можуть скористатися великою кількістю споживчої інформації, щоб адаптувати свої комунікації до звичок і вподобань цільової аудиторії. Прогнозний аналіз — це метод прогнозування майбутніх подій шляхом аналізу моделей поведінки з минулого.
У маркетингу прогнозний аналіз можна використовувати для передбачення сезонних коливань продажів, щоб кампанії могли правильно розраховуватися та націлюватись.
Крім того, ймовірність переходу потенційних клієнтів від обізнаності до покупки можна передбачити на основі їхньої минулої поведінки. Наприклад, кількість пропозицій вмісту, з якими потенційний клієнт взаємодіє, можна використовувати в одній лінійній регресійній моделі для прогнозування майбутньої ймовірності перетворення потенційного клієнта на клієнта зі статистично значущим рівнем достовірності. Маючи цю інформацію, ви можете створювати стратегічно розраховану рекламу на основі того, де клієнт перебуває на своєму шляху.
#4. Гарантія якості виробництва
Хоча наведені вище приклади прогнозного аналізу включають реагування на можливі майбутні події, цей тип аналізу також можна використовувати, щоб запобігти виникненню катастрофічних або небажаних подій. Наприклад, у обробній промисловості комп’ютери можна навчити на основі минулих даних надійно прогнозувати, коли певні машини вийдуть з ладу.
Як тільки алгоритм виявить умови неминучого збою, він надішле сигнал людині-оператору, який потім зможе зупинити машину, заощадивши корпорації тисячі, якщо не мільйони, доларів на пошкодженні продукту та витрати на ремонт. Цей підхід робить негайні, а не віддалені прогнози щодо потенційних станів відмови.
Економія часу, грошей і енергії є метою багатьох алгоритмів, і деякі з цих програм навіть пропонуватимуть покращення та виправлення, щоб гарантувати, що проблеми не виникнуть у майбутньому. Це застосування прескриптивного аналізу; на практиці нерідко кілька форм аналітики працюють разом, щоб знайти рішення.
Інструменти прогнозного аналізу
Маркетологи можуть використовувати інструменти прогнозного аналізу або програмне забезпечення, щоб краще зрозуміти поведінку клієнтів, передбачити майбутнє та розробити стратегічні плани на основі великої кількості інформації з минулого.
За оцінками аналітиків, маркетингові бюджети становлять у середньому 9.5% від загального обсягу продажів компанії. Показник 2020 року був на 11% вищим, тобто це зниження. Керівники відділу маркетингу потребують максимального використання своїх бюджетів як ніколи.
Поява інструментів прогнозного аналізу та програмного забезпечення стала знахідкою для відділу маркетингу, оскільки допомогла його керівникам помітити прибуткові перспективи та базувати стратегічні рішення на переконливих фактах. Ми розглянемо найпопулярніші інструменти або програмне забезпечення для прогнозного аналізу, які допоможуть вам розпочати роботу з аналітики або вдосконалити її.
№1. Improvado
Маркетологи можуть використовувати Improvado, платформу даних про доходи, для створення автоматизованих звітів і інформаційних панелей і об’єднання даних у режимі реального часу з різних джерел.
Понад 500 джерел даних (включаючи системи управління взаємовідносинами з клієнтами, рекламні сервери та платформи електронної пошти) можуть бути отримані за допомогою платформи, перетворені в споживані формати, а потім завантажені в сховище даних або інструмент візуалізації за вашим вибором.
Консолідація маркетингових даних дає змогу побачити загальну картину успіху вашої маркетингової кампанії, зрозуміти, як потенційні клієнти проходять послідовність конверсії, і зробити обґрунтовані припущення щодо ймовірних результатів ваших маркетингових зусиль. Однак, якщо ви хочете розширити способи використання ваших даних і підвищити ефективність своїх маркетингових кампаній, ви можете скористатися професійними послугами компанії.
#2. Інструмент аналізу KNIME
Безкоштовний і відкритий вихідний код KNIME — це інструмент аналітики даних, який використовує підхід «Будівельні блоки аналізу» для інтеграції численних компонентів машинного навчання та інтелектуального аналізу даних. Якщо ви мало знаєте про кодування, але хочете створювати та запускати ефективні робочі процеси, це платформа для вас.
Завдяки робочому процесу, зображеному у вигляді мережі вузлів, кожен окремий крок можна легко контролювати, ізолювати та усувати неполадки. Крім того, за допомогою KNIME користувачі можуть підключатися до різноманітних джерел даних, обробляти масивні набори даних і створювати моделі машинного навчання для таких завдань, як класифікація, регресія, зменшення розмірності, кластеризація тощо, використовуючи найсучасніші методи. Крім того, KNIME надає графічні підсумки та діаграми, щоб допомогти користувачам точно налаштувати та перевірити свої моделі.
Доступні безкоштовні та преміум-версії KNIME. Однак може знадобитися серверна ліцензія, якщо вам потрібно запустити особливо великий запит. Наприклад, великий сервер, який може підтримувати п’ять користувачів і чотири ядра обробки, поверне вам щонайменше 52,000 XNUMX доларів США.
