预测分析在现代商业中的好处
在当今的商业世界里，战略性和前瞻性思维至关重要。预测分析可以帮助企业确定潜在的结果，避免不必要的损失。随着海量数据触手可及，商业领袖可以利用从数字中收集到的知识来改变组织的运作方式。
那些有能力解释数据并利用分析结果制定计划的人将会看到很多职业机会。2023年至2033年间，对数据科学家的需求预计将增长36%，从而产生超过73,000个新工作岗位这些数据科学家将有机会使用预测分析技术来发展业务并影响他们的成功。
什么是预测分析？
据《每日商业新闻》报道，“预测分析是一种高级分析类别，可以帮助公司理解潜在的结果或决策的影响。通过利用挖掘数据、历史数据和统计数据，预测分析使用原始的、最新的数据来窥视未来的场景。
专业人员使用统计建模，以及机器学习，人工智能和其他技术来创建预测。预测数据分析在识别风险和机会以及制定战略计划时特别有用。
跨组织的领导者可以使用预测分析提供的信息。例如，人力资源专业人员可以使用它来雇用和留住员工，而运营领导者可能会使用它来管理库存。有了正确的数据，领导者在做出商业决策时可以更准确地进行规划，无论他们的关注点是什么。
预测数据分析并不是一种单一的技术。根据可视化分析平台Tableau，一些常见的预测分析工具包括
- 回归模型：回归模型分析变量之间的关系，确定一个行为如何影响其他行为来预测未来的结果。例如，使用数据，组织可以在包装产品时确定哪些颜色会影响购买，并相应地设计其品牌。
- 分类模型：分类模型标记数据并确定在何处对其进行分类，观察现有数据和新数据之间的相关性。银行可能会使用这种技术根据危险信号特征来确定哪些交易可能是欺诈性的。
- 聚类模型：该技术根据数据的属性将数据分组，以识别模式。例如，集群在将客户分组并开发与特定目标受众产生共鸣的营销信息时非常有用。
- 时间序列模型：该模型将数据点与时间联系起来。时间序列建模采用在特定时期内收集的数据来确定未来事件可能如何发展。这通常被企业用来预测产品和服务在整个财政年度的销售情况，从而预测数字、库存和相应的招聘。
为您的业务选择正确的模型将帮助您看到预测分析的众多好处。有可能不止一种预测数据分析技术可以使您的组织受益。
预测分析vs.规范分析
预测分析不同于规定性分析，尽管两者具有相同的特性，并且可以提供类似的好处。业务分析由三个主要部分组成：描述性、预测性和规定性。
描述性是直截了当的。它总结了销售数字或客户统计等数据，以突出发生的事情。预测分析侧重于通过识别历史数据中的模式和趋势来预测可能发生的事情。规定性分析则更进一步，通过推荐最佳的行动方案来实现预期的结果。
商业分析的所有三个组成部分可以一起工作，帮助领导者为他们的组织做出正确的商业决策。
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预测分析在商业中的好处
对于商业领袖来说，能够根据他们收集的数据预测未来的结果是令人兴奋的。在现代商业中使用预测数据分析有很多好处。一些积极的影响包括：
- 降低风险：预测分析可以帮助现代企业通过数据来确定风险的样子，从而降低企业和客户的风险。组织可以快速识别不寻常的数据点，以检测欺诈等行为。
- 效率：预测分析可以帮助预测需求，这样公司就可以相应地计划资源和人员配备。这确保了公司不会把钱浪费在不必要的产品或招聘上。另一方面也是正确的-组织可以确定何时需要更多的库存和员工来满足需求。
- 更好的决策：预测分析可以消除对未来计划的猜测。现代组织可以根据特定的数据洞察力创建更有可能成功的商业计划。
- 竞争优势：预测分析可以发现重要的客户洞察，确定有竞争力的价格，并创建有效的营销策略。此外，分析技术可以用来吸引和留住有才华的员工。这可以帮助企业在拥挤的市场竞争中领先。
- 增强的客户服务：预测客户行为并确定风险客户的属性可以帮助组织为受众提供量身定制的关怀和帮助，而不是采取一刀切的方法。
没有挑战性的工作就不会有这些好处。在您的业务中实现预测分析不会在一夜之间发生，但是当您有意识地做出选择时，您将能够将您的组织带向战略方向。
在业务中实现预测分析
使用预测分析模型需要采取的具体步骤可能会因行业和收集的数据而有所不同。以下是在组织中实施此分析模型时必须采取的一些关键行动：
- 明确你的目标。在你推进计划之前，你必须确定你想从这个过程中得到什么。知道你的目标将帮助你定义你收集的数据，你如何处理它，以及你将关注什么见解。例如，您可以将预测分析用于营销活动个性化，或者您可能希望使用它来帮助检测欺诈。
- 评估你的数据。获取和组织数据至关重要。根据您的公司所处的生命周期，您可能拥有数年的数据。在建立预测分析模型之前，必须正确组织和识别数据。您还必须通过消除异常和填补空白来处理数据。
- 与现有系统和工作流集成。你需要确保你的预测分析模型与你的业务及其系统的每个部分保持一致，这样你就可以收集和存储正确的数据，并有效地实施洞察力。
- 与合适的利益相关者沟通你的发现。建立正确的团队来使用这些发现，并确保它们对适当的各方有意义，这是关键。说数据语言的分析师和数据科学家可以制作引人注目的视觉效果，这将帮助您确保您获得的预测可以转化为计划。
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相关资源
来源
- 美国劳工部劳工统计局。职业展望手册。数据科学家。检索于2024年9月10日，网址为https://www.bls.gov/ooh/math/data-scientists.htm。
- 每日经济新闻。预测性分析还是规范性分析？你的企业两者都需要。2023年10月24日出版。检索于2024年9月10日，网址为https://www.businessnewsdaily.com/8655-predictive-vs-prescriptive-analytics.html。
- 来自Salesforce的表格。预测分析指南：定义、重要性和常用技术。检索于2024年9月10日，网址为https://www.tableau.com/learn/articles/what-is-predictive-analytics。
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