Vorhersagemodelle: Sind Ihre Daten bereit?

der Aufstieg von Große Daten und maschinelles Lernen eröffneten der Datenanalyse einzigartige Möglichkeiten, sich als Schlüsselaktivität im Geschäftsumfeld zu etablieren. Heutzutage, Unternehmen streben einen analytischen Vorsprung an, der sie im Dienste von Kunden und Anwendern von der Konkurrenz abhebt.

Was ermöglicht ihnen diesen Vorteil zu erreichen? Einerseits, Ihre Vorschläge besser personalisieren und Ihrer Kundschaft zufriedenstellendere Erfahrungen bieten; Ja, für einander, optimieren Sie Ihre eigenen Geschäfts- und Betriebsprozesse. Eigentlich, Dies sind die guten Gründe, die viele Unternehmen dazu veranlassen, zu versuchen, eine Organisation zu werden. datengesteuert.

jedoch, disruptive Technologien, die Analytics-Aufgaben unterstützen, sind sehr attraktiv und bieten einen hohen Mehrwert, aber was ist wirklich der wichtigste Rohstoff für all diese Prozesse?, nämlich, rohes Gold, Sohn die Daten. Ja, um prädiktive Analysen durchzuführen, es ist notwendig, sie vorzubereiten: dieser Fall ist der Schlüssel, um wertvolle Ergebnisse in Bezug auf Empfehlungen zu erhalten, Erkenntnisse oder Vorhersagen.

Wie wird diese Aufgabe erfolgreich durchgeführt?

Lassen Sie uns für einen Moment zu einer allgemeineren Perspektive zurückkehren: Was sind Vorhersagemodelle?? Predictive Modeling ist ein Prozess, der Daten und Statistiken verwendet, um Ergebnisse mit Datenmodellen vorherzusagen. Historische Daten werden normalerweise verwendet, um ein mathematisches Modell zu erstellen, das wichtige Trends erfasst. Später, Dieses Vorhersagemodell wird mit aktuellen Daten verwendet, um vorherzusagen, was als nächstes passieren wird, oder um Maßnahmen vorzuschlagen, die dazu beitragen, optimale Ergebnisse zu erzielen.

Prädiktive Analysen: was ist das und wie wird es verwendet

Modelle ermöglichen prädiktive Analysen, indem sie Prognosen aus vorhandenen Daten erstellen. Soweit sie eine Vorstellung davon geben, was in Zukunft passieren könnte, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bieten. Diese Techniken sagen nicht voraus, was passieren wird, Vielmehr erkennen sie Muster in großen Datenmengen und, Daher, kann die Wahrscheinlichkeit bestimmter zukünftiger Ereignisse bestimmen.

Einige Anwendungsfälle von Predictive Analytics:

• Hilfe bei der Bedarfsprognose.
• Antizipieren Sie Fluktuationsraten.
• Planen Sie Probleme bei der Gerätewartung, Maschinen und Flotte.
• Vorsorgen auf Kreditrisikoebene treffen.
• Zusammenarbeit bei der Betrugserkennung.
• Es ermöglicht die Vorhersage der Bewegung von Inventar oder anderen Arten von Ressourcen.
• Betriebseffizienz: prognostizierter Energiebedarf im Stromnetz.
• Tragen Sie zu einem besseren Kundenerlebnis bei, zum Beispiel, in CRM- und Marketing-Automation-Tools.
• Physisches und digitales Sicherheitsmanagement.
• Stadtplanung.

Um all diese Beiträge zu leisten, Predictive Analytics verwendet Techniken wie maschinelles Lernen und Data Mining.

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Datenoptimierung

Dass immer mehr Unternehmen einen analytischen Vorsprung anstreben, hat die Datenwissenschaftler wird beginnen, eine relevantere Rolle in Organisationen einzunehmen. Diese Experten sind dafür verantwortlich, die Daten gründlich aufzubereiten und zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und das Wissen zur Extraktion von Bedeutungen und zur Interpretation der Daten bereitzustellen..

Data Scientists verwenden Daten aus einer Vielzahl von Quellen, um ihre Arbeit zu erledigen: Transaktionen, CRM, Kundendienst, Traffic auf Ihre Website, Umfragen, digitales Marketing und Werbung; Sie verwenden auch geografische Daten, demografisch und wirtschaftlich, Sensordaten, Audios, Videos, Bilder, etc. Bevor Sie die Vorhersagemodelle und Algorithmen entwerfen, die dann in die tiefere Analysephase übergehen, diese Spezialisten müssen andere Schlüsselaufgaben angehen: Identifizieren Sie, welche Daten Sie benötigen (nach geschäftlichen Anforderungen), sammeln und dann reinigen und validieren, um die Konsistenz zu gewährleisten, Integrität und Präzision.

Bereiten Sie die Daten vor und stellen Sie sicher Datenqualität Es ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit von Data Scientists, die sicherstellen müssen, dass sie über ausreichend große und vollständige Sets verfügen, organisiert und sauber; und sie müssen auch die Vertraulichkeit und Sicherheit dieser Daten garantieren.

Zweitens, Datenaufbereitung und -optimierung ist nie eine lineare Aufgabe, sondern ein iterativer Verfeinerungsprozess. Daher der Schlüsselwert der Datenverwaltungsarbeit. Die Erfassung der richtigen Daten zum Trainieren des Algorithmus ist eine zentrale Aufgabe.

In den vergangenen Jahren, es gab eine zunehmende Automatisierung verschiedener Data Science-Jobs, was irgendwann zum neuen Paradigma der Augmented Analytics geführt hat, die fortschrittliche Analysen für alle verfügbar machen könnte.

in der Zwischenzeit, wie Sie mit der Datenanalyse vorankommen, Es ist wichtig, sich klar zu machen, dass es nicht nur darum geht, die richtigen Big Data- und Machine-Learning-Lösungen zu finden.

Bevor du dir eine grundlegende Frage stellst: die Daten, Sie sind bereit?