№ 3. Альтерикс
Щоб допомогти компаніям знаходити раніше приховану інформацію та робити точні прогнози, Alteryx надає повний набір інструментів автоматизованої аналітики, машинного навчання та науки про дані.
Платформа забезпечує централізоване розташування для зберігання та обміну інформацією, зібраною з багатьох джерел усередині компанії, що дозволяє отримати більш повну картину операційних показників, точніше прогнозувати та більш узгоджену формулювання стратегії.
Фінанси, людські ресурси, інформаційні технології, ланцюг постачання, маркетинг і продажі – це лише деякі з багатьох галузей, які обслуговує Alteryx.
#4. Студія RapidMiner
Інструменти прогнозного аналізу RapidMiner побудовані навколо основних компетенцій компанії в інтелектуальному аналізі даних і текстовому аналізі. Отримання даних із кількох джерел, їх очищення та об’єднання в різні процедури прогнозного моделювання – усе це стає легшим завдяки цим фундаментальним функціям. Всі новачки можуть помочити ноги ключовими товарами компанії, адже вони доступні як в платній, так і в безкоштовній формі. Ноутбуки RapidMiner допомагають користувачам будь-якого рівня кваліфікації швидко та легко створювати моделі прогнозної аналітики.
Крім того, бізнес також пропонує додаткові інструменти для створення моделі (Auto Model) і розгортання (Model Deployment), а також підготовки даних (Turbo Prep) (Model Ops). Завдяки новій бібліотеці спільних функцій, прогностичні моделі тепер можна легко використовувати в компанії. Якщо необхідно, платформа також має ряд варіантів для пояснення речей і керування собою.
#5. Статистика TIBCO
Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс TIBCO Statistica, платформи науки про дані та машинного навчання, прокладає шлях для широкого використання науки про дані. Крім того, TIBCO Statistica також робить акцент на зручності використання та співпраці, оскільки це дозволяє багатьом користувачам працювати над одним проектом одночасно та спрощує обмін відповідними даними в межах групи.
Цей інструмент може обробляти та очищати масивні набори даних із різноманітних джерел, а також надає різноманітні статистичні методи та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для швидкої розробки статистичних моделей і моделей машинного навчання за допомогою вбудованих алгоритмів і функцій. Якщо ви шукаєте інструмент бізнес-аналізу, який надає перевагу зручності користувача та командній роботі, TIBCO Statistica — чудовий вибір.
Програмне забезпечення для прогнозного аналізу
Прогнозний аналіз може бути дуже корисним у вашій щоденній роботі, незалежно від того, чи є ви аналітиком даних, інженером або власником бізнесу. Це може допомогти вашій компанії стати продуктивнішою, безпечнішою та краще реагувати на запити споживачів, що дасть вам перевагу над конкурентами. Програми найвищого рівня для прогнозного аналізу допомагають у виконанні вищевказаних завдань. Проте не всі мають однакову цінність. Ось кілька найкращих програм для прогнозного аналізу, які ви можете спробувати.
№1. анаконда
Кілька версій продукту Anaconda доступні для тих, хто захоплюється функціями компанії Data Science і машинного навчання. Основний продукт компанії з відкритим вихідним кодом називається Anaconda Enterprise, і він зосереджений на мовах програмування Python і R. Програмне забезпечення є кросплатформним, тому ви можете використовувати його в Linux, Windows або Mac для аналізу даних і машинного навчання. Використовуючи Anaconda, користувачі можуть отримати доступ до понад 1,500 пакетів Python і R Data Science, організувати свої бібліотеки, залежності та середовища, а також виконувати аналіз даних за допомогою Dask, NumPy, pandas і Numba. Після того, як Anaconda згенерує результати, ви можете використовувати такі інструменти, як Matplotlib, Bokeh, Datashader і Holoviews, щоб перевірити їх.
#2. пекан
Pecan — це цифрове рішення з низьким кодом на основі штучного інтелекту (AI) для прогнозного аналізу та науки про дані. Інструменти бізнес-аналітики (BI) доступні для користувачів, щоб збільшити продажі та покращити роботу. Однак компанії можуть заощадити гроші, не наймаючи науковців із обробки даних, оскільки це просто та зрозуміло у використанні. Без будь-якого кодування він працює так само добре.
Крім того, ви можете легко регулювати розмір виробу, і він досить адаптивний. Завдяки численним перевагам його широко застосовують організації будь-якого розміру та в усіх галузях, від медичних і біологічних наук до програмування відеоігор та електронної комерції. Його використовують багато великих корпорацій, зокрема Johnson & Johnson, SciPlay і Phoenix.
AutoML, створювач набору даних, автоматизована підготовка даних, моделювання та збагачення, а також інтелектуальна аналітика на основі штучного інтелекту є одними з найважливіших аспектів. Вони дозволяють користувачам з невеликим досвідом програмування або зовсім без нього генерувати корисні ідеї на основі ШІ. І так само, як і найкращі програми BI, Pecan надає готові прогнозні моделі та зручні інформаційні панелі.
