预测分析的关键成功因素

发布前需要考虑的技术和组织因素

在业务决策方面,预测分析和规范分析是携手并进的,并为各行各业的组织提供了强大的工具. 然而,为什么许多ceo对预测数据的准确性持怀疑态度呢? 了解影响预测模型准确性的关键因素,并为您的组织提供成功的说明性分析.

预测分析成功因素

是否决定客户何时取消订阅某个服务, 飞机部件可能会失效, 或者股票可能上涨, 预测分析的潜力在每个行业都是显而易见的. 如果预测分析能够回答“将会发生什么??的问题,规范性分析是这个过程的下一步,回答“我现在应该做什么??这两种模式在商业决策中都发挥着至关重要的作用. 

但是,尽管有这样的炒作——或者正因为如此——企业领导人可能对这些分析方法持怀疑态度. 事实上,毕马威 2018年全球CEO展望报告 调查发现,与历史数据相比,超过一半的受访ceo“对预测分析的准确性缺乏信心”.“当预测模型在公共领域受到质疑时,当它们不能准确地确定 选举的获胜者 或者是 流行的流感. 正如十大电子游艺平台首选所看到的与covid -19相关的死亡和住院预测, 这种预测缺乏明确性,可能会动摇公众的信心,并对公共政策产生深远影响. 

有一些关键因素有助于准确的预测模型, 这反过来又会导致更准确的规范性分析. 而且它们并不局限于技术方面——事实上是 , 确保您的预测模型成功的一部分是为它在组织层面上的成功设置. 

准备你的组织 

正如埃里克·西格尔所解释的,计划作战部署 通过协作的过程 定量和业务利益相关者之间的关系对于确保预测分析工作至关重要. 这涉及到每个项目开始时的两个关键步骤: 

1. 建立业务目标

如何集成您的预测模型,以对现有业务产生积极的影响? 例如, 客户流失模型可以帮助市场营销部更有效地定位客户保留活动的目标. 

​2. 定义一个特定的预测目标

这个目标应该是一个寻求支持第1条中描述的业务目标并获得业务涉众批准的特定问题. 例如, 一个预测问题的例子可能是, “目前的客户, 谁与十大电子游艺平台首选在一起至少一年并且购买超过1美元,价值500的产品, 很有可能在未来三个月取消十大电子游艺平台首选的服务,并在今年余下的时间里不再加入吗?”  

在完成这些步骤之后, 你可以开始为机器学习软件准备你的训练数据, 然后部署模型. 您需要将模型的预测集成到现有的操作中. 例如, 你可以将目标锁定在你预测的客观问题中最可能属于“当前客户”的前5%的客户.   

但首先,您需要确保适当的地方有正确的技术特性. 

准备你的技术 

1. Multi-genre分析

将多类型分析集成到预测建模和机器学习分类中,可以确保您利用不同的分析技术来确定业务结果的可能性.  

例如,假设你试图预测客户流失的可能性. 您可能需要包含与数据准备相关的算法或函数, 发现, 探索, 可视化, 机器学习模型的建立和评分, 和模型评价, 所有这些都以顺序的工作流程交付,以便交付和实施洞察力. 

2. 多样化的分析整合到一个单一的框架 

预测建模是困难和复杂的, 特别是当分析能力和算法需要手工拼凑在一起的时候, 每个人都有自己的用户体验, 文档, 和工作流. 将这些功能放在一个地方,并使用户能够轻松地自动调用函数,从而使他们的工作更加容易,减少了人为错误的可能性. 

3. 可伸缩性 

你的预测能力将受益于这个平台,它不仅能够分析大量数据,而且还能够根据业务需求频繁地重复执行多类型分析. 大型数据集使模型更加丰富,从而实现更好的预测和分类. 模型可伸缩性对于防止数据科学家在每次需要模型时都必须手动重新创建和操作模型也很重要.  

4. 性能 

要跟上进入组织的所有数据流,需要一个能够缩短数据吸收和操作化之间的滞后时间的平台. 每一秒都, 特别是当您希望鼓励企业内部围绕实时数据进行协作时. 

像这样的产品 Teradata有利在美国,有一个无缝的、强大的平台,可以在所有这些方面提供服务. 该平台带来 multi-genre分析 功能在一起 一个接口, 允许整个企业的用户调用预先编码的函数,而不需要编写额外的代码或指令. 这不仅加快了预测建模的过程,而且随着更多步骤的自动化,也降低了人为错误的可能性. 平台高度 可伸缩的, 允许用户轻松访问和分析大量数据,并重复实现不同复杂性的多个模型. 最后,有利的 性能 关键的市场差异化是否能帮助客户快速且可靠地交付业务成果. 

好奇如何Teradata有利可以帮助您创建准确的预测? 
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