Voorspellende analyses Betekenis Voorbeelden Het gebruik van voorspellende analyses omvat het voorspellen van toekomstige trends en gebeurtenissen met behulp van gegevens. Met behulp van historische gegevens voorspelt het potentiële scenario’s die kunnen worden gebruikt om strategische beslissingen te nemen.
Als u het defect van een machine later die dag voorspelt, of de cashflow van uw bedrijf voor het komende jaar, doet u een voorspelling over de nabije toekomst.
Het is mogelijk om voorspellende analyses handmatig uit te voeren of door machine-learning-algoritmen te gebruiken. Een voorspelling over de toekomst is in beide gevallen gebaseerd op historische gegevens.
Regressie analyse is een voorspellende analyse tool die relaties tussen twee variabelen (enkelvoudige lineaire regressie) of vier variabelen (meervoudige lineaire regressie) bepaalt. Het is mogelijk om de uitkomst te voorspellen als een variabele verandert op basis van de relaties tussen variabelen.
Voorbeelden
Laten we eens kijken naar enkele van de meest voorkomende voorbeelden van voorspellende analyses in verschillende sectoren.
Detailhandel: voorspellende analyses Betekenis voorbeelden
Toepassingen op het gebied van voorspellende analyse worden momenteel waarschijnlijk het meest gebruikt door retailers. Als dynamische retailbedrijven snel willen kunnen reageren op veranderingen in klantgedrag en markttrends, moeten ze het klantgedrag en de markttrends voortdurend in de gaten houden.
Het belang van voorspellende analyses in de detailhandel kan niet genoeg worden benadrukt. Marketeers en retailspecialisten kunnen in elke fase van het koopproces profiteren van softwareoplossingen voor voorspellende analyse. De meest voorkomende gebruiksscenario’s vindt u hier.
Voorspellende marketing
Door markttrends, koopgedrag en klantgegevens te analyseren, kunnen geavanceerde algoritmen kooppatronen identificeren en klanten segmenteren. Een specialist kan dergelijke inzichten analyseren en marketingcampagnes optimaliseren, gepersonaliseerde producten aanbevelen en op basis daarvan de verkoop voorspellen. Door dergelijke analyses te gebruiken, kunt u uw inkomsten verhogen en klanten behouden.
Voorspellende inventaris
De vraag naar verschillende producten wordt voorspeld met behulp van intelligente analysealgoritmen die rekening houden met verschillende factoren (regio, seizoen, koopgedrag, enz.). Hierdoor kunnen detailhandelaren voorkomen dat er te veel voorraad is, of juist dat er geen goederen meer zijn, door het optimale voorraadniveau te bepalen om aan de vraag te voldoen.
Voorspellende toeleveringsketen
Verschillende aspecten van toeleveringsketens kunnen worden geoptimaliseerd met behulp van voorspellende analysealgoritmen. Ten eerste verbeteren ze de logistieke efficiëntie door de snelste en meest kosteneffectieve routes te bepalen op basis van tolwegen, verkeer, weersomstandigheden, enz. Door het volgen van het brandstofverbruik en het rijgedrag kunnen de transportkosten worden verlaagd. Ten slotte detecteren sensoren problemen met machines en hun componenten voordat deze zich voordoen, waardoor onderhoud kan worden geanticipeerd en stilstand kan worden vermeden.
Gezondheidszorg
Medische instellingen over de hele wereld maken steeds meer gebruik van softwaresystemen om hun processen te verbeteren, waardoor ze een schat aan gegevens over patiënten kunnen verzamelen. Op deze manier wordt voorspellende analyse voorzien van een volledig scala aan mogelijkheden. Analyse en vergelijking van historische gegevens met huidige gegevens kan worden gedaan door intelligente algoritmen om:
- Bepaal de voorwaarden voor ziekten en stel manieren voor om deze te voorkomen
- Het vermogen om de uitkomst van verschillende behandelingen te voorspellen en voor elke patiënt de meest geschikte optie te selecteren
- Epidemieën en uitbraken van ziekten kunnen worden voorspeld.
- Het is van cruciaal belang om dergelijke inzichten te verwerven om diagnoses en behandelingen te verbeteren, geïndividualiseerde patiëntenzorg te bieden en uiteindelijk levens te redden.
internet van dingen
Omdat het Internet of Things een grote hoeveelheid gegevens verzamelt, is voorspellende analyse nauw verbonden met deze technologie. Voorspellend onderhoud is tegenwoordig de meest voorkomende toepassing bij slimme productie. De hele dag door verzamelen sensoren die op machines zijn geïnstalleerd voortdurend gegevens over hun prestaties en sturen deze naar het verwerkingsplatform waar voorspellende modellen deze analyseren, afwijkingen identificeren en specifiek onderhoud van reserveonderdelen voorstellen. Fabrieken en fabrieken kunnen uitvaltijd en uitval van apparatuur tot een minimum beperken door dergelijke analyses toe te passen.
