İçindekiler:
Video: Data Analysis 3: Cleaning Data - Computerphile 2024
giderek daha rekabetçi bir ortamda, kuruluşların her zaman daha rekabetçi olma yolları olmalı. Tahminli analitik, böyle bir araç olarak kurumlara dönüştü. Teknoloji, makine öğrenme algoritmaları, istatistikler ve veri madenciliği teknikleri biçiminde kullanılarak, verilerinde gizli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkararak operasyonlara ve stratejiye yardımcı olabilir ve kritik iş gereksinimlerini yerine getirmeye yardımcı olabilir.
Operasyonel kararlarda akıllı tahliller yerleştirildiğinde, kuruluşlar düşük etkili, düşük riskli operasyonel kararlarla uğraşmak için daha az zaman harcamaktadırlar. Çalışanlar zamanlarının çoğunu etkili, yüksek riskli kararlara odaklayabilirler.
Örneğin, çoğu standart sigorta talebi otomatik olarak ödenebilir. Bununla birlikte, tahmini model olağandışı bir talepte (aşırı yükse) rastlarsa veya talep sahte bir taleple aynı kalıtı gösteriyorsa, sistem talep otomatik olarak işaretleyebilir ve harekete geçmek için uygun kişiye gönderebilir.
Gelecekteki bir olayı veya eğilimi tahmin etmek için tahmini analitik kullanarak, şirket bu içgörünün avantajından yararlanmak için kendisini konumlandıran bir strateji oluşturabilir. Tahmin edici modeliniz moda trendinin siyah tırtıklı kuşlara yönelik olduğunu size bildiriyorsa, daha siyah renkli balık tırnakları tasarlamak için uygun önlemleri alabilir veya moda ürünle birlikte gitmek için daha fazla aksesuar tasarlayabilirsiniz.
Sonsuz fırsatlar
Dünyadaki kuruluşlar iyileştirme, rekabet etme ve zayıflamaya çabalıyorlar. Planlama sürecini daha çevik kılmak istiyorlar. Envanterleri nasıl yöneteceklerini ve insan kaynağının dağıtımlarını en iyi avantaja getirmek için araştırıyorlar. Gerçek zamanlı ortaya çıktıklarında fırsatlar üzerinde hareket etmeye çalışıyorlar.
Tahminli analitik, tüm bu hedeflere daha erişilebilir olmasını sağlar. Tahmini analitiklerin uygulanabileceği alanlar sınırsızdır; arena geniş ve her şey adil bir oyun. Madencilik başlasın. Analiz başlasın.
Analitik ekibinize gidin ve ürünleriniz için avantajlı bir niş pazar bulmaya yönelik birikimle, biriktirdiğiniz veya satın aldığınız verilerin arasından çıkarılmasını sağlayın; veri ile yenilik yapın. Ekibinizden, karar verme ve risk yönetiminize güvenmeniz konusunda size yardım etmesini isteyin.
Albert Einstein bir keresinde, "Nerede bilgi bulacağını ve nasıl kullanılacağını öğrenin; başarı sırrı budur. "Başarının sırrı buysa, o halde tahmini analitik kullanarak başarılı olacaksınız: Bilgiler verilerinizdeydi ve veri madenciliği bunu bulacaktır.Denklemin geri kalanı, bu bilgiyi nasıl yorumlayacağınıza dair işletme bilgilerinize dayanır - ve nihayetinde başarı oluşturmak için onu kullanır.
Verilerdeki değeri bulmak başarıya eşittir. Bu nedenle tahmini analitik denklemini
Veri madenciliği + iş bilgisi = tahmini analitik => başarı
Tahmini analizin kuruluşunuzu nasıl güçlendirdiğini
olarak tahmin edebilirsiniz. Tahminli analitik, üç avantaj sağlayarak kuruluşunuzu güçlendirir:
-
Vizyon < Karar
-
Hassas
-
Vizyon
Tahminli analitik, başkalarına görünür olmayan şeyleri, özellikle verilerinizdeki faydalı kalıpları görmenizi sağlar.
Tahminli analitik, firmanızın müşterileri korumak, daha fazla müşteri çekmek ve kârınızı en üst düzeye çıkarmak için yapmanız gereken kararlara yön vermek için güçlü ipuçları sağlayabilir. Tahminli analitik, çok eski müşteri verilerinden geçebilir, diğer veri parçaları ile ilişkilendirebilir ve bu bulmacayı çeşitli şekillerde çözmek için tüm parçaları bir araya getirebilir (Müşterilerinizi kategorize etme ve ihtiyaçları hakkında spekülasyon yapma).
-
Müşterilerinizin istek listelerini bilmek.
-
Müşterilerinizin sonraki işlemlerini tahmin etme.
-
Müşterilerinizi sadık, mevsimlik veya dolaşarak sınıflandırın.
-
Bu tür bilgiyi önceden önceden bilmek stratejik planlamanı şekillendirir ve kaynak dağılımını optimize etmenize, müşteri memnuniyetini artırmanıza ve kârınızı en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olur.
Karar
İyi yapılmış bir tahminsel analitik modeli, duygu ve önyargıdan bağımsız analitik sonuçlar sağlar. Model, geçmiş bilgiler ve güncel bilgileri açıklayan sayılardan ve metinlerden ilerlemeleri elde etmek için matematiksel fonksiyonları kullanır. Model, kararlarınızı desteklemek için size tutarlı ve tarafsız bilgiler verir.
Kredi kartı için tipik bir uygulamanın senaryosunu düşünün: İşlem birkaç dakika alır; banka veya acenta, krediyi uzatma konusunda hızlı ve gerçeklere dayalı bir karar verir ve kararlarına güvenir. Başvuru sahibinin kredibilitesini öngören tahmini analitik sayesinde bu işlemin hızı mümkün.
Duyarlılık
Bir sürü rapor okumak, onlara gömülmüş geçmiş bilgilerden yola çıkarak analiz yapmak, sonuçların karşılaştırılması için Excel elektronik tablolarının satırlarını incelemek veya geniş bir dizi sayıdan bilgi çıkarmak gerektiğini düşünün. Bu zaman alıcı görevleri yapmak için bir personele ihtiyacınız olur. Tahmini analitik ile, sizin için işi yapmak için otomatik araçları kullanabilirsiniz; zamandan ve kaynaklardan tasarruf, insan hatalarını azaltır ve hassaslığı artırır.
Örneğin, hedeflediğiniz pazarlama kampanyalarına, müşterileriniz hakkında sahip olduğunuz verileri, demografik özelliklerini ve satın alımlarını inceleyerek odaklanabilirsiniz. Hangi müşterilere pazarlamanız gerektiğini tam olarak biliyorsanız, satın alma ihtimali olanları sıfırlayabilirsiniz.
