什么是预测分析及其重要性？
已发表: 2021-12-10在商业世界中，分析可帮助组织优化其内部和外部流程、扩展并最终提高其盈利能力。 某些类型的数据分析侧重于帮助用户了解事情发生的原因和原因，而其他类型的数据分析侧重于提供对未来可能发生的情况的洞察。 这是预测分析的概念，这是一种数据分析工具，企业用来识别风险和机会并指导他们的决策。
什么是预测分析？
预测分析是一种用于预测事件的数据分析。 它查看当前和历史数据模式，以确定这些模式中的任何一个是否可能再次出现，然后使用统计算法和机器学习技术来确定未来结果的可能性。 这使得任何规模和行业的企业都可以调整他们的资源使用地点，提高运营效率，降低风险，根据事实制定战略，并指导他们的决策过程。
预测分析如何工作？
使用预测分析时，第一步是确定您要解决的问题以及您的项目将涵盖的内容。 从这里开始，预测分析过程遵循一个系统流程：
- 项目定义——项目定义最关键的方面是了解预测分析项目的目标。 你想回答什么问题？ 您知道要预测的事件或结果的类型吗？ 了解这些问题的答案将帮助您从该计划中获得正确的价值驱动力。
- 数据收集——当您可以利用大量数据进行切片和切块并运行必要的算法时，预测分析最为有效。 如果您的组织已经定义了收集数据的流程，那么在积累数据方面应该没有任何挑战。 但如果没有，您可能必须配置数据挖掘或数据聚合工具才能从您的组织中收集数据。 确定如何获取数据应该是项目定义的一部分。
- 数据清理——在开始分析数据之前，清理数据以进行有效分析非常重要。 清理过程涉及将来自多个来源的数据整合到一个数据库中，并确保数据格式一致。
- 深度数据分析——数据分析的目标是揭示数据中的趋势和模式，并使用这些信息来创建可以描述未来行动的预测模型。 此步骤涉及执行两种通用的数据分析方法——统计回归方法和机器学习技术。
- 模型构建——处理和分析数据后，您可以开始构建预测模型以预测未来事件。 将生成多个模型，您必须选择哪个模型最好（最准确）来预测项目的未来事件。
- 部署——下一步是将选定的模型部署到日常使用中。 日常使用再次与项目定义和您的初始目标相关联。 例如，如果该模型用于电信行业来预测网络使用情况，那么该模型必须用于监控实时服务性能，并提出可能的性能缓慢或连接问题的报告。
- 监控——部署模型后，需要不断对其进行监控和审查，以确保有效性。 当新数据可用于持续支持模型时，可以集成新数据。
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预测分析技术
预测分析在很大程度上依赖于复杂的模型/技术，这些模型/技术旨在对其遇到的数据进行推断。 这些预测分析技术利用算法和机器学习来分析历史和当前数据，以预测未来趋势。
预测分析中使用了三种主要技术：决策树、回归和神经网络。
决策树——这是最好的预测分析技术之一，因为它可以处理缺失值并且易于理解。 决策树使用分支来直观地显示来自每个结果或选择的可能性。 每个分支都是两个或多个选项之间的可能决定，而每个叶子都是一个分类——是或否。
回归——针对不同场景有三种回归技术。 不同的数据问题需要不同的回归应用，但一般来说，预测分析回归技术有助于理解变量之间的关系。 如果只能将一个自变量归因于结果，则使用线性回归。 如果多个自变量对结果有影响，则使用多元回归。 当因变量是二元时，使用逻辑回归。
神经网络——是最复杂的预测分析技术。 它利用算法来找出数据集中可能的关系。 神经网络采用人工智能，从而允许更复杂的模式识别。
为什么预测分析很重要？
如今，数据是企业最宝贵的资产之一。 数据分析在商业世界中极为重要，可以通过多种方式对其进行改造。 分析正在帮助企业在市场中生存。
具体而言，预测分析很重要，因为它可以让组织准确预测可能发生的事情并根据该数据做出关键决策。 由于无法预测，因此无法计划和执行成功的业务战略，今天的许多企业都无法生存。
基于直觉或猜测做出关键决策的企业在未能推出目标客户想要或需要的产品方面损失了大量时间和金钱。 另一方面，使用预测分析来推动决策的企业获得了竞争优势。 预测分析使组织能够通过利用新机遇来超越竞争对手。
预测分析的好处
使用预测分析有很多好处。 这些只是其中一些最好的：
改善决策
通过分析历史数据和行业趋势，预测分析可帮助组织对未来可能发生的情况做出明智的预测，从而根据可能的情况制定策略。 这种预测能力允许所有业务用户根据事实做出更明智的决策。 此外，数据驱动的决策可以提高生产力并增强团队的信心。
检测欺诈
