Imagine como o mundo mudaria quando qualquer anúncio que você recebe é apenas sobre um produto no qual você está interessado. Quão maravilhoso seria receber informações apenas sobre produtos relevantes? Quão eficiente seria quando obtém todos os artigos de mercearia necessários no primeiro corredor? Quanto pode a humanidade ganhar ao poder prever as suas doenças ao observar o historial médico e os sintomas atuais?
Tudo isto pode ser feito utilizando o poder da analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... previsiva. Muitas empresas já estão a utilizar isto e a melhorar e melhorar o seu direcionamento. Podem obter mais do 100% da resposta das suas campanhas de marketing ao prever as necessidades dos clientes e comunicar-se apenas com produtos relevantes.
Então, o que é a análise preditiva e como pode ajudar?
Por que o Informatica ETL é a melhor escolha para integração de dados:
Modelagem preditiva es una técnica estadística de uso común para predecir el comportamiento futuro. Las soluciones de modelado predictivo son una forma de tecnología de minería de datos que funciona analizando datos históricos y actuales y generando un modelo para ayudar a predecir resultados futuros.
Em poucas palavras, el análisis predictivo utiliza tendencias pasadas y las aplica al futuro. Por exemplo, si un cliente compra un teléfono inteligente en un sitio web de comercio electrónico, es posible que le interesen sus acessórios de inmediato. Podría ser un cliente potencial para la batería del teléfono dentro de unos años. Atualmente, las posibilidades de que compre un accesorio de un teléfono inteligente de la competencia son relativamente sombrías.
Si bien el ejemplo puede parecer simple, imagine fazer isto para miles de categorias que poderia estar vendiendo. Dentro de esas miles de categorias, pode haber múltiples opções (cientos de fundas, estuches, lápiz óptico...). O que mais, incluso si ten mil visitantes todos os dias (uma pequena quantidade de muchos minoristas electrónicos), predizer a próxima compra numa decisão baseada em dados para estes clientes poderia volverse impossível.
Here es exactamente donde la analítica predictiva acudirá en su ayuda (recuerde que Amazon le ayuda con, también le puede gustar...).
Entiendo how puede ayudar la analítica predictiva, ¿qué hago a continuación?
If es proprieto de una empresa y deseja aprovechar la analítica empresarial, debe configurar un equipo de analítica. Cubriré los detalles de la configuration de esto en algún momento más tarde. Esta publicación es para personas que desean aprender el arte del análisis predictivo.
A continuación se muestra un ciclo de vida típico de la criação de modelos predictivos:
Pasos para construir un modelo predictivo
El primer paso en cualquier modelo predictivo es recopilar datos de diversas fuentes. Estas pueden ser datos que posee sobre su cliente (como páginas visitadas en el pasado, productos comprados en el pasado) os dados que el cliente ha proporcionado (por exemplo, Morada, Nome, era, etc.).
These datos deben limpiarse y organizarse en una estructura para que puedan analisarse fácilmente. Esta estructura debe estar sincronizada con várias hipóteses comerciais. Por exemplo, se a hipótese comercial é que um grupo etário / género em particular possa ter uma maior probabilidade de comprar determinado conjunto de produtos, a idade e o género devem ser atribuídos a nível de cliente.
Uma vez que estes conjuntos de dados estão prontos, usamos várias técnicas de modelagem preditiva e compreensão empresarial para obter diversos conhecimentos empresariais (pepitas de ouro). Estes conhecimentos podem ser utilizados no design de websites / marketing para aumentar a eficiência.
Em uma das publicações futuras, repassaremos estes passos utilizando um conjunto de dados e um estudo de caso para destacar estes aspetos.
Entretanto, si tiene algún ejemplo en el que el modelado predictivo haya ayudado o un problema empresarial en el que el modelado predictivo pueda ayudar, avise.
