利用预测性项目分析缩小业务差距

每个企业主都希望他们能够展望未来，找出投资资本和资源的最佳方式，同时让他们的公司取得长期成功。 下一个最好的事情是通过对过去发生的事情的深刻理解来推断未来的机会。 预测分析使企业能够预测当前市场状况和业务活动的影响，以便所有者做出明智的选择。

根据 Research and Markets 的预测市场篮子分析，据说全球预测分析市场规模将从 2020 年的 72 亿美元增长到 2025 年的 215 亿美元，在预测期内的复合年增长率为 24.5%。

领先的公司必须了解哪些项目更有可能失败，以及如何提前为他们提供最大的成功机会，以避免犯类似的错误。 PPA（预测性项目分析）是一种新颖的方法，它使用复杂的分析来评估项目成功的机会。

虽然描述性分析使用历史公司数据来检查过去的业绩，但预测分析更进一步，将相同的历史数据与规则和算法相结合，以预测事件的可能结果。

为了最大限度地减少项目中的任何后果或弄清楚如何利用这些预测来发挥自己的优势，规范分析通过为潜在的未来行动提供智能建议来帮助您做出决策，所有这些都基于您的数据。

为什么企业投资于预测分析？

预测分析在企业中有广泛的应用，为数据专家提供了多样化的前景。 预测分析模型使用一个人的过去来帮助金融机构和其他组织确定向那个人提供服务的风险。

预测分析被各种组织采用，因为它通过授权运营使各个行业和企业受益。 如果一个组织清楚地了解对资源和库存的需求将如何随着时间的推移而增长，它就可以更有效地掌握需求和物流功能。 通过更新预测和修改公司向商家或客户交付货物的方式，可以不断优化供应链。

预测统计和分析在网络安全领域也被证明是有用的。 实施欺诈或违反信息的个人会被识别行为模式的算法捕获，包括任何可疑的偏离正常用户配置文件的行为。 发现漏洞并研究高级持续性威胁可提高敏感消费者数据和整个组织的安全性。

对于营销部门来说，预测数据分析改变了公司与客户互动的行为。 根据他们获得的数据，营销人员确定关系中最好的下一步，发送适当的信息或优惠。 借助算法模型，组织检测潜在买家所达到的阶段以及购买旅程并相应地定制响应变得更加可行。

适合您业务的预测分析应用程序

运营效率

有几个内部接触点可以集成预测数据分析，以实现更顺畅的日常运营。 管理人员可以根据对正在进行的工作何时完成的近乎完美的估计，将资源投入到新计划中。

同样，如果公司预计在不久的将来工作量会增加，他们可能会要求人力资源部门雇用更多的员工。 对于预算、需求和供应管理、绩效激励和规划业务路线图，准确的预测对销售至关重要。

客户流失预测

进行客户流失预测需要检测客户取消请求之前的信号并评估每种情况下的可能性。

您可以使用预测模型来比较客户服务质量、客户满意度和流失率等数据，以了解哪些方面会影响取消。

这个想法是找出导致客户损失的原因，然后扭转这个过程。

潜在客户细分

潜在客户细分技术也可以从预测分析中受益。

毕竟，绘制这些潜在客户的概况以提供个性化的内容和设计证明的营养活动是营销最困难的任务之一。

您可以根据使用数据和机器学习的广泛研究创建分段组，预测哪些潜在客户需要最小的细节。 您可以了解ML 项目的预计时间、成本和可交付成果。

活动优化

您的整个营销活动历史可用于预测更好的未来结果。

只需利用预测分析项目管理来确定每个内容的最佳渠道、每个目标人群的最有效语言以及影响消费者接受度的其他因素。

因此，在与观众互动并赢得观众的青睐时，您会直接瞄准目标。

风险管理

另一个直接受益于预测分析的领域是风险管理。

当您清楚地了解未来的危险和机遇时，是否更容易做出判断？

因此，无论是分析客户的信用风险还是投资的潜在影响，预测盈利或亏损的概率是现代数据分析的主要区别。

欺诈识别

公司还可以使用分析方法来检测欺诈模式并避免安全漏洞。

随着对网络安全的关注日益增加，越来越多的企业关注及时解决漏洞和检测异常情况以避免损害。

预测模型使实时发现危险和避免诈骗变得更加容易。

客户关系管理 (CRM)

预测模型可用于 CRM 策略，以了解客户在其生命周期和购买过程的每个阶段。

在此示例中，有大量数据可用于构建多变量模型并评估行为、档案、购买历史、互动和消费者认知之间可能存在的最广泛联系。

如果您拥有这些关键信息，您可以通过定制的内容、促销和优惠来彻底改变您的消费者关系。

现在我们了解了预测分析的应用程序和用途，让我们继续讨论可用于进行嵌入式分析的工具。

流行的预测分析工具

IBM SPSS 统计

使用 IBM 的预测分析工具，您不会出错。 它已经存在了很长时间，并带有完整的功能列表。 另一个优势是 IBM 的定价简单明了。 虽然它的用户界面最近已经更新，但对于大多数不熟悉分析和数据科学的企业客户来说，它可能仍然太难了。

