预测分析 - 简介

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预测分析是一个检查数据以预测未来结果的过程。这种分析采用统计学、机器学习、人工智能和建模方法来识别可能预测未来后果和预测的模式。组织可以使用历史和当前数据来预测未来的趋势和行为，并实现高精度。

预测分析关键要点

• 预测分析分析当前和历史数据以预测预期结果。
• 预测方法用于各个行业，包括保险和营销，以制定战略决策。
• 预测模型用于天气预报、视频游戏开发、语音到文本翻译、客户服务决策和投资组合。
• 预测模型包括回归分析、决策树、分类和聚类模型、时间序列模型和神经网络。

为什么预测分析很重要？

预测分析使企业能够通过识别影响战略决策的趋势变得更加主动。预测为决策者提供了一个方向，因此组织不再需要依赖假设，他们应该站在现实的立场上提前制定战略计划，以在竞争激烈的世界中生存。预测分析的一些关键重要方面如下：

战略决策

预测分析使企业能够预测未来的事件，从而能够在问题出现或机会丧失之前采取行动。这将决策从被动转变为主动，从而带来更好的结果。

提高利润率

预测分析可用于估计库存、寻找定价策略、预测客户流量以及计划最大化销售。

节省成本和提高效率

预测分析可以帮助企业优化运营、降低成本并提高效率。公司可以通过执行主动维护来防止制造中的设备故障。

优化营销活动

预测分析可以发现新的客户洞察力和基于输入预测行为，使企业能够定制营销活动、留住重要客户以及利用交叉销售机会。

风险管理

预测分析可以检测异常活动，例如欺诈性交易、公司监控或网络攻击。

优化资源分配

它使公司能够通过预测需求更有效地部署资源。例如，零售商利用它来管理库存，确保商品在需要时可用，而不会出现库存过多的情况。在人力资源方面，它有助于预测就业需求。

预测分析是如何工作的？

数据科学家使用预测模型来识别选定数据集中不同元素之间的相关性。一旦数据收集完成，就会制定、训练和修改统计模型以生成预测。构建预测分析框架的工作流程遵循五个基本步骤：

定义问题

预测始于更精确地定义问题。

收集数据

数据应从相关来源收集，例如数据库、数据仓库、社交媒体、交易记录等。总的来说，在应用预测分析模型之前，必须识别数据流，并且可以将数据集结构化到存储库中，例如像 BigQuery 这样的数据仓库。

预处理数据

它包括数据清洗和数据转换。原始数据通常不一致，因此必须对其进行清洗以消除噪声、缺失值和异常值。在数据转换中，数据被更改为分析就绪格式。这可能包括规范化、聚合或编码数据以保持一致性。

数据探索

分析师检查数据以检测趋势、相关性和模式；它可能包括数据可视化（图表、图形）以识别数据中的重要关系。

开发预测模型

数据科学家使用多种工具和策略来创建预测模型，具体取决于要解决的问题和数据的性质。一些常见的模型类型包括回归模型、分类模型、聚类模型和时间序列模型。

验证模型

使用测试数据和交叉验证技术验证模型。

模型部署

一旦模型得到验证并成功执行，就可以在现实世界中实施。

预测建模类型

预测分析模型专门设计用于分析历史数据以识别模式和趋势，并利用这些信息来预测未来趋势。流行的预测分析模型包括分类、聚类和时间序列模型：

1. 分类模型

分类建模是一种监督机器学习模型，它将数据项分配到预定的组或标签。它用于不同的应用程序，包括垃圾邮件检测和医疗诊断。分类模型的主要特征是处理分类数据。

这些模型根据历史数据对数据进行分类，并描述数据集中变量之间的关系。例如，对潜在客户进行分类、检测欺诈以及评估信用风险。不同的分类模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络和朴素贝叶斯，“垃圾邮件”与“非垃圾邮件”。

2. 聚类模型

聚类模型是无监督机器学习模型。它们根据相似特征对数据进行分组。例如，电子商务网站可以使用该模型根据共同特征和营销策略对客户进行分类。

一些最常用的聚类算法包括 k 均值、均值漂移聚类、DBSCAN、EM 聚类、高斯混合模型 (GMM) 和层次聚类。

3. 时间序列模型

时间序列模型在特定时间频率使用各种数据输入，例如每天、每周、每月等。它是预测建模的有效工具，尤其是在处理具有时间成分的数据时。

它包括理解随时间推移按顺序排列的数据点的底层结构，并将其应用于预测未来值。时间序列分析通常用于金融、医疗保健、经济学、供应链管理和气象学等领域。

预测分析的常用技术

预测分析模型通常分为两类：分类模型和回归模型。分类模型专门设计用于处理分类数据；此模型对数据对象（例如客户或预期结果）进行分类。例如，如果零售商拥有大量关于不同类别客户的数据，他们可能会尝试预测哪些类型的客户会对营销活动做出反应。