Sport
De sportindustrie wint ook aan populariteit met voorspellende analyses. Om de prestaties van spelers te evalueren en teammanagers te helpen bij het onderhandelen over de beste contracten voor hun spelers, huren professionele teams (zoals voetbal, honkbal en basketbal) data-analisten in.
Door zowel gegevens op als buiten het veld te analyseren, kunnen analysespecialisten de waarde en regressie van een speler voorspellen. Naast snelheid, tijd, scoren, tactiek en gezondheidstoestand meten statistieken op het veld de fysieke prestaties van een speler. Een statistiek buiten het veld geeft inzicht in hoeveel geld een speler buiten het veld naar het team/de club kan brengen. In deze context wordt de betrokkenheid van fans gemeten via de verkoop van kaartjes, merchandise, enzovoort. Verschillende bronnen verzamelen statistieken buiten het veld, zoals sociale media, loketten en distributeurs.
Weer
Voorspellende analyses hebben de weersvoorspellingen de afgelopen tien jaar zeer nauwkeurig gemaakt. Door de geschiedenis heen van meteorologische waarnemingen zijn intelligente modellen gevoed met gegevens verzameld door satellieten en historische meteorologische waarnemingen. Hun vermogen om weerpatronen te identificeren stelt hen in staat zeer nauwkeurige langetermijnvoorspellingen te doen.
Naast het voorspellen van ongunstige weersomstandigheden (orkanen, harde wind, extreme temperaturen, enz.), zijn weeranalyses onmisbaar om te weten wat je morgen moet dragen. De publieke en gemeentelijke diensten kunnen zich zo vooraf voorbereiden en aanzienlijke schade/verliezen vermijden.
Verzekering
Het nemen van risico’s maakt deel uit van de functie omschrijving van een verzekerings professional. Dit maakt voorspellende analytics een ideaal instrument voor deze sector. Algoritmen voor de goedkeuring van verzekeringsclaims stroomlijnen het proces door risicofactoren te identificeren op basis van eerdere claims. Door gebruik te maken van slimme analyses kan het proces worden geautomatiseerd en direct worden uitgevoerd, in plaats van dat het weken duurt als het handmatig wordt gedaan. Door toekomstige risico’s correct in te schatten en frauduleuze claims tijdig af te wijzen, kunnen verzekeringsmaatschappijen onredelijke kosten vermijden.
Financiële modellering
Ongeacht de branche is financiële planning een essentieel onderdeel van elk bedrijf. Om te anticiperen op risico’s en inkomsten, middelen efficiënt toe te wijzen, de activiteiten te optimaliseren om extra kosten te voorkomen, enz., maken veel financiële teams al gebruik van voorspellende analyses of zijn ze van plan dit te gaan doen. Er zijn veel software applicaties voor financieel management beschikbaar met voorspellende analysefuncties, wat bewijst dat intelligente algoritmen binnenkort op grote schaal zullen worden gebruikt in de financiële sector.
Analyse van sociale media
Tegenwoordig is aanwezigheid op sociale media een must voor de meeste merken, omdat dit het belangrijkste communicatiekanaal met klanten is. Bedrijven kunnen profiteren van sociale media-informatie als ze deze correct analyseren en gebruiken. Dit kan alleen worden bereikt met voorspellende analysetools. Via deze diensten kunnen bedrijven zinvolle inzichten halen uit opmerkingen en discussies van klanten, productre censies, voorkeuren/niet-leuks, enz., en hun bedrijfs processen dienovereenkomstig aanpassen.
Conclusie
Onze voorbeelden laten zien hoe toepassingen voor voorspellende analyse zowel bedrijven als klanten ten goede kunnen komen. Het implementeren van technologie is zeker geen gemakkelijke taak. Als u echter met een betrouwbare software leverancier samenwerkt, hoeft u zich geen zorgen te maken over succes.
Lees ook: Voorspellende analyses voor bedrijven; Descriptive Analytics Betekenis Voorbeelden
Externe bron: Wikipedia
This post is also available in:
English (Engels) 
Français (Frans) 
Deutsch (Duits) 
Español (Spaans) 
Dansk (Deens) 
Nederlands 
Svenska (Zweeds)
