著者の詳細については、ここをクリックしてください ラム・タヴヴァ.

誰もが自分のビジネスで成功したいと思っていますが、それに対して賢明でないアプローチを選択する人もいれば、間違ったデータセットを台無しにする人もいます。 ひどいヒットは、未来を予測し、最新のトレンドを理解するために多くの時間とエネルギーを浪費します。 

しかし、適切なデータセットがあれば、これらの問題は解決します。 このブログ投稿は、将来の意思決定を行うための予測データ分析の頼れるガイドです。 

予測分析とは何ですか？

予測分析 は、過去および高度なデータ分析手法に基づいて将来の結果を予測することに焦点を当てたデータ分析カテゴリです–統計分析および 機械学習 アルゴリズム。 予測分析の最良の部分は、はるかに正確な将来の洞察を生成することです。 

最終的な目標は、発生した過去のデータを超えて、組織と利益獲得に最適な将来の傾向を探すことです。 シオン市場レポートは、世界市場が10.95年までに2022億ドルに達すると予測しています。これは、21年のわずか3.49億2016万ドルからXNUMX％の複合年間成長率（CAGR）です。 

はい、あなたはその権利を聞いた。 予測分析は堅牢であり、将来のデータを予測する上で重要な役割を果たします。 正確さを期すために、あなたが行っているビジネスの目的と、それに適用できる適切なテクニックを理解して、最良の結果を得る方がよいでしょう。 

職場での予測分析

予測分析の力は、ビジョンを広げ、ビジネスを成長させるための最新のトレンドを捉え、提供する製品やサービスで競合他社よりも優位に立つのに役立ちます。 ビッグデータ、データマイニング、統計分析、および 機械学習アルゴリズム 数学的プロセスに基づいています。 

予測分析を使用すると、組織は隠れたパターンやさまざまなリスク要因、および需要に基づいて製品を最大化し、長期的な関係を構築するための新しい機会を見つけて活用できます。 

予測分析は、ほとんどの人が精通している市場の進行中の傾向、顧客生涯価値、およびビジネスの成長、成功、および関連性を確保するための他の測定値を理解する上で主要な役割を果たします。 したがって、予測分析は、顧客の問題を解決するために市場にもたらす次の大きなものを発見する方法です。 

予測分析のプラス面

予測分析により、将来の目標と機会の予測がこれまでになく簡単になりました。 結果は非常に正確で、既存のツールよりも信頼性があります。 これは、包括的なソリューションをもたらし、利益を最大化するために、すべてのビジネスにとって不可欠なツールのXNUMXつです。 予測分析のいくつかの利点は次のとおりです。

パフォーマンスと競争で一歩先を行く

どのビジネスマンまたはCEOがビジネスのはしごのトップになりたくないですか？ 予測分析を使用すると、あなたまたはあなたのチームは、潜在的な顧客にとってより良い製品に到達するために、いつでも計画、編成、テスト、およびデバッグを行うことができます。 そしてその過程で、これらの潜在的な顧客を調達し、リードを育成するためのさまざまな効果的な方法について学びます。 

完全な理解と調査により、次のことを学ぶことができます。

• オンデマンドになる製品の種類と、どのような調整によって製品をそのリストに入れることができるか
• どのような価格戦略で売り上げを伸ばすことができるか
• 顧客に連絡し、パーソナライズを追加する方法

貴重な時間とエネルギーを大幅に節約

長い間ビジネスに携わるのは決して簡単な仕事ではありません。チームは、競合他社、発売しようとしている新製品、機能、利点、その他多くのことを注意深く監視する必要があります。 

マーケティングチームは、さまざまなキャンペーンを実行し、製品を販売し、より多くのリードを獲得し、それらのリードをコンバージョンに育てる効果的な方法を探します。 マーケティングは変化し続けています。 彼らの問題点とのつながりを深め、パーソナライズを追加すればするほど、売り上げが増え、ROIが最大化されます。 

不必要な研究にお金を使わないようにする 

研究は確かに顧客に製品やサービスのより良いバージョンを販売するための新しい機会を開きます。 予測分析を使用すると、提供できる製品の種類を予測することもできます。さらに、製品を長持ちさせるために微調整することもできます。

会社のポリシーに該当しない、またはドメインに該当しない製品やサービスについてさらに調査することなく、既存の製品にさらに価値を付加して、それらをベストセラー製品にする方法を探すことができます。 

予測分析のいくつかの古典的な例

あなたのビジネスに無限の可能性を探し、より良い製品を生み出し、ビジネスのはしごの頂点に立つなら、予測分析はあなたを新たな高みへと押し上げることができます。 金融、eコマース、自動車、航空、エネルギー、製造など、さまざまな分野で非常に正確な数値を取得できます。 

