Förutsägande analys betydelse exempel

Förutsägande analys betydelse exempel Användningen av prediktiv analys innebär att förutsäga framtida trender och händelser med hjälp av data. Med hjälp av historisk data förutsäger den potentiella scenarier som kan användas för att fatta strategiska beslut.

Om du förutsäger fel på en maskin senare samma dag, eller ditt företags kassaflöde för det kommande året, gör du en förutsägelse om den närmaste framtiden.

Det är möjligt att utföra prediktiv analys manuellt eller genom att använda maskininlärnings algoritmer. En förutsägelse om framtiden är baserad på historiska data i båda fallen.

Regressions analys är ett prediktivt analysverktyg som bestämmer sambanden mellan två variabler (enkel linjär regression) eller fyra variabler (multipel linjär regression). Det är möjligt att förutsäga utfallet om en variabel förändras baserat på sambanden mellan variabler.

Contents

Exempel

Låt oss titta på några av de vanligaste exemplen på prediktiv analys i olika branscher.

Detaljhandeln: Förutsägande analys betydelse exempel

Förutsägande analys applikationer är förmodligen de mest använda av återförsäljare för närvarande. För att dynamiska detaljhandels företag ska kunna reagera snabbt på förändringar i kundbeteende och marknadstrender måste de kontinuerligt övervaka kundbeteende och marknadstrender.

Vikten av prediktiv analys i detaljhandeln kan inte överskattas. Marknadsförare och detaljhandels specialister kan dra nytta av mjukvarulösningar för prediktiv analys i varje skede av köpprocessen. De vanligaste användningsfallen finns här.

Prediktiv marknadsföring

Genom att analysera marknadstrender, köpvanor och kunddetaljer kan avancerade algoritmer identifiera köpmönster och segmentera kunder. En specialist kan analysera sådana insikter och optimera marknadsförings kampanjer, rekommendera personliga produkter och förutsäga försäljning baserat på dem. Genom att använda sådana analyser kan du öka intäkterna och behålla kunder.

Prediktiv inventering

Efterfrågan på olika produkter prognostiseras med hjälp av intelligenta analysalgoritmer som tar hänsyn till flera faktorer (region, säsong, köpvanor, etc.). Detta gör att återförsäljare kan undvika överlager eller tvärtom få slut på varor genom att bestämma den optimala lagernivån för att möta efterfrågan.

Förutsägande leveranskedja

Flera aspekter av försörjningskedjor kan optimeras med hjälp av algoritmer för prediktiv analys. För det första förbättrar de logistik effektiviteten genom att bestämma de snabbaste och mest kostnads effektiva rutterna baserat på avgiftsbelagda vägar, trafik, väderförhållanden etc. Genom att spåra bränsleförbrukning och körbeteende kan transport kostnaderna minskas. Slutligen upptäcker sensorer problem med maskiner och deras komponenter innan de inträffar, vilket gör att underhåll kan förutses och stillestånd kan undvikas.

Sjukvård

Medicinska institutioner över hela världen använder i allt större utsträckning mjukvarusystem för att förbättra sina processer, vilket gör att de kan samla in en mängd data om patienter. På detta sätt förses prediktiv analys med ett komplett utbud av möjligheter. Analys och jämförelse av historiska data med aktuella data kan göras med intelligenta algoritmer för att:

Bestäm förutsättningarna för sjukdomar och föreslå sätt att förebygga dem

Förmågan att förutsäga resultatet av olika behandlingar och välja det lämpligaste alternativet för varje patient
Epidemier och utbrott av sjukdomar kan förutsägas.
Det är avgörande att få sådana insikter för att förbättra diagnoser och behandling, ge individualiserad patientvård och i slutändan rädda liv.

