预测分析:它是什么、示例、工具和重要性

预测分析
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使用历史数据和分析方法(如机器学习和预测分析)可以帮助您的企业预测潜在结果。 为了预见潜在的结果,预测分析将尖端的统计工具和软件与人工智能结合使用。 此外,预测分析的目标是通过回顾过去来预测未来。 通常,历史数据用于构建捕捉基本模式的数学模型。 之后,将该模型应用于新信息,以便对未来事件进行预测或建议可能提供理想结果的行动方案。 由于赋能技术的进步,特别是在大数据和机器学习领域,预测分析近年来受到了广泛关注。 继续阅读以查看并理解预测分析示例及其在本文中的重要性。

什么是预测分析?

预测分析是根据过去和现在的数据对未来可能发生的事情进行推测的方法。 研究人员可以通过查看现在发生的事情和过去发生的事情,然后对数据使用统计分析技术来预测未来可能发生的事情。

此外,预测分析还用于广泛的业务设置,例如体验管理程序,以预测未来的行为可能如何影响业务。 预测分析可以帮助公司通过“看到”其行动的结果来做出决策。

预测分析并不完美,但可以提供很多帮助。 尽管预测并不总是正确的,但它仍然是一种比盲目猜测更好的猜测方式。

预测分析的知识

预测分析是一种用于推测未来事件结果的技术。 人工智能、数据挖掘、机器学习、建模和统计只是用于获得这些结果的众多方法中的一小部分。

例如,数据挖掘使用这种方法来检查大量信息以寻找隐藏的联系和趋势。 唯一的区别是文本分析用于更长的文本段落。

此外,天气预报、游戏设计、语音到文本的翻译、客户服务,甚至投资组合方法只是受益于预测模型的众多领域中的一部分。 所有这些程序都使用描述性统计模型来预测新数据。

此外,企业可以通过多种方式从预测分析中受益,包括改进库存管理、更好地制定营销活动策略以及更准确地预测未来收入。

这对于公司的成功至关重要,尤其是在竞争激烈的医疗保健和零售行业。 为了构建安全的投资组合,投资者和金融专家可能会参考这项技术。

使用这些模型识别数据中的关系、模式和结构,从而可以推断出改变用于获取数据的过程的影响。 预测分析通过检查历史数据来扩展此类描述性工具,以预测给定当前事态或特定未来情景的一组特定未来结果的可能性。

预测分析的三种类型是什么?

预测分析是一种试图通过从现在和过去得出结论来预测未来的方法。 分类、聚类和时间序列模型经常用于预测分析。 在下面阅读更多关于这些的信息。

#1。 决策树

决策树是一种分类模型,它使用一组标准将数据分配到几个可能的桶中的一个。 当应用于人类选择的研究时,这种技术会大放异彩。 该模型是一棵树,每个分支代表一个选择,每个叶子代表结果。 当一个数据集有多个缺失变量时,决策树是有效且易于使用的。

#2。 神经网络

神经网络是一种机器学习,可以对极其复杂的交互进行建模,使其在预测分析中很有价值。 这些本质上是非常强大的模式识别引擎。 如果不存在数学方法,神经网络最适合在数据集中寻找非线性关系。 使用神经网络验证决策树和回归模型的结果是可能的。

#3。 回归

大多数统计工作都是使用这种范式完成的。 它对于发现输入彼此呈线性关系的大型数据集中的趋势很有用。 推导出一个表示数据集中每个输入之间关系的方程式,可以使该技术变得有效。 例如,可以使用回归分析来了解证券价格和其他重要因素的变化如何影响回报。

预测分析的 4 个步骤是什么?

当我们考虑数据趋势时,会想到像机器学习、大数据、人工智能和类似概念这样的流行语。 然而,数据的主要目的是促进更好的决策。

如果大数据和预测算法等工具不能帮助企业做出更好、更明智的选择,那么它们有什么用呢? 但是,重要的不仅仅是访问数据; 相反,正是数据的分析方式使您能够做出更好的判断。 以下是预测分析的 4 个步骤。

#1。 提供预测的原因

了解谁在参与以及为什么参与是首要任务。 作为常规需求计划周期的一部分,可以每月生成一次用于运营计划的项目级预测,或者可以根据需要请求它以评估新产品发布的可行性。 了解内部客户、评估需求并找出必要的数据是每项研究的先决条件。 掌握了这些信息后,您就可以做出准确的预测和分析。

然后,你计算这样一个深入研究的时间、精力和收益。 这可能导致在一个案例中进行快速或判断性诊断,或者在另一个案例中进行彻底的概率分析。 可以在此阶段建立审查标准,例如产品或客户。 在这方面,在实施需求计划之前进行客户产品细分非常有用。