• ファイナンス： 現在の脅威を知ることにより、信用リスクモデルを開発したり、オンライントランザクションにセキュリティを追加したりできます。
• 電子商取引： あなたがオンラインショッピングをするとき、あなたはXNUMXつの最高のものを見つけましたか？ 小売業者は、最も要求の厳しい製品が到着し、フラッシュセールを実行し、製品の在庫がなくなると通知します。 これが、eコマース業界が今日最も成功しているビジネスモデルのXNUMXつである最大の理由です。 
• オートモーティブ・ソリューション : 技術は何年にもわたって進歩し続けていますが、再生可能エネルギーを節約し、ガソリンやディーゼルに対する価格を上昇させるために、バッテリー駆動の車両に熱狂と注目が集まっています。 
• 航空： たった数時間である場所から別の場所へと高く飛ぶのが好きではない人はいますか？ 航空会社は、フライトの信頼性、燃料の可用性、稼働時間、天気予報などの予測分析を使用しています。
• 製造業： 製品は、完全に効率的ではなく、ある程度欠陥がある可能性があり、時間の経過とともに故障する可能性があります。 予測分析を使用すると、障害を予測し、将来の需要に合わせて原材料を最適化できます。  

予測分析のためのツール

予測分析ツールは常に便利です。これらのツールは、ビジネスが無限の可能性を持って成長するための深いリアルタイムの洞察と機会を提供します。 ツールは、複数の動作とパターンを予測してリソースを割り当て、さまざまな予測と時間の経過に伴うデータ収集に基づいて、マーケティングキャンペーンを開始するのに最適な時期を予測します。 これがあなたを助けるためのいくつかの予測分析ツールです：

• エバーストリング
• 半径 
• ハロー
• SAS アドバンスト アナリティクス
• RapidMiner スタジオ

予測分析モデル（将来のデータの作成）

適切な予測分析モデルを選択することは、正確で予測的な分析にとって大きな課題です。 主な目標は、データを活用して、既存のデータに基づいて洞察に満ちた意思決定を行うことです。 ゲームを変える体験のために考慮すべきXNUMXつの最良の予測データモデルは次のとおりです。

分類モデル

分類モデルは、すべての予測モデルの中で最も単純です。 データをカテゴリに分類し、履歴データから学習します。 答えとして「はい」または「いいえ」を持っている人の問題に最適です。 決定的なガイドアクションとシンプルなプログラミングアルゴリズムを備えた、多くの業界にわたる幅広いアプリケーションがあります。

クラスタリングモデル 

その名前が示すように、ネストやグループ化、または類似性に基づいたデータの分類で機能します。 このモデルは、同様の特性を示すアイテム間の効果的な意思決定に役立ちます。 あなたがeコマースのウェブサイトを運営しているとしましょう。 最近の購入に基づいて人々を簡単に分類し、将来の製品を販売したり、類似のアイテムを探したりすることができます。 あなたのウェブサイトはそれらに同じカテゴリーに分類される品種を表示することができます。 

予測モデル

このモデルは、メトリック値予測に従って将来のデータを予測し、履歴データからの学習に基づいて新しいデータから数値を推定します。 履歴データがある場合は常に、このモデルはSaaS、eコマースなどに最適です。予測モデルには複数のパラメーターが含まれているため、複雑になることがあります。

外れ値モデル

外れ値モデルは、他の数値またはカテゴリと組み合わせて、データセット内の奇妙なデータエントリに最適です。 たとえば、通話記録、トランザクション、保険金請求などを検討できます。 

このモデルは、データベースが接続詞データとプライムデータを追跡する小売、eコマース、保険セクターに最適です。 購入履歴や場所とともに、不正なデータである可能性があります。 

時系列モデル 

このモデルは、時間を入力パラメーターとして使用してデータポイントのシーケンスをキャプチャします。過去のデータを参照として使用し、現在のデータを入力として考慮して、将来の傾向とパターンを計算します。 ただし、 時系列分析、結果は常に静的または線形であるとは限りませんが、これは指数データに最適であり、会社の成長に最適です。 

最後の言葉 

このブログ投稿では、予測データ分析について知りたいことすべてに加えて、簡単な定義と実用的なアプリケーションについて知ることができました。 また、業界のユースケースのいくつか、さまざまな業界が予測分析を使用してビジネスを成長させる方法、および将来のデータトレンドで常に見つけることができるいくつかのツールのリストについても学びました。 最後に、将来のデータを予測し、ビジネスのトップに立つためのXNUMXつの古典的な予測データ分析モデルの使用法を共有しました。  

コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
出典：https：//www.dataversity.net/a-guide-to-predictive-data-analytics-making-decisions-for-the-future/