预测分析有助于企业在角落里看着未来,具有合理的准确性。这种功能一直很重要 - 但它从未像现在一样重要。公司必须促进重大贸易和供应链中断,突发的尖峰(或尿点)的需求,全新的风险和挑战,以及整体愈合水域。这就是为什么预测分析已经射击到世界各地组织的优先事项列表的顶部。

预测分析定义

预测分析是高级分析的一个分支,它对未来的事件、行为和结果进行预测。它使用统计技术——包括机器学习算法和复杂的预测建模 - 分析当前和历史数据,并评估将发生的可能性,即使某些东西不在商业雷达上。

预测分析与大多数行业相关,有多种用途,包括:

在这个瞬息万变、市场波动不变的世界里,可实施的准确预测对于帮助决策者驾驭市场至关重要。虽然在COVID-19之前是这样,但在大流行期间,对多种可能情况进行调整、预测和规划的能力比以往任何时候都更加重要。

预测分析也被用于抗击COVID-19。医院和卫生系统使用预测模型来衡量风险,预测疾病结果,并管理医疗设备和个人防护装备的供应链。反过来,研究人员正在利用模型绘制病毒的传播地图,预测病例数量,管理接触者追踪,所有这些都是为了减少感染人数和死亡。

预测分析软件
如上所示,预测分析可以帮助企业预测现金流。

今天预测分析

根据一项研究联合市场研究到2027年,全球预测分析市场预计将达到354.5亿美元,复合年增长率(CAGR)为21.9%。在当今世界,大量数据正在生成,计算机的处理能力呈指数级增长,软件的交互性也越来越强,使用起来也越来越容易,因此预测分析才真正发挥了作用。

公司不仅收集大量数据,它们会收集许多不同类型 - 从传统的结构数据到非结构化数据物联网(IoT),文本,视频和黑暗数据。预测分析结合和分析的能力大数据来自不同来源产生更准确的预测和表面的深度,更深入,更强大。这是连接所有这些不同的数据源的关键——再加上在云上存储数据数据仓库和湖泊比将其存放在前提下更具成本效益和更可扩展。

今天的预测分析也“增强”人工智能(人工智能)技术,如机器学习,深度学习和神经网络。这些增强分析可以快速分析大量数据,揭示人类可能错过的见解,并使预测未来事件的可能性更细致,更准确。它们还自动化预测分析过程中的复杂步骤,例如建筑和测试预测模型。和自然语言处理(NLP),一种允许用户提出问题并以对话语言获取答案的AI类型,使解释和理解这些答案比以往任何时候都更容易。

历史上,预测分析背后的工具和技术是如此复杂,以至于只有数据科学家和专业分析师才能有效地使用它们。但是有了增强分析,商业用户只要接受过很少的培训就可以做出准确的预测,并在没有IT帮助的情况下做出明智的、前瞻性的决定——这在竞争激烈的市场中是一个不容忽视的优势。

预测分析的例子

预测分析适用于几乎每个行业 - 从金融服务到航空航天。预测模型用于预测库存,管理资源,设定票价,管理设备维护,开发信用风险模型等等。他们帮助公司降低风险,优化运营,增加收入。

人力资源预测分析

人力资源是一个自然地跟踪大量人员数据的领域。与预测分析,可以分析这些数据来确定一个潜在的员工可能是一种文化适应,哪些员工离开组织的风险(如下所示),是否公司需要upskill员工或雇佣来填补技能空白,如果员工是有效促进业务成果。这些能力意味着HR可以为整体业务结果做出贡献,而不是作为一个孤立的功能。

员工流失的预测分析
人力资源的预测分析可以用来预测员工流失。

医疗保健行业的预测分析

在当今世界,医院和医疗保健组织面临着最大限度地利用资源的巨大压力——而预测分析使这成为可能。通过使用预测分析,医疗官员可以改进财务和运营决策,优化库存和人员配备水平,更有效地管理供应链,并预测医疗设备的维护需求。预测分析还可以通过发现患者病情恶化的早期迹象、识别患者再次入院的风险以及提高患者诊断和治疗的准确性来改善临床结果。