预测分析可以识别模式以检测和防止欺诈行为。 随着网络安全日益受到关注，预测分析实时检查网络上的所有操作，以发现可能表明网络漏洞和威胁的异常情况。 这有助于企业制定相关程序并确保数据安全。
降低风险
在预测分析的帮助下，分析师可以预测潜在的风险领域，并确定这些风险如何影响他们的业务。 这在许多不同的行业中都有使用，但也许它对金融和保险公司最有利。 例如，信用评分是预测分析的一个众所周知的例子。 多亏了这一点，金融专业人士可以确定个人的信誉，并就借款人是否会履行其债务义务做出更有信心的决定。
减少开支
预测分析还可以帮助您就何时下订单、何时在营销活动中进行更多投资或如何管理库存和产品定价做出更明智的决策，从而帮助您降低运营成本。
提高运营效率
数据分析最显着的优势之一是提高运营效率。 许多组织使用预测分析来简化工作流程、管理资源和优化绩效。 数据帮助他们揭示他们可以改进的地方，他们如何做到这一点，并优化他们的整体流程和绩效以获得最大的盈利能力。
识别新产品/服务机会
由于预测分析本质上是预测未来，因此在开发新产品/服务时非常重要。
“产品开发中的预测分析有可能提高对产品性能、产品故障和停机时间的预测，从而为组织创造令人难以置信的价值，”Amit Joshi 说。
预测性 VS 规范性分析
规范性分析是最先进的数据分析形式。 它结合了来自描述性分析过程的洞察力，它提供了关于发生了什么的洞察力，诊断分析过程，它提供了关于它为什么发生的洞察力，以及预测分析过程，它提供了关于可能发生的事情的洞察力。 通过这种方式，分析用户可以预测会发生什么、何时发生、为什么会发生以及如何发生。
预测性分析和规范性分析都是业务数据分析的组成部分，两者都用于根据收集的数据为您的业务战略和决策过程提供信息和指导。 两者之间的主要区别在于，预测性分析预测潜在的未来结果，而规范性分析可帮助您为最佳下一步制定具体建议。
但是你不应该仅仅依赖其中一个。 结合使用时，这两种类型的分析可以帮助您创建最强大、最有效的业务战略。 很高兴知道未来会发生什么，但如果你不知道下一步应该做什么以充分利用这些知识，那么你将错失很多机会，也无法做到达到最佳效果。
预测分析 VS 机器学习
一个常见的误解是预测分析和机器学习是同一回事。 好吧，尽管我们理解为什么有些人可能会这样认为，但事实并非如此。 让我们解释一下。
通过阅读到这里，您已经知道什么是预测分析——简单地说，它是一个分析过程，可以帮助我们识别和理解未来可能的结果。 预测分析的核心是使用一系列统计技术，包括机器学习。 另一方面，机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它使计算机/系统无需显式编程即可学习。 机器学习使用算法通过使用历史数据来预测新的输出值。
那么，预测分析和机器学习之间究竟有什么区别？ 两者都在帮助组织培养数据驱动文化和制定更好、更智能的业务战略方面发挥着至关重要的作用。 然而，在机器学习主要面向编码并且其主要作用是让计算机在没有人工帮助的情况下自动学习并根据其学习调整其行为的情况下，预测分析仍然依赖于人工干预。 预测分析需要数据分析师来确定和测试原因和结果之间的相关性。
预测分析示例
任何行业都可以使用预测分析来优化运营、降低风险、制定更好、更有效的营销和业务战略、降低成本、增加收入，当然还有预测结果。 以下是预测分析如何在不同行业中使用的几个示例：
医疗保健——医疗保健组织、医院和医生以几种不同的方式使用预测分析，包括智能地简化内部操作、优化资源利用以及提高护理团队的协调性和效率。 但最重要的是，预测分析使他们能够识别处于危险中的患者和疾病的发展。
制造——对于制造商而言，揭示导致生产故障和质量下降的因素以及优化零件、资源和分销非常重要，因此他们使用预测分析来监控供应商绩效、预测维护要求、优化生产能力等.
零售——零售商使用预测分析来预测未来的销售和需求，优化他们的定价策略，分析促销活动的有效性，并确定哪些优惠最适合消费者。
营销- 营销团队正在使用预测分析来查看消费者在规划新活动时对整体经济的反应，并利用这些洞察力创建和运行有针对性的活动，以吸引消费者进行购买。
能源——发电厂的分析可以帮助预测设备故障和未来的资源需求，或者发电涡轮机何时需要维护。 它还可以预测客户何时可能会收到更高的账单并发送客户警报。
天气——预测分析的最佳例子之一是天气预报。 多亏了监测土地和大气的卫星，今天的天气预报可以在未来几个月内进行。 他们将这些数据输入模型，以确定预期的天气。
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