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预测分析不再只属于数据科学家

2017-05-23
标签: 预测分析   

  预测分析不再只属于数据科学家。

  虽然预测分析还在数据科学家和一些高技术分析师的势力范围之内,但它已逐渐进入主流用户。

  供应商正在寻找方法,将洞察即时显示在应用程序App和业务流程中,通过应用程序编程接口(API)调用,Web服务,预测模型标记语言(PMML)和其他方法,将分析形成的预测与正在进行的业务活动以管理人员和关键人员能理解的方式进行整合。

预测分析不再只属于数据科学家

  预测分析供应商提供的工具正在降低门槛,以增加对统计技能水平较低的人的吸引。预测分析前所未有的更相关、更容易。

  预测分析运动已经受益于大数据,Hadoop和现代敏捷App开发工具的崛起。结合几乎无限的计算能力,最新的预测模型比以往任何时候都更高效,准确,可用。

  预测分析如何给业务带来利益

  正确使用之下,预测算法擅长探测数据中的模式,可以推导预测未来类似的结果。例如,电信和其他企业可能会注意到某些放弃他们的服务的一些常见行为。因此,他们可以采取预防措施留住那些落入危险区域的人群。

  建立一个识别客户流失高风险的预测分析模型,可以将它集成到客服中心应用程序,在客户电话打入时提醒呼叫中心代理其中的风险并提供可能的行动。

  在机构中这种预测分析的集成可以支撑甚至自动化决策,是大家看到的市场的一种关键趋势。

  预测分析和机器学习

  不久的将来,预测分析的工作中越来越多的地方会不再有人为因素。预测分析许多供应商认为机器学习的发展显现出更多的重要性。尽管经典的统计分析依靠人类专家来制定和测试因果之间的关系,但机器学习正在消除人为的瓶颈。

  机器学习是一个重要的新兴技术,使下一代的预测分析能用案例。

  最终高级App和机器学习可以在广泛的商业智能和分析中不需要分析师和数据科学家。只有当异常或例外是孤立的时,才会加入人为的元素。

  它好比航空旅行。尽管飞行员在旅程中更多是一个旁观者,他或她的存在仍然是全面成功的关键。自动导航,机器学习,App驱动的预测其中预测也会把大家带到这一步。但是人类的判断永远不会完全消失。

  一个平台方法来预测分析

  许多企业可能会有一些商业智能和分析应用程序在运行。那么,他们什么时候,又该如何将预测分析添加到组合中呢?

  大多数人考虑通过一个独立的工具将预测功能添加到现有的堆栈中。还可以考虑得更广泛一些,作为预测应用程序需要协同工作:数据访问和准备,预测模型构建和测试,然后为业务终端用户实施结果。

  有专家主张以一种平台的方法,把一切工作结合在一起。如果不这样,机构只会用没有整合的工具各自为阵。

  预测分析并不容易

  也有许多专家警告,不要希望从预测分析中立即看到奇迹。虽然目前大家对预测分析有极大的兴趣和兴奋,似乎成功的故事并非有章可寻。

  许多机构都爱模仿像AMAZON、GOOGLE和Netflix所显示出的数据驱动的超能力,然而实现有形的、可重复的业务结果却并不容易。

  根本原因是预测分析项目固有的复杂性。围绕清理数据和其他领域的技术细节很容易让人崩溃。需要一个业务驱动的方法来确保成功。

  AMAZON和Netflix能够以创新的方式使用数据,不仅因为它们技术上的先进,还因为他们创造了一种学问渗透到他们的业务的各个方面的分析。

  让业务参与预测分析

  模拟这些数据宠儿绝非易事。这样做意味着明智地将预测分析集成到业务的方方面面。在深入到高度复杂的技术和高级算法之前,企业应该先解决容易一些的问题,建立对实际业务用户有价值的分析应用程序。

  换句话说:不要让完美的数据库或最新最好的统计模型拦住可实现的结果。

  此外,商业智能与预测应用程序集成的最好办法是先识别它们已经被使用的领域。在某些情况下,预测分析用例可以保证一个全新的用户界面,而商业智能应用程序仍然可以完成聚类历史数据或可视化观众人口这样的工作。

  这需要商业经验和洞察力。

  从业者要想成功,必须能够有效地让业务方面提出正确的问题,充分认识到预测分析技术的限制。

  预测分析和快速迭代

  机构应该关注灵活的分析基础设施,不仅能够满足整个企业多样化的需求,也足够灵活快速适应业务的需要。敏捷App开发运动可以作为一个有用的例子。不是追求一个理想的解决方案,而且专注于快速开发新鲜的可以快速推到生产环境中的预测分析模型。然后监视性能测试和用户反馈,循环不断的测试,完善和改进分析应用程序,循环再次开始。

  密切专注

  有越来越多的共识认识到, 对巨大,广义的问题应用预测分析是不明智的。例如,试想使用IBM Watson去发现宇宙的秘密。要是那样做了,真正发生的是无止境地处理数据。

  许多企业发现, 应用于具体问题时预测分析是最有用的。例如,检测安全漏洞就是一个增长的用例。今天你几乎可以假设坏人已经攻破了网络。预测算法可以“学习”非法的网络犯罪者的行为模式来检测到它们的存在。

  有安全保障的背景下,分析将推动更好的客户体验。新分析技术将使用行为模式和机器学习来帮助区分真正的客户和骗子。分析并不是一切的答案,但它越来越成为所有事情解决方案的一部分。


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