利用預測性項目分析縮小業務差距

每個企業主都希望他們能夠展望未來，找出投資資本和資源的最佳方式，同時讓他們的公司取得長期成功。 下一個最好的事情是通過對過去發生的事情的深刻理解來推斷未來的機會。 預測分析使企業能夠預測當前市場狀況和業務活動的影響，以便所有者做出明智的選擇。

根據 Research and Markets 的預測市場籃子分析，據說全球預測分析市場規模將從 2020 年的 72 億美元增長到 2025 年的 215 億美元，在預測期內的複合年增長率為 24.5%。

領先的公司必須了解哪些項目更有可能失敗，以及如何提前為他們提供最大的成功機會，以避免犯類似的錯誤。 PPA（預測性項目分析）是一種新穎的方法，它使用複雜的分析來評估項目成功的機會。

雖然描述性分析使用歷史公司數據來檢查過去的業績，但預測分析更進一步，將相同的歷史數據與規則和算法相結合，以預測事件的可能結果。

為了最大限度地減少項目中的任何後果或弄清楚如何利用這些預測來發揮自己的優勢，規範分析通過為潛在的未來行動提供智能建議來幫助您做出決策，所有這些都基於您的數據。

為什麼企業投資於預測分析？

預測分析在企業中有廣泛的應用，為數據專家提供了多樣化的前景。 預測分析模型使用一個人的過去來幫助金融機構和其他組織確定向那個人提供服務的風險。

預測分析被各種組織採用，因為它通過授權運營使各個行業和企業受益。 如果一個組織清楚地了解對資源和庫存的需求將如何隨著時間的推移而增長，它就可以更有效地掌握需求和物流功能。 通過更新預測和修改公司向商家或客戶交付貨物的方式，可以不斷優化供應鏈。

預測統計和分析在網絡安全領域也被證明是有用的。 實施欺詐或違反信息的個人會被識別行為模式的算法捕獲，包括任何可疑的偏離正常用戶配置文件的行為。 發現漏洞並研究高級持續性威脅可提高敏感消費者數據和整個組織的安全性。

對於營銷部門來說，預測數據分析改變了公司與客戶互動的行為。 根據他們獲得的數據，營銷人員確定關係中最好的下一步，發送適當的信息或優惠。 借助算法模型，組織檢測潛在買家所達到的階段以及購買旅程並相應地定制響應變得更加可行。

適合您業務的預測分析應用程序

運營效率

有幾個內部接觸點可以集成預測數據分析，以實現更順暢的日常運營。 管理人員可以根據對正在進行的工作何時完成的近乎完美的估計，將資源投入到新計劃中。

同樣，如果公司預計在不久的將來工作量會增加，他們可能會要求人力資源部門僱用更多的員工。 對於預算、需求和供應管理、績效激勵和規劃業務路線圖，準確的預測對銷售至關重要。

客戶流失預測

進行客戶流失預測需要檢測客戶取消請求之前的信號並評估每種情況下的可能性。

您可以使用預測模型來比較客戶服務質量、客戶滿意度和流失率等數據，以了解哪些方面會影響取消。

這個想法是找出導致客戶損失的原因，然後扭轉這個過程。

潛在客戶細分

潛在客戶細分技術也可以從預測分析中受益。

畢竟，繪製這些潛在客戶的概況以提供個性化的內容和設計證明的營養活動是營銷最困難的任務之一。

您可以根據使用數據和機器學習的廣泛研究創建分段組，預測哪些潛在客戶需要最小的細節。 您可以了解ML 項目的預計時間、成本和可交付成果。

活動優化

您的整個營銷活動歷史可用於預測更好的未來結果。

只需利用預測分析項目管理來確定每個內容的最佳渠道、每個目標人群的最有效語言以及影響消費者接受度的其他因素。

因此，在與觀眾互動並贏得觀眾的青睞時，您會直接瞄準目標。

風險管理

另一個直接受益於預測分析的領域是風險管理。

當您清楚地了解未來的危險和機遇時，是否更容易做出判斷？

因此，無論是分析客戶的信用風險還是投資的潛在影響，預測盈利或虧損的概率是現代數據分析的主要區別。

欺詐識別

公司還可以使用分析方法來檢測欺詐模式並避免安全漏洞。

隨著對網絡安全的關注日益增加，越來越多的企業關注及時解決漏洞和檢測異常情況以避免損害。

預測模型使實時發現危險和避免詐騙變得更加容易。

客戶關係管理 (CRM)

預測模型可用於 CRM 策略，以了解客戶在其生命週期和購買過程的每個階段。

在此示例中，有大量數據可用於構建多變量模型並評估行為、檔案、購買歷史、互動和消費者認知之間可能存在的最廣泛聯繫。

如果您擁有這些關鍵信息，您可以通過定制的內容、促銷和優惠來徹底改變您的消費者關係。

現在我們了解了預測分析的應用程序和用途，讓我們繼續討論可用於進行嵌入式分析的工具。

流行的預測分析工具

IBM SPSS 統計

使用 IBM 的預測分析工具，您不會出錯。 它已經存在了很長時間，並帶有完整的功能列表。 另一個優勢是 IBM 的定價簡單明了。 雖然它的用戶界面最近已經更新，但對於大多數不熟悉分析和數據科學的企業客戶來說，它可能仍然太難了。

