根据谷歌趋势，在过去五年中，人们对预测分析的兴趣一直在增加。
预测分析（也称为高级分析）越来越多地与商业智能相关联。 但这两者是否真的相关？如果是，企业通过将其商业智能活动与这种分析相结合可以获得哪些优势？ 商业智能和预测分析有什么区别？ 让我们回答这些问题，并在本文中查看预测分析的真实示例。
什么是预测分析？
使用历史数据、机器学习和人工智能来预测未来会发生什么被称为预测分析。 这些历史数据被加载到一个数学模型中，该模型考虑了数据中的主要趋势和模式。 之后，将模型应用于当前数据以预测接下来会发生什么。
使用预测分析数据可以帮助企业和业务应用程序提出可以带来有益运营变化的行动。 预测分析可以帮助分析师估计变化是否会帮助他们降低风险、改善运营和/或增加收入。 预测分析的核心是试图回答这个问题，“根据我目前的数据，最有可能发生什么，我可以做些什么来修改这个结果？”
商业智能示例中的真实预测分析
对于许多企业来说，预测分析并不是什么新鲜事。 然而，越来越多的行业使用它来改进日常的公司流程并产生竞争差异。
在实践中，预测分析可以采取多种形式。 考虑以下可能性。
- 确定哪些客户可能会放弃服务或产品。 考虑一个实施了预测分析模型的瑜伽工作室。 基于先前的数据，该算法可以预测“Jane”不会更新她的会员资格，并推荐一种诱使她这样做的激励措施。 当简回到工作室时，系统会向会员关系团队发送警报，该团队将为她提供奖励或与她讨论续订会员资格的问题。 在此示例中，可以实时使用预测分析来防止客户流失。
- 向最有可能购买的客户发送营销信息。 如果您的公司只有 5,000 美元可用于追加销售营销活动并且拥有 10 万消费者，那么您无法为每个人提供 XNUMX% 的折扣。 预测分析和商业智能可以帮助预测最有可能购买您商品的客户，然后将优惠券仅分发给这些人以最大化收入。
- 通过适当的计划改善客户服务。 企业可以通过利用高级分析和商业智能更好地估计需求。 考虑一家酒店公司，该公司希望预测本周末有多少人将留在特定地点，以确保他们有足够的员工和资源来满足需求。
预测分析的应用
预测分析是用于一系列企业的决策工具。
#1。 预测
预测在制造业中至关重要，因为它可以保证他们以最佳方式使用供应链中的资源。 例如，库存管理和车间是供应链轮子的关键轮辐，需要准确的预测才能发挥作用。
预测建模经常用于清理和优化用于此类预测的数据质量。 建模保证系统可以使用额外的数据，包括来自面向客户的活动的数据，从而产生更准确的预测。
#2. 信用
信用评级利用预测分析。 消费者或企业在申请信贷时，利用申请人的信用记录和具有相似特征的借款人的信用记录信息来预测申请人无法偿还所提供的任何信贷的风险。
#3。 承保
保险业 严重依赖数据和预测分析。 保险公司根据类似投保人的当前风险池以及导致赔付的先前事件，对保单申请人进行调查，以确定必须为未来索赔支付的可能性。 精算师 通常使用预测模型，将属性与有关先前保单持有人和索赔的数据进行比较。
#4. 营销
在规划新的活动时，该领域的人们会考虑消费者对整体经济的反应。 他们可以利用人口变化来确定当前的产品组合是否会吸引消费者购买。
同时，活跃的交易者在决定是否买入或卖出证券时会根据过去的事件考虑各种指标。 移动平均线、波段和断点基于之前的数据，用于估计未来的价格波动。
最常见的预测模型是决策树、回归（线性和逻辑）和神经网络，它们是深度学习方法和技术新兴领域的一部分。
预测分析模型的类型
预测分析采用三种技术：决策树、神经网络和回归。 请继续阅读以了解有关这些内容的更多信息。
