预测分析解释

在一个日益不确定的世界中，我们着眼于预测分析如何帮助组织准确和自信地预测未来。

预测分析：定义

预测分析是一类数据分析，旨在根据历史数据和分析技术对未来结果进行预测。

此类技术跨越多个数据源，通常包括统计建模和机器学习。这些将数据集转化为洞察力的统计模型代表了预测分析的结构。

通过利用数据科学中根深蒂固的复杂工具，任何组织现在都可以使用过去和当前的数据来可靠地预测未来的趋势和行为，毫秒、月或年。

通常通过提高客户生命周期价值和客户细分来支持营销议程；或通过预测性维护和质量保证进行制造，模型利用大规模和实时的深度学习，为大数据增加价值并建立优势。

简史

毫无疑问，大数据的兴起推动了对分析的需求，以突破、理解并从吞没组织的大量数据集中获取价值。

据 Gartner 称，到 2025 年，70% 的组织将把重点从大数据转移到小数据和大数据，为分析提供更多背景，并减少人工智能对数据的需求。这主要是为了响应这样一个事实，即孤立的数据量在很大程度上是不相关的。

然而，有意义的数据已成为企业中最有价值的商品之一，利用、理解和从中获取意义的实践导致首席数据官的崛起，以及专门管理、货币化和有意义的部门它超越了纯粹的数据收集。

数据分析分为五个核心领域。描述性，提供历史表现的总结；实时，提供对当前数据的洞察；诊断，专注于“为什么”周围的事件；预测，应用统计分析技术来确定动作、事件或行为发生的精确可能性；和 Prescriptive，它关注于融合所有上述领域，以就下一步做什么提供建议。

去BI还是不去BI？

预测分析本质上是一种高级形式的商业智能 (BI)，它使用分析来预测未来事件。传统的商业智能通常使用来自有限来源的数据，例如财务和会计，而预测分析则着眼于多维的新数据和历史数据，以识别模式、行为和趋势。

利用数据挖掘、统计算法、机器学习和人工智能等技术，该实践创造了动态洞察力，以检测风险和挖掘机会。各种行为因素之间的相互依赖性和关系，称为回归建模，可以以人脑无法实现的方式进行分析。

事实上，神经网络或旨在识别数据集中关系的算法，模仿人脑的功能方式来增强分析并在可实现的目标上开辟新天地。这种深入、精确的洞察力使用户能够做出最佳决策并引导企业朝着正确的方向发展。

值得注意的是，许多 BI 平台已经发展到包含大数据。云; IoT 和 AI，因此，一些行业专家认为预测分析是 BI 的一个分支。这些术语可以说是相互交织的，并且为了增加感知的重叠，随着机器学习已成为预测分析的关键，预测分析项目有时被称为机器学习。

关于后一点，区分两者很重要。虽然机器学习是预测分析的基本推动力，但孤立地讲，它无法提供与实践同义的洞察力。

不可预测时期的可预测性

当您考虑到预测分析的一些最引人注目的用途包括天气预报时；政治竞选表现；气候变化；和疾病的传播，很容易就能感受到它的重要性。这些都是高度复杂的，而且在一个面对英国退欧变得越来越难以预测的世界中；冠状病毒病;和政治紧张局势，预测分析使展望未来比使用以前的工具更加准确和可靠。

除了获得有助于抵消外部挑战和减轻不确定性的可见性水平外，它还寻找绕过瓶颈的途径，以降低成本并提高盈利能力。

一个很好的例子是寻找、保留和培养有利可图的客户。虽然不可能影响燃料和劳动力成本上涨等问题，解决影响供应链的司机短缺问题，但将资源集中到合适的客户，并以开放、有意义和信息丰富的方式进行沟通，可以提高必要的盈利能力，以减轻一些这些挑战中。

重点案例

预测分析带来跨多个部门的多个业务活动的深入、实时的理解。从在特定时间分配正确的资源，例如，一家希望减轻劳动力成本上升和 Covid 缺勤的酒店公司，到库存补充和营销活动时机，带来巨大价值的机会是无穷无尽的。

特别是在制造业中，企业已经通过提高车间绩效和生产力而获得红利。

随着机械变得越来越复杂，停机时间过长，难以为继，制造商正在采用预测制造分析来预测设备故障的位置、性质和频率。

通过分析来自传感器等一系列来源的数据；手动目视检查、振动、电力消耗和温度，并将这些与历史模式和工业中更广泛的应用进行映射，很明显可以看到所收集的洞察力的清晰度如何远远优于传统 BI 可以产生的洞察力。

面对逆境的远见

在这种背景下，难怪全球预测分析市场将从 2021 年的 105 亿美元增长到 2026 年的 281 亿美元

但围绕技能短缺的挑战，尤其是数据科学家，普遍存在。同时，实施方法需要专门的经验和专业知识，这在任何新的、快速发展的学科中都不容易。

值得庆幸的是，已经出现了一种新的解决方案，它们弥合了业务需求与可能缺乏提供这些功能的技能之间的差距。例如，Senseye PdM 是一个基于云的平台，它融入了机器学习，并针对规模开发，能够处理大量数据。

这种技术与创新的结合将继续将数据科学带到行业的前沿，让越来越多的组织发挥潜力并将洞察力转化为远见。

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