SAS 高級分析

SAS 是分析領域的全球領導者，擁有大量不同的預測分析工具可供選擇。 事實上，該列表是如此之長，以至於確定您需要哪些工具來滿足您的需求可能具有挑戰性。 此外，該組織不提供前期價格，使得比較購物更加困難。 儘管如此，有如此多的工具可供選擇，SAS 很可能滿足您的需求。

SAP 預測分析

如果您計劃使用預測統計和分析項目管理工具主要分析存儲在 SAP 軟件中的數據（例如 ERP 數據），那麼 SAP 解決方案可能是您的合適選擇。 在功能方面，該公司提供了多種選擇，但與 SAS 和許多其他公司一樣，它沒有透露價格。 它還缺乏部署到公共雲的能力。 從好的方面來說，它包括強大的機器學習和安全功能。

TIBCO Statistica

憑藉產品中內置的多種協作和工作流功能，TIBCO 非常重視可用性。 如果您希望訓練有素的員工使用該產品，這將使其成為您公司的合適選擇。 它還與各種不同的預測分析工具連接，使其功能擴展變得簡單。 這也是列表中唯一為成功項目提升其物聯網/嵌入式功能的產品——這是一個需要注意的相對較新的市場。

水

如果您正在尋找開源預測分析應用程序，H2O 應該位於您的列表頂部。 它提供了快速的性能、低成本、廣泛的功能和很大的靈活性。 H2O 的儀表板提供了一場數據洞察的美味盛宴。 另一方面，這項技術面向有經驗的數據科學家，而不是公民數據科學家。 如果您投資了訓練有素的員工，這可能是您的工具。

甲骨文數據科學

Oracle 最近通過收購知名公司 DataScience 進入了預測統計和分析領域。 儘管 DataScience 的產品贏得了良好的用戶評價和評價，但該公司目前正在將其與其云平台集成。 它很可能對使用 Oracle 數據庫和雲服務的公司特別有利。

Q研究

Q Research 專注於單一市場：如果您只需要用於市場研究的預測分析工具，該軟件可提供您所需的一切。 這種高度自動化的軟件使預測分析過程自動化，使用戶可以花更多時間思考而不是管理工具。 不利的一面是，它缺乏執行各種預測分析的能力。

信息建設者 WEBFocus

Information Builders 提供了一套全面的商業智能 (BI) 分析和數據管理解決方案，以及預測分析。 如果您正在尋找端到端的數據解決方案，這可能是一個不錯的選擇。 它還包括面向數據科學家和業務用戶的預測分析工具。 對於擁有不同數據經驗水平的員工的公司來說，這是一個很好的全方位替代方案。 與列表中的許多其他產品一樣，定價只能應要求提供。

快速礦工

RapidMiner 是一個從頭到尾工作的預測分析平台。 為了為您提供強大的預測分析，它採用了數據建模和機器學習。 一切都由一個簡單的拖放界面控制。 您可以訪問包含 1,500 多種算法的庫，您可以使用這些算法來分析您的數據。 除其他外，還有用於跟踪客戶流失率和預測性維護的模板。 RapidMiner 是一款出色的數據可視化應用程序。 它使預測業務決策的未來結果變得簡單。 自動機器學習提供有關預期收益和其他 ROI 數據的機器學習統計數據。

刀

KNIME 程序是免費和開源的。 KNIME 使創建可視化過程變得簡單。 您可以快速清理數據並生成統計數據。 可以創建機器學習算法。 這些使您能夠完成決策樹等任務。 為了生成預測，KNIME 還與 Apache Spark 連接。 您可以使用 Microsoft Azure 或 Amazon 的 Web 服務來託管它。

經常問的問題

問：什麼是預測分析？

答。 預測分析是使用各種統計技術，包括自動化機器學習算法、深度學習、數據挖掘和人工智能 (AI)，來創建預測模型，從數據集中提取數據、識別模式並提供範圍的預測分數的組織成果。

問：什麼是預測分析示例？

答。 預測分析以前被認為是一種專用工具，僅供少數人使用，但現在越來越多的企業每天都在使用它。 以下是一些使用預測分析的行業示例。

• 運動的
• 零售
• 健康
• 天氣
• 財務建模
• 保險和風險評估
• 社交媒體分析
• 供應鏈管理

結論

預測分析是一種先進的分析方法，可以窺探貴公司的未來，使您能夠規劃出做出更好決策和超越競爭對手的可能性。

由於它們提供的巨大經濟價值，預測分析模型將在未來的公司流程中發揮越來越重要的作用。 雖然它們並非完美無缺，但它們為公共和私人組織提供的好處是巨大的。 組織可以使用預測數據分析在一系列領域採取先發製人的行動。

預測分析模型使銀行的欺詐預防、政府的災難保護和宏偉的營銷活動成為可能，這就是為什麼它們將在未來成為無形資產的原因。

如果您想超越預測分析的學習之旅並成功建立您的產品和業務，那麼您應該諮詢並聘請像 Appinventiv 這樣經驗豐富的公司。

您還應該留意市場上新的預測數據分析功能。 您可以不斷改進並逐漸將您的應用程序擴展為具有最新功能的更新、更好的產品。