#1。 决策树
如果您想了解是什么推动了某人的决策，决策树可以提供帮助。 该模型根据某些变量（例如价格或市值）将数据分成几部分。 顾名思义，它就像一棵树，有明显的枝叶。 分支可访问地反映各种选项，单个叶子代表特定的选择。
因为它们易于理解和分析，决策树是最基本的模型。 当您需要快速做出决定时，它们也非常有用。
#2。 回归
这是统计分析中最常见的模型。 当您需要在大量数据中找到模式并且输入之间存在线性关系时，请使用它。 此方法通过计算描述数据集中所有输入之间关系的公式来工作。 例如，您可以使用回归来确定价格和其他重要因素如何影响证券的表现。
#3。 人工神经网络
作为一种预测分析的神经网络创建是通过模仿人类大脑的运作方式。 该模型使用人工智能和模式识别，可以处理复杂的数据交互。 当您有多个障碍需要克服时使用它，例如当您有太多数据时，没有您需要的公式来帮助您识别数据集中输入和输出之间的关系，或者当您需要进行预测而不是而不是提出解释。
如果您已经使用决策树和回归作为模型，您可以使用神经网络来证实您的发现。
企业如何利用预测分析？
如前所述，预测分析可以应用于各种不同的应用。 企业可以使用模型来推进他们的目标并改善他们的运营。 企业通常使用预测模型来帮助他们增强客户服务和外展。
高管和企业主利用这种类型的统计分析来确定客户行为。 例如，企业所有者可以利用预测技术来识别和定位可能背叛并转向竞争对手的常规消费者。
它在广告和营销中很重要。 企业可以使用模型来预测哪些客户可能会对营销和销售活动做出积极反应。 企业主无需进行广泛的营销，而是可以通过瞄准会积极响应的客户来节省资金。
预测分析的优势
预测分析有许多优点。 如前所述，当没有其他（和明显的）答案可用时，使用这种类型的分析可以帮助实体对结果进行预测。
模型可以帮助投资者、金融专业人士和商业领袖降低风险。 例如，投资者及其顾问可以利用特定的预测分析模型，通过考虑年龄、资本和抱负等方面来帮助设计对投资者风险最小的投资组合。
当他们使用这些模型时，对成本节约产生了相当大的影响。 企业可以在产品发布之前预测产品是成功还是失败。 或者，他们可以在制造过程开始之前通过采用预测技术为生产改进预留资金。
对预测分析的批评
由于人们认为其结果不公平，预测分析的使用受到了批评，在某些情况下还受到法律限制。 最常见的是，这涉及预测模型，这些模型会导致在信用评分、住房贷款、就业或犯罪行为风险等领域对种族或族裔群体进行统计歧视。
这种预测分析的一个众所周知的例子是银行对房屋贷款进行红线的（现在是非法的）做法。 无论使用此类分析得出的预测是否准确，它们的使用通常都会受到反对，并且明确包含诸如人的种族等信息的数据现在经常被排除在预测分析之外。
结论
所有企业都可以利用预测分析来收集客户数据并根据过去的行为预测下一步行动，从而从中获利。 人们可以使用这些数据来做出影响底线和影响绩效的决策。
预测分析常见问题解答
什么是数据分析中的预测分析？
预测分析是一种数据分析，它使用历史数据和分析技术（例如统计建模和机器学习）来预测未来结果。
什么是 HR 中的预测分析？
人力资源中的预测分析是指采用统计数据并从现有数据中学习以预测未来结果的人力资源技术。 它是一种决策工具。
为什么预测分析分析是任何业务分析 BA 流程中的下一个合乎逻辑的步骤？
预测分析分析被认为是任何业务分析的下一个合乎逻辑的步骤，因为它通过确定客户响应或购买来优化营销活动，并促进交叉销售机会，从而通过预测库存和管理资源来改善业务运营。