Програмне забезпечення безперебійно працює з іншими корпоративними програмами. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot та інші дані та маркетингові платформи можна інтегрувати без додаткового програмування. Нарешті пекан може стати вашим із індивідуальним планом передплати.
#3. Кришталева куля Oracle
Для моделювання, прогнозування, симуляції та оптимізації процесів багато компаній звертаються до програмного забезпечення Oracle Crystal Ball. Ця система була розроблена, щоб задовольнити потреби стратегічних планувальників, фінансових аналітиків, інженерів, науковців, власників бізнесу, сертифікованих бухгалтерів, менеджерів з маркетингу, венчурних капіталістів і експертів Six Sigma, пропонуючи складні інструменти оптимізації та розрахунків для широкого кола секторів. Крім того, він надає користувачам велику кількість ресурсів для прийняття стратегічного вибору, який забезпечує їм перевагу над конкурентами. Одноразова ціна ліцензування в розмірі 995 доларів США за користувача програми доступна, якщо ви вирішите, що ця платформа підходить для вашого бізнесу. За ліцензію та підтримку оновлень програмного забезпечення постачальник стягує комісію в розмірі 218.90 доларів США.
Важливість прогнозної аналітики
Кілька секторів використовують прогнозний аналіз як частину своїх процесів прийняття рішень. Ось важливість прогнозного аналізу:
#1. Маркетинг
Під час розробки нових стратегій працівники цієї галузі враховують реакцію клієнтів на економіку в цілому. Ці демографічні зміни можуть допомогти їм оцінити, чи буде їх поточна пропозиція продаватися на цільовому ринку.
Тим часом активні трейдери розглядають низку історичних показників, перш ніж прийняти рішення щодо того, купувати чи продавати цінний папір чи ні. Ми можемо передбачити майбутні зміни цін за допомогою ковзних середніх, діапазонів і точок розриву, дивлячись на минуле.
#2. Виявлення змов
Прогнозний аналіз можна використовувати у фінансовому секторі для аналізу моделей, тенденцій і транзакцій. Банк або інша фінансова установа може перевірити будь-яку з цих транзакцій, яка здається підозрілою, на предмет можливого шахрайства. Щоб допомогти в цьому, можна перевірити час певних транзакцій або діяльність між різними банківськими рахунками.
№3. Людські ресурси
Прогнозний аналіз використовується відділом кадрів для покращення різноманітних видів діяльності, таких як прогнозування майбутніх потреб у робочій силі та вимог до навичок або оцінювання даних про співробітників для визначення причин високої плинності кадрів. На додаток до передбачення різноманітності чи інклюзивної діяльності, прогностичний аналіз може вивчити продуктивність, таланти та вподобання працівника, щоб передбачити його просування по кар’єрі та допомогти у плануванні розвитку кар’єри. Крім того, читайте HR АНАЛІТИКА: важливість, приклади, курси, вакансії.
№4. Прогнозування
У виробництві прогнозування має вирішальне значення, оскільки воно гарантує найбільш ефективне використання ресурсів ланцюга поставок. Точні прогнози необхідні для безперебійної роботи важливих частин ланцюга постачання, таких як управління запасами та виробничий цех.
Якість даних, які використовуються для цих прогнозів, часто очищається та оптимізується за допомогою прогнозного моделювання. Краще прогнозування можливе за допомогою моделювання, оскільки воно дозволяє системі отримувати більше даних, включаючи інформацію з процесів, пов’язаних із клієнтами.
Висновок
Хоча перші кроки на шляху до використання прогнозного аналізу можуть здатися складними, будь-яка компанія, яка віддана процесу та має ресурси, щоб розпочати роботу, може досягти успіху. Розпочати невеликий пілотний проект у важливій частині бізнесу — чудовий підхід до контролю над початковими інвестиціями та скорочення часу, необхідного для повернення цих інвестицій. Коли модель запущена в експлуатацію, вона зазвичай потребує незначного обслуговування протягом багатьох років, коли вона генерує корисну інформацію.
Поширені запитання про прогнозний аналіз
Де використовується прогнозний аналіз?
Багато секторів, наприклад банківська справа, медицина, реклама та роздрібна торгівля, використовують прогнозний аналіз. Прогнозний аналіз використовує численні методики, такі як регресійний аналіз, дерева рішень і нейронні мережі. Аналіз з поглядом на майбутнє вже зараз.
Які є три типи передбачень?
- Індуктивний
- Дедуктивний
- Абдуктивний
Яка мета прогнозного аналізу?
Він передбачає майбутні події за допомогою статистичних методів, таких як алгоритми машинного навчання та складне прогнозне моделювання.
Подібні статті
- Прогнозна та директивна аналітика, пояснення!!! (+ Детальний посібник)
- Інструменти та програмне забезпечення прогнозної аналітики: 15+ найкращих інструментів
- Прогнозна аналітика: визначення, приклади та переваги
- Планування попиту: огляд, порівняння, зарплати та вакансії
Посилання