回归技术试图预测连续数据，例如线性回归模型可以描述年龄和身高之间的关系。

阅读更多：预测分析技术

开始使用预测分析工具

用户可以按照以下步骤进行预测分析：

1. 确定业务目标

首先，确定业务目标并阐明您希望从分析中预测的问题以进行解答。创建一个问题列表并优先考虑对您的组织最重要的那些问题。

2. 确定数据集

在创建特定业务目标列表后，检查您是否有数据来回答这些问题。确保数据集相关、完整且足够大以进行预测建模。

3. 制定一个有效的信息共享和使用流程

除非有机制可以采取行动，否则您发现的任何机会或威胁都将毫无意义。建立有效的沟通渠道，确保有价值的预测传达给正确的人员。

4. 选择合适的软件解决方案

您的公司需要一个可靠的平台以及允许所有技能水平的个人对他们的数据提出更深入问题的工具。Tableau 的高级分析或 Power BI 分析具有执行时间序列分析和预测分析（例如使用可视化分析界面进行预测）的功能。

预测分析的应用

预测分析可用于改进运营、增加收入以及降低几乎所有企业或行业的风险，包括银行、零售、公用事业、公共部门、医疗保健和制造业。企业使用预测分析来优化其运营并确定新商品是否值得投资。投资者使用预测分析来确定在哪里投资他们的资金。互联网企业使用预测分析来微调其客户的购买建议并提高销售额。在这种情况下，增强分析在数据规模超过时采用大数据和机器学习。

预测分析的一些现实应用如下：

1. 银行业

金融服务利用机器学习和定量方法来预测前景和客户。银行可以使用这些数据来回答诸如谁最有可能违约贷款、哪些客户提供高风险或低风险、哪些客户最有利可图的目标资源和营销支出以及哪些支出是欺诈性的等问题。

2. 欺诈检测

预测分析实时评估公司网络上的所有操作，以检测表明欺诈或其他弱点的异常情况。

3. 制造业

预测在制造业中至关重要，因为它允许在供应链中以最有效的方式利用资源。供应链车轮的关键辐条，如库存管理和车间，需要准确的预测才能正常运作。

4. 营销和销售

市场和销售团队精通使用商业智能报告评估以往的销售业绩；然而，预测分析使企业能够在整个客户生命周期中更积极主动地与客户互动。营销专家在准备新活动时会考虑消费者对整体经济的反应。

例如，客户流失预测可以帮助销售团队更早地发现不满意的客户，从而能够开始对话以提高留存率。

5. 股票交易员

在考虑是否购买特定股票或资产时，活跃交易员会考虑一系列历史指标。

6. 客户细分

营销人员可以通过细分客户群，利用预测分析来调整内容以适应特定受众。

7. 医疗保健

医疗保健中的预测分析用于检测和管理慢性病患者，以及跟踪特定感染，如COVID-19。医疗保健中使用的预测分析用于检查健康记录，以更深入地了解COVID-19的检测和管理方式。预测算法使用COVID-19健康记录或健康数据来预测COVID-19感染模式。该模型产生有效且有用的发现，例如准确识别高风险或存活率患者的根本原因。

8. 风险降低

信用评分、保险索赔和催收机构都使用预测分析来评估和预测潜在的违约。

9. 运营改进

公司使用预测分析模型来估算库存、管理资源和提高效率。

10. 人力资源

人力资源使用预测分析来改进不同的活动，例如预测未来的劳动力技能需求或识别导致员工流失率高的变量。

11. 维护预测

组织使用数据来预测何时需要进行例行设备维护，并在出现问题或故障之前安排维护。

预测建模的优势

能够根据以往趋势了解预期情况的组织在管理库存、劳动力、营销活动以及运营的大多数其他方面都具有竞争优势。

安全

每个公司都担心数据安全。自动化和预测分析的集成增强了安全性。与可疑和典型最终用户活动相关的特定模式可以触发特定的安全措施。

风险降低

除了保护数据外，大多数组织还试图降低其风险状况。例如，债权人可以使用数据分析来确定客户是否面临高于平均水平的违约风险。其他公司可能会使用预测分析来确定其保险范围是否合适。

运营效率

更高效的工作流程会导致更高的利润率。预测分析可以帮助改进决策过程。由于分析过程分析了客户行为的所有要素并获得了深入的见解，因此它在改进现有的决策过程中非常有益。

改进决策

经营企业需要做出明智的决策。产品线的任何扩展或添加或任何类型的增长都需要权衡固有风险与潜在结果。预测分析可以帮助专家制定战略决策并确保他们在竞争激烈的世界中生存。

客户留存

预测分析还使具有不同需求的组织能够根据对其运营至关重要的标准细分其客户群。企业还可以使用预测分析来优化其现有数据，专注于正确的目标受众，扩大目标群体并扩大市场机会。