SAS 高级分析

SAS 是分析领域的全球领导者，拥有大量不同的预测分析工具可供选择。 事实上，该列表是如此之长，以至于确定您需要哪些工具来满足您的需求可能具有挑战性。 此外，该组织不提供前期价格，使得比较购物更加困难。 尽管如此，有如此多的工具可供选择，SAS 很可能满足您的需求。

SAP 预测分析

如果您计划使用预测统计和分析项目管理工具主要分析存储在 SAP 软件中的数据（例如 ERP 数据），那么 SAP 解决方案可能是您的合适选择。 在功能方面，该公司提供了多种选择，但与 SAS 和许多其他公司一样，它没有透露价格。 它还缺乏部署到公共云的能力。 从好的方面来说，它包括强大的机器学习和安全功能。

TIBCO Statistica

凭借产品中内置的多种协作和工作流功能，TIBCO 非常重视可用性。 如果您希望训练有素的员工使用该产品，这将使其成为您公司的合适选择。 它还与各种不同的预测分析工具连接，使其功能扩展变得简单。 这也是列表中唯一为成功项目提升其物联网/嵌入式功能的产品——这是一个需要注意的相对较新的市场。

水

如果您正在寻找开源预测分析应用程序，H2O 应该位于您的列表顶部。 它提供了快速的性能、低成本、广泛的功能和很大的灵活性。 H2O 的仪表板提供了一场数据洞察的美味盛宴。 另一方面，这项技术面向有经验的数据科学家，而不是公民数据科学家。 如果您投资了训练有素的员工，这可能是您的工具。

甲骨文数据科学

Oracle 最近通过收购知名公司 DataScience 进入了预测统计和分析领域。 尽管 DataScience 的产品赢得了良好的用户评价和评价，但该公司目前正在将其与其云平台集成。 它很可能对使用 Oracle 数据库和云服务的公司特别有利。

Q研究

Q Research 专注于单一市场：如果您只需要用于市场研究的预测分析工具，该软件可提供您所需的一切。 这种高度自动化的软件使预测分析过程自动化，使用户可以花更多时间思考而不是管理工具。 不利的一面是，它缺乏执行各种预测分析的能力。

信息建设者 WEBFocus

Information Builders 提供了一套全面的商业智能 (BI) 分析和数据管理解决方案，以及预测分析。 如果您正在寻找端到端的数据解决方案，这可能是一个不错的选择。 它还包括面向数据科学家和业务用户的预测分析工具。 对于拥有不同数据经验水平的员工的公司来说，这是一个很好的全方位替代方案。 与列表中的许多其他产品一样，定价只能应要求提供。

快速矿工

RapidMiner 是一个从头到尾工作的预测分析平台。 为了为您提供强大的预测分析，它采用了数据建模和机器学习。 一切都由一个简单的拖放界面控制。 您可以访问包含 1,500 多种算法的库，您可以使用这些算法来分析您的数据。 除其他外，还有用于跟踪客户流失率和预测性维护的模板。 RapidMiner 是一款出色的数据可视化应用程序。 它使预测业务决策的未来结果变得简单。 自动机器学习提供有关预期收益和其他 ROI 数据的机器学习统计数据。

刀

KNIME 程序是免费和开源的。 KNIME 使创建可视化过程变得简单。 您可以快速清理数据并生成统计数据。 可以创建机器学习算法。 这些使您能够完成决策树等任务。 为了生成预测，KNIME 还与 Apache Spark 连接。 您可以使用 Microsoft Azure 或 Amazon 的 Web 服务来托管它。

经常问的问题

问：什么是预测分析？

答。 预测分析是使用各种统计技术，包括自动化机器学习算法、深度学习、数据挖掘和人工智能 (AI)，来创建预测模型，从数据集中提取数据、识别模式并提供范围的预测分数的组织成果。

问：什么是预测分析示例？

答。 预测分析以前被认为是一种专用工具，仅供少数人使用，但现在越来越多的企业每天都在使用它。 以下是一些使用预测分析的行业示例。

• 运动的
• 零售
• 健康
• 天气
• 财务建模
• 保险和风险评估
• 社交媒体分析
• 供应链管理

结论

预测分析是一种先进的分析方法，可以窥探贵公司的未来，使您能够规划出做出更好决策和超越竞争对手的可能性。

由于它们提供的巨大经济价值，预测分析模型将在未来的公司流程中发挥越来越重要的作用。 虽然它们并非完美无缺，但它们为公共和私人组织提供的好处是巨大的。 组织可以使用预测数据分析在一系列领域采取先发制人的行动。

预测分析模型使银行的欺诈预防、政府的灾难保护和宏伟的营销活动成为可能，这就是为什么它们将在未来成为无形资产的原因。

如果您想超越预测分析的学习之旅并成功建立您的产品和业务，那么您应该咨询并聘请像 Appinventiv 这样经验丰富的公司。

您还应该留意市场上新的预测数据分析功能。 您可以不断改进并逐渐将您的应用程序扩展为具有最新功能的更新、更好的产品。