#2。 需求分析

下一步是数据收集和清理。 我们需要为工作选择正确的数据,清理它,构建它以获得有用的信息,然后将它们全部集成。 大多数时候,这只是每月更新一次需求历史记录,并删除任何异常值或促销需求。 此外,它可能需要积累新的数据集来补充或替换现有数据集。 无论您是更新还是收集新数据,都必须对其进行评估、格式化和清理。

此外,在收集和整理数据时,请始终牢记以下几点:

  • 在可行的情况下创建数据的可视化表示。
  • 使用与预测相同的术语做笔记。
  • 首先,您应该检查数据库或其他容易获得的来源中是否已经存在任何相关数据。
  • 记录收集到的每条信息,包括时间和日期,以及任何看似相关的注释。

#3。 探索性数据分析

将数据集放在一起后,您就可以开始开发模型了。 了解您的数据的特征是进行此操作的先决条件。 要构建合适的模型,必须熟悉数据的来源、特征以及与目标变量的关系。 简而言之,EDA 的主要目标是数据理解。

收集的数据中可能存在重复信息的情况。 换句话说,如果将此类数据用作输入,模型很有可能会生成不准确的预测。 因此,必须对数据执行 EDA 以检测并消除所有异常、缺失值和其他干扰。 数据模式识别有助于模型参数选择。 使用 EDA 时,我们甚至可以在模型生成之前提高模型的精度。

数据的数值计算和图形表示是 EDA 的两个主要内容。 计算标准差、Z 分数、四分位数间距、平均值、中位数和众数并识别数据偏度有助于解释分散。 对于数据集的整体情况,热图、散点图、条形图和箱线图很有用。

#4。 控制制作

如果没有人看到、利用或分析您的预测分析和预测,那么它再好也没用。 验证预测是否按预期使用并增强技术,直到预测尽可能准确。 第一步是培养以受众所需的格式有效传达预测的技能。 我以前说过,但有效的需求规划者就像用数字说话的讲故事的人。

此外,时机、实用性、一致性和正式性是有效沟通的标志。 在每个月结束时,您的团队应该进行需求审查,这可以是一项独立活动,也可以是您组织的正式 S&OP、FP&A 或业务效率流程 (BEP) 的组成部分。 你可以在这些会议上讨论输入、输出和数据疑问,并评估项目的成败。

最后,应对良好的流程进行衡量和跟踪,以确保它们有效并加强对未来的预测。 预测和其他形式的预测分析应被视为一种持续发展的方法。

预测分析示例

借助预测改进您的决策并制定更多信息计划。 为了鼓励您在自己的公司实施预测分析,我们整理了一些示例。

#1。 财务现金流量预测

所有企业都需要保留财务记录,而预测分析可以帮助确定其长期生存。 预测销售额、收入和支出使您能够描绘未来,并根据先前财务报表的历史数据和更广泛行业的数据做出决策。

此外,财务会计由 VG Narayanan 教授在 HBS 教授,并且是核心课程所必需的。

Narayanan 认为“管理者需要向前看”以确保公司的持续改进。 此外,“无论您身处哪个行业,此过程中始终存在大量不确定性。”

#2。 建立娱乐和款待的人员配置要求

业务分析深入研究了赌场和酒店运营商 Caesars Entertainment 如何使用预测分析在高峰期以最佳方式为场所配备人员。

娱乐和酒店业在任何给定时间所需的员工人数取决于许多因素,包括客户进出率。 人员配备不足可能会导致客户不满意、员工不舒服以及代价高昂的错误,而人员过多则会浪费金钱。

此外,一组研究人员创建了一个多元回归模型,该模型使用多个变量来预测任何一天入住酒店的客人数量。 使用这种方法,Caesars 能够适当地为其酒店和赌场配备人员,而无需雇用太多人。

#3。 营销中的行为定位

营销人员可以利用丰富的消费者信息,根据目标受众的习惯和偏好定制他们的沟通方式。 预测分析是一种通过分析过去的行为模式来预测未来事件的方法。

在市场营销中,预测分析可用于预测季节性销售波动,以便正确安排营销活动的时间和目标。

此外,可以根据潜在客户过去的行为预测潜在客户从了解转化为购买的可能性。 例如,可以在单一线性回归模型中使用潜在客户与之交互的内容产品的数量来预测潜在客户未来转化为客户的可能性,具有统计上显着的确定性水平。 有了这些信息,您就可以根据客户在旅程中所处的位置制作有策略的定时广告。

#4。 生产质量保证

虽然上述预测分析示例包括对未来可能发生的事件做出响应,但此类分析也可用于预防灾难性或不受欢迎事件的发生。 例如,在制造业中,可以根据过去的数据对计算机进行训练,以可靠地预测某些机器何时会发生故障。

