Analityka predykcyjna

Co to jest i dlaczego jest ważna?

Od wyborów parlamentarnych, poprzez wydarzenia sportowe, po giełdę papierów wartościowych — wszędzie usłyszysz odmienne opinie na temat tego, jakie będą wyniki i co przyniesie przyszłość. Jednak, bez argumentów w postaci danych, żadna opinia nie jest niczym innym jak tylko przypuszczeniem.

Analityka predykcyjna pozwala odkrywać i przeanalizować istotne dane oraz podjąć właściwe działania w oparciu o uzyskane wyniki. Umożliwia wyciągnięcie wniosków i odkrycie ukrytych trendów, a przez to przewidywanie możliwych wyników przyszłych zdarzeń.

Wykorzystanie dostępnych danych do stworzenia spójnego obrazu przyszłości nigdy dotąd nie było tak ważne. Potencjał big data, media społecznościowe, dane z czujników i urządzeń mobilnych – otwierają nowe możliwości i są idealnym materiałem dla analityki predykcyjnej. Do organizacji należy zebranie, przetworzenie i przeanalizowanie dostępnych informacji w celu znalezienia właściwej drogi rozwoju. Drogi do sukcesu.

Jak działa analityka predykcyjna?

Analityka predykcyjna, aby znaleźć istotne informacje wśród ogromnych ilości danych i pomóc przewidzieć przyszłe zdarzenia, wykorzystuje techniki statystyczne, data mining i uczenie maszynowe. Nieważne, czy zajmujesz się marketingiem, obsługą klienta, czy pracujesz w innym dziale biznesowym. Twoje dane powiedzą Ci, w jakim punkcie się znajdujesz i pozwolą przewidzieć dokąd zmierzasz.

W jaki sposób organizacje wykorzystują analitykę predykcyjną? Najważniejsze etapy analitycznego cyklu życia obejmują:

  • Analityczne przygotowanie danych – aby osiągnąć optymalne rezultaty – uzyskaj dostęp do danych, oczyść je i przygotuj.
  • Wizualizacja i eksploracja – aby znaleźć odpowiednie zmienne, trendy i powiązania – przeszukaj wszystkie dane.
  • Analiza statystyczna – aby oszacować poziom niepewności, wyciągnąć wnioski i podjąć decyzje – skorzystaj z dostępnych metod: od prostej statystyki opisowej do złożonych analiz Bayesowskich.
  • Modelowanie predykcyjne – zbuduj model predykcyjny wykorzystując algorytmy statystyczne, przeszukiwania danych lub przeszukiwania tekstu, w tym zdolność krytycznej transformacji i doboru zmiennych kluczowych.
  • Wdrożenie modelu – zastosuj nowy, lepszy model, który został sprawdzony i zatwierdzony, w odniesieniu do nowych danych.
  • Zarządzanie modelem i monitorowanie – stale kontroluj działanie modelu, aby mieć pewność, że jest aktualny i dostarcza prawidłowe wyniki.


Recommended predictive analytics solutions from SAS

Analityka predykcyjna w praktyce

Big Data Insights

Operacje

Aby zwiększyć wydajność organizacji, musisz zrozumieć przyszłe potrzeby i umieć oszacować zapotrzebowanie. Producenci muszą zarządzać zapasami i zasobami fabryki. Linie lotnicze muszą decydować,
ile biletów sprzedać po określonej cenie na każdy z lotów. Hotele próbują przewidzieć liczbę gości, których mogą się spodziewać określonego dnia. Analityka predykcyjna to narzędzie będące sercem wszystkich tych decyzji operacyjnych.

Fraud & Risk Insights

Ryzyko

Ocena zdolności kredytowej szacuje prawdopodobieństwo dokonania przez kupującego zakupów takich jak np. zakup samochodu, domu czy ubezpieczenia. Ocena zdolności kredytowej to wartość wygenerowana przez model predykcyjny, który bierze pod uwagę wszystkie dane istotne z punktu widzenia zdolności kredytowej. Analityka predykcyjna wykorzystywana jest również do innych zastosowań wiążących się z ryzykiem, w tym do wykrywania nadużyć i zapewnienia bezpieczeństwa.

Marketing Insights

Marketing

Od telekomunikacji przez edukację do producentów gier - organizacje muszą przewidywać potrzeby klientów. Modele predykcyjne pozwalają firmom wyszukiwać
i pozyskiwać najbardziej rentownych klientów, pomagają optymalizować wydatki z budżetu marketingowego.

Back to Top