Sakernas internet

Eftersom Internet of Things samlar in en stor mängd data, är prediktiv analys nära knuten till denna teknik. Prediktivt underhåll är det vanligaste användningsfallet inom smart tillverkning idag. Under hela dagen samlar sensorer som är installerade på maskiner ständigt in data om deras prestanda och skickar den till bearbetnings plattformen där prediktiva modeller analyserar det och identifierar avvikelser och föreslår specifikt underhåll av reservdelar. Anläggningar och fabriker kan minimera driftstopp och utrustningsavbrott genom att tillämpa sådan analys.

sporter

Sport branschen vinner också popularitet med prediktiv analys. För att utvärdera spelarnas prestationer och hjälpa lagledare att förhandla fram de bästa kontrakten för sina spelare, anlitar professionella lag (som fotboll, baseboll och basket) dataanalytiker.

Genom att analysera både på och utanför plan data kan analytiker specialister förutsäga en spelares värde och regression. Förutom hastighet, tid, poäng, taktik och hälsoförhållanden, mäter mätvärden på fältet en spelares fysiska prestation. Ett mått utanför planen ger insikt i hur mycket pengar en spelare kan tillföra laget/klubben utanför planen. I detta sammanhang mäts fansens engagemang genom försäljning av biljetter, merchandise och så vidare. Olika källor samlar in statistik utanför fältet, såsom sociala medier, biljettkontor och distributörer.

Väder

Prediktiv analys har gjort väder prognoser mycket exakta under det senaste decenniet. Genom historien om meteorologiska observationer har intelligenta modeller matats med data som samlats in av satelliter och historiska meteorologiska observationer. Deras förmåga att identifiera vädermönster gör det möjligt för dem att producera mycket exakta långtids prognoser.

Förutom att förutsäga ogynnsamma väderförhållanden (orkaner, starka vindar, extrema temperaturer, etc.), är väderanalyser oumbärliga för att veta vad man ska ha på sig imorgon. Den offentliga och kommunala verksamheten kan därmed förbereda sig i förväg och undvika betydande skador/förluster.

Försäkring

Att ta risker är en del av arbetsbeskrivningen för en försäkringsproffs. Detta gör prediktiv analys till ett idealiskt verktyg för denna sektor. Algoritmer för godkännande av försäkringsskador effektiviserar processen genom att identifiera riskfaktorer baserat på tidigare anspråk. Genom att använda smarta analyser kan processen automatiseras och göras omedelbart, snarare än att ta veckor när den görs manuellt. Genom att korrekt uppskatta framtida risker och avvisa bedrägliga anspråk i tid kan försäkringsbolagen undvika orimliga utgifter.

Finansiell modellering

Oavsett bransch är finansiell planering en viktig del av alla företag. För att förutse risker och intäkter, allokera resurser effektivt, optimera verksamheten för att undvika extra utgifter etc., använder många ekonomiteam redan prediktiv analys eller planerar att göra det. Det finns många ekonomi hanterings program tillgängliga med prediktiva analys funktioner, vilket bevisar att intelligenta algoritmer snart kommer att användas i stor utsträckning inom finanssektorn.

Analys av sociala medier

Nuförtiden är närvaro på sociala medier ett måste för de flesta varumärken eftersom det är den primära kanalen för kommunikation med kunder. Företag kan dra nytta av information om sociala medier om de analyserar och använder den på rätt sätt. Detta kan endast åstadkommas med verktyg för prediktiv analys. Genom dessa tjänster kan företag utvinna meningsfulla insikter från kundkommentarer och diskussioner, produktrecensioner, gilla/ogillar, etc., och anpassa sina affärsprocesser därefter.

Slutsats

Våra exempel visar hur applikationer för prediktiv analys kan gynna både företag och kunder. Att implementera teknik är verkligen inte en lätt uppgift. Men om du arbetar med en pålitlig mjukvaruleverantör behöver du inte oroa dig för framgång.

Läs också: Förutsägande analys för företag strategi; PEST-analys av en restaurang

Extern resurs: Wikipedia

This post is also available in: English (Engelska) Français (Franska) Deutsch (Tyska) Español (Spanska) Dansk (Danska) Nederlands (Nederländska) Svenska