一旦算法检测到即将发生故障的情况,它就会向操作员发送信号,操作员随后可以停止机器,从而为公司节省数千甚至数百万美元的损坏产品和维修成本。 该方法对潜在的故障状态做出即时而不是遥远的预测。

节省时间、金钱和精力是许多算法的目标,其中一些程序甚至会提出改进和修正建议,以确保未来不会出现问题。 这是规范分析的应用; 在实践中,多种形式的分析协同工作以找到解决方案的情况并不少见。

预测分析工具

营销人员可以使用预测分析工具或软件来更好地了解客户行为、预测未来并根据过去的大量信息制定战略计划。

分析师估计营销预算平均占公司总销售额的 9.5%。 2020 年的数字高出 11%,因此有所下降。 营销主管要最大程度地利用预算,所面临的压力比以往任何时候都大。

预测分析工具和软件的出现一直是营销部门的天赐之物,它可以帮助领导者发现有利可图的前景并根据确凿的事实做出战略决策。 我们将了解顶级预测分析工具或软件,它们将帮助您开始或推进您的分析工作。

#1。 即兴表演

营销人员可以使用收入数据平台 Improvado 来生成自动报告和仪表板,并实时组合来自各种来源的数据。

该平台可以挖掘 500 多个数据源(包括客户关系管理系统、广告服务器和电子邮件平台),将其转换为可使用的格式,然后加载到您选择的数据仓库或可视化工具中。

整合您的营销数据可以让您看到营销活动成功的全貌,了解潜在客户如何通过转化漏斗,并对营销工作的可能结果做出有根据的猜测。 但是,如果您想扩展数据的使用方式并提高营销活动的有效性,您可以使用公司的专业服务。

#2。 KNIME 分析工具

KNIME 免费且开源,是一种数据分析工具,它采用“分析构建块”方法来集成众多机器学习和数据挖掘组件。 如果您不太了解编码,但想创建和运行有效的工作流,那么这个平台就是您的最佳选择。

通过将工作流描述为节点网络,每个单独的步骤都可以轻松监控、隔离和排除故障。 此外,使用 KNIME,用户可以连接到各种数据源,处理海量数据集,并使用最先进的技术为分类、回归、降维、聚类等任务构建机器学习模型。 此外,KNIME 还提供图形摘要和图表来帮助用户微调和验证他们的模型。

KNIME 有免费版和付费版。 但是,如果您需要运行特别大的查询,则可能需要服务器许可证。 例如,一台可支持五个用户和四个处理核心的大型服务器至少要花费 52,000 美元。

#3。 奥特里克斯

为了帮助企业发现以前隐藏的洞察力并做出准确的预测,Alteryx 提供了一整套自动化分析、机器学习和数据科学工具。

该平台提供了一个集中位置,用于存储和共享从公司内部多个来源收集的信息,从而可以更全面地了解运营指标、更准确的预测和更有凝聚力的战略制定。

金融、人力资源、信息技术、供应链、营销和销售只是 Alteryx 服务的众多行业中的一小部分。

#4。 快速矿工工作室

RapidMiner 的预测分析工具是围绕公司在数据挖掘和文本挖掘方面的主要能力而构建的。 这些基本功能使从多个来源提取数据、清理数据并将其组合到不同的预测建模过程中变得更加容易。 所有新人都可以尝试公司的主要商品,因为它们有付费和不付费两种形式。 RapidMiner Notebooks 可帮助所有技能水平的用户快速轻松地创建预测分析模型。 

此外,该业务还提供用于模型创建(Auto Model)和部署(Model Deployment)以及数据准备(Turbo Prep)(Model Ops)的辅助工具。 得益于新的共享功能库,现在可以在整个公司轻松共享预测模型。 如有必要,该平台还提供了一些解释事物和自我管理的选项。

#5。 TIBCO统计

数据科学和机器学习平台 TIBCO Statistica 的直观点击式界面正在为数据科学的广泛使用铺平道路。 此外,TIBCO Statistica 还强调可用性和协作,因为它允许众多用户同时处理同一个项目,并简化了组内相关数据的共享。

该工具可以处理和清理来自各种来源的海量数据集,它提供了多种统计方法和直观的界面,用于快速开发具有内置算法和功能的统计和机器学习模型。 如果您正在寻找优先考虑用户友好性和团队合作的业务分析工具,TIBCO Statistica 是一个不错的选择。

预测分析软件

无论您是数据分析师、工程师还是企业主,预测分析对您的日常工作都大有帮助。 它可能会帮助您的公司变得更高效、更安全并且更能响应消费者的需求,所有这些都会让您在竞争中占据一席之地。 用于预测分析的顶级程序有助于完成上述任务。 然而,并不是每个人都具有相同的价值。 这里有一些您可以试用的最佳预测分析软件。