零售业的预测分析

零售商在网上收集大量客户信息,比如通过cookie跟踪在线活动,在现实世界中收集大量客户信息,比如监控客户如何在商店中导航。其他被跟踪的信息包括顾客在销售点的联系方式、他们的社交媒体活动、他们购买了什么,以及他们购买特定商品或光顾商店的频率。使用预测分析,零售商可以利用这些数据做任何事情,从库存优化和收入预测到行为分析、购物者目标定位和欺诈检测。

市场营销中的预测分析

通过预测分析产生的模型对于营销人员来说,在客户可以在客户可以订购他们想要的世界的世界中更具针对性和有效的营销来说是非常有价值的。预测营销分析驱动数据驱动的客户和观众细分,新的客户收购,领导评分,内容和广告建议,以及超个性化。营销人员可以使用客户的数据来喂养它们的促销,广告活动和建议,以及他们可能喜欢的其他产品,他们可以在正确的时间内提高客户体验和保留。

供应链中的预测分析

预测分析已经成为运行敏捷的,有弹性的供应链并避免破坏。它分析了许多不同来源的大规模数据集以产生准确的供需预测,确定最佳库存水平,改善物流和准时交付,预测设备维护问题,检测和适应意外条件 - 以及更多。

使用预测分析的公司

AG房地产:AG)房地产该公司使用预测分析技术更准确地预测购物者的行为。通过结合来自购物中心摄像头、天气预报和财务等来源的数据,他们能够改善顾客的体验,并保持购物中心在电子商务时代的竞争力。

雨林连接:最多90%的雨林登录是非法的。雨林联系正在努力通过使用在树上定位的旧手机来阻止非法砍伐砍伐,以捕获音频数据 - 并且准确地预测非法记录将通过分析动物制造的声音来开始。

预测分析过程中的基本步骤

预测分析过程包括定义一个或多个目标,收集和清理大量数据,然后使用复杂的预测算法和技术构建预测模型。得益于新的人工智能技术,这一传统上复杂的流程正变得越来越自动化,普通业务用户也更容易接受,但企业可能仍需要IT人员在某些步骤或构建某些模型方面提供帮助。

简单来说,预测分析过程的步骤如下:

预测分析过程的图表
预测分析过程中的步骤。
  1. 定义项目的目标。
    什么是预期的结果?你想解决什么问题?第一步是定义项目的目标,可交付成果,范围和数据。
  2. 收集你的数据。
    收集一个地方所需的所有数据。包括来自各种来源的不同类型的当前和历史数据 - 从事务系统和传感器到呼叫中心日志 - 以获取更多的深入结果。
  3. 清理和准备你的数据。
    清理、准备和整合您的数据,为分析做好准备。移除离群值并识别缺失的信息,以提高预测数据集的质量。
  4. 构建并测试您的模型。
    构建您的预测模型,在数据集中培训它,并测试它以确保其准确性。它可能需要多个迭代来生成无差错模型。
  5. 部署您的模型。
    部署您的预测模型,并将其用于新数据。获取结果和报告——并根据输出自动进行决策。
  6. 监控并优化您的模型。
    定期监视您的模型以检查其性能,并确保它提供了预期的结果。根据需要完善和优化您的模型。

预测与规定分析

在建立和部署能够产生准确、及时的预测的预测模型之后,下一步是什么?许多企业认为说明性的分析是下一个合理的步骤。

Predictive analytics helps you determine what’s likely to happen next, whereas prescriptive analytics can tell you what to do about it – or how you could achieve a better result if you did X, Y, or Z. This type of advanced analytics builds on predictive analytics and takes many, many different factors into account to最好的可能的行动或决定。

规定的分析通常被描述为“最后阶段业务分析“它也是最复杂和相对较新的——目前处于高德纳的分析和商业智能炒作周期2020

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