#1。 蟒蛇

Anaconda 的多个产品版本可供热衷于公司数据科学和机器学习功能的用户使用。 该公司的主要开源产品称为 Anaconda Enterprise,专注于 Python 和 R 编程语言。 该软件是跨平台的,因此您可以在 Linux、Windows 或 Mac 上使用它来进行数据科学和机器学习。 使用 Anaconda,用户可以访问 1,500 多个 Python 和 R 数据科学包,组织它们的库、依赖项和环境,并使用 Dask、NumPy、pandas 和 Numba 进行数据分析。 Anaconda 生成结果后,您可以使用 Matplotlib、Bokeh、Datashader 和 Holoviews 等工具来检查它们。

#2。 胡桃

Pecan 是一种用于预测分析和数据科学的数字化、低代码、人工智能 (AI) 驱动的解决方案。 商业智能 (BI) 工具可供用户使用,以增加销售额和改善运营。 但是,企业可以通过不聘请数据科学家来节省资金,因为它使用起来非常简单直接。 根本不需要任何编码,它也能正常工作。

此外,您可以轻松调整产品尺寸,适应性强。 由于其众多优点,它被各种规模和各个领域的组织广泛采用,从医学和生物科学到视频游戏和电子商务编程。 许多大公司都在使用它,包括 Johnson & Johnson、SciPlay 和 Phoenix。

AutoML、数据集创建者、自动化数据准备、建模和扩充以及 AI 驱动的预测分析是其中一些最重要的方面。 它们允许几乎没有编码经验的用户生成由 AI 提供支持的可操作见解。 就像目前最好的 BI 应用程序一样,Pecan 提供开箱即用的预测模型和用户友好的仪表板。

该软件可与其他公司程序顺利配合使用。 Salesforce、Google AdWords、Snowflake、Google Big Query、HubSpot 和其他数据和营销平台都可以集成,无需任何额外的编程。 最后,山核桃可能是你的定制订阅计划。

#3。 神谕水晶球 

为了建模、预测、模拟和优化流程,许多企业求助于软件应用程序 Oracle Crystal Ball。 该系统旨在通过为广泛的部门提供复杂的优化和计算工具来满足战略规划师、财务分析师、工程师、科学家、企业主、注册会计师、营销经理、风险资本家和六西格码专家的需求。 此外,它还为用户提供了丰富的资源来做出战略选择,从而使他们比竞争对手更具优势。 如果您认为此平台适合您的业务,则可获得每位应用程序用户 995 美元的一次性许可价格。 供应商为软件升级的许可和支持收取了 218.90 美元的费用。

预测分析的重要性

一些部门使用预测分析作为其决策过程的一部分。 以下是预测分析的重要性:

#1. 营销

该行业的工作人员在制定新战略时会考虑客户对整体经济的反应。 这些人口统计变化可以帮助他们评估他们当前的产品是否有可能卖给他们的目标市场。

与此同时,活跃的交易者在决定是否买入或卖出证券之前会考虑一些历史指标。 通过回顾过去,我们可以使用移动平均线、波段和断点来预测未来的价格变化。

#2。 发现阴谋

预测分析可用于金融部门,以分析模式、趋势和交易。 银行或其他金融机构可能会调查任何这些看似可疑的可能存在欺诈的交易。 可以检查特定交易的时间或不同银行账户之间的活动以帮助解决此问题。

#3。 人力资源

人力资源部门使用预测分析来加强各种活动,例如预测未来的劳动力需求和技能要求或评估员工数据以确定高流动率的原因。 除了预见多样性或包容性活动之外,预测分析还可以检查员工的绩效、才能和偏好,以预测他们的职业发展并帮助进行职业发展规划。 另外,阅读 人力资源分析:重要性、示例、课程、工作。

#4。 预测

在制造业中,预测至关重要,因为它可以保证最有效地利用供应链资源。 准确的预测对于供应链关键部分(例如库存管理和制造车间)的平稳运行至关重要。

用于这些预测的数据质量通常在预测建模的帮助下得到清理和优化。 使用建模可以进行更好的预测,因为它允许系统接收更多数据,包括来自面向客户的流程的信息。

结论

虽然使用预测分析的最初步骤似乎令人望而生畏,但任何致力于流程和资源的公司都可能成功。 从业务关键部分的小型试点项目开始是控制初始投资并缩短看到投资回报所需时间的好方法。 一旦模型开始运行,在它产生有用见解的那些年里通常几乎不需要维护。

预测分析常见问题解答

在哪里使用预测分析?

银行、医药、广告和零售等许多行业都使用预测分析。 预测分析采用了多种技术,例如回归分析、决策树和神经网络。 现在从未来的角度分析。

什么是三种类型的预测?

  • 感应的
  • 演绎
  • 诱拐的

预测分析的目标是什么?

它使用机器学习算法和复杂的预测建模等统计方法来预测未来事件。

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参考文献

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