預測分析初學者指南
Posted: Tue Dec 03, 2024 10:41 am
什麼是預測分析？
預測分析是一個總括術語，描述各種統計和資料分析技術，包括資料探勘、預測建模和機器學習。預測分析的主要目的是根據歷史資料的模式和見解對結果、趨勢或事件進行預測。
預測分析是組織分析能力四個階段中的第二個階段。分析的四個階段依序為：
描述性分析- 辨識過去發生的事情
診斷分析- 了解發生的原因
預測分析- 預測接下來會發生什麼
規範性分析- 最佳化和試驗如何最好地實現它
組織必須按此順序達到這些分析階段，因為只有了解過去才能有 捷克共和國電話號碼列表 效預測未來。透過這種方式，組織從了解發生了什麼以及為什麼發生到預測接下來會發生什麼。分析的最後一個階段涉及完全優化的自主分析系統，這些系統會隨著時間的推移而不斷學習，並且實際上是「智慧」的。
預測建模涉及兩種類型的機器學習演算法：監督式和無監督式。監督機器學習演算法用於預測目標結果，是預測分析的主要工具。
有關在預測分析中使用機器學習的逐步演練，請查看我們的歌詞分析教學。
有監督機器學習演算法主要有兩種：
分類模型- 用於預測觀察結果是否屬於特定類別或類別。例如，預測客戶是否會流失。常見的分類技術包括決策樹和邏輯迴歸模型。
迴歸模型- 用於預測值。例如，預測廣告的點擊率。預測此類值的常用方法是線性迴歸和多項式迴歸模型。
另一方面，無監督機器學習演算法並不會進行預測，而是尋求識別資料中的模式，然後將其用於標記或將相似的資料點分組在一起。例如，最受歡迎的無監督演算法之一是 k 均值聚類，其中類似的資料點（例如客戶）被分組到聚類中。
預測分析還可以涉及其他統計和資料探勘技術，用於識別當前趨勢、預測未來和預測結果。我們將在本文後面討論組織如何使用預測分析的一些具體範例。
規範性分析與預測性分析
規範分析是組織分析能力的第三階段，它建立在前一階段所建立的預測模型的基礎上。
雖然預測分析告訴我們為什麼會發生某些事情以及接下來可能會發生什麼，但規範分析的重點是優化和試驗我們已經建立的模型。它回答您的“假設”問題，並允許您根據從運行實驗和模擬中獲得的資訊繼續進行最佳可能的方案。
亞馬遜執行長傑夫貝佐斯有句名言：“我們在亞馬遜的成功取決於我們每年、每月、每週、每天進行的實驗數量。”
對分析過程和專案的各個方面進行實驗是成功規範分析的關鍵要求。
預測分析範例
預測分析將數據點轉化為有價值的見解，可以驅動並為組織的多個方面提供資訊。
以下是組織如何利用預測分析的幾個範例：
預測財務 KPI
預測收入、支出和庫存等關鍵財務指標可以根據事實和數據而不僅僅是直覺做出更有效、更明智的決策。
偵測並減少銀行欺詐
對於銀行來說，成本最高且最具破壞性的情況之一是詐欺活動。預測分析可以幫助識別可能表明詐欺的異常情況和漏洞，以便這些機構能夠迅速採取行動。
預測客戶是否會拖欠貸款
對於保險和金融機構來說，提供貸款本身就存在風險。使用預測模型來預測客戶是否可能拖欠貸款是這些機構顯著降低這種風險的最佳方法。
預測員工流動
預測分析可以透過預測員工流失來幫助改善組織的人力資源管理。這包括預測未來的招募要求並找到合適的時間來激勵員工。
了解客戶購買行為
組織可以透過發現客戶購買背後的模式並探索其購買行為背後的原因來提高銷售額和轉換率。您可
預測分析是一個總括術語，描述各種統計和資料分析技術，包括資料探勘、預測建模和機器學習。預測分析的主要目的是根據歷史資料的模式和見解對結果、趨勢或事件進行預測。
預測分析是組織分析能力四個階段中的第二個階段。分析的四個階段依序為：
描述性分析- 辨識過去發生的事情
診斷分析- 了解發生的原因
預測分析- 預測接下來會發生什麼
規範性分析- 最佳化和試驗如何最好地實現它
組織必須按此順序達到這些分析階段，因為只有了解過去才能有 捷克共和國電話號碼列表 效預測未來。透過這種方式，組織從了解發生了什麼以及為什麼發生到預測接下來會發生什麼。分析的最後一個階段涉及完全優化的自主分析系統，這些系統會隨著時間的推移而不斷學習，並且實際上是「智慧」的。
預測建模涉及兩種類型的機器學習演算法：監督式和無監督式。監督機器學習演算法用於預測目標結果，是預測分析的主要工具。
有關在預測分析中使用機器學習的逐步演練，請查看我們的歌詞分析教學。
有監督機器學習演算法主要有兩種：
分類模型- 用於預測觀察結果是否屬於特定類別或類別。例如，預測客戶是否會流失。常見的分類技術包括決策樹和邏輯迴歸模型。
迴歸模型- 用於預測值。例如，預測廣告的點擊率。預測此類值的常用方法是線性迴歸和多項式迴歸模型。
另一方面，無監督機器學習演算法並不會進行預測，而是尋求識別資料中的模式，然後將其用於標記或將相似的資料點分組在一起。例如，最受歡迎的無監督演算法之一是 k 均值聚類，其中類似的資料點（例如客戶）被分組到聚類中。
預測分析還可以涉及其他統計和資料探勘技術，用於識別當前趨勢、預測未來和預測結果。我們將在本文後面討論組織如何使用預測分析的一些具體範例。
規範性分析與預測性分析
規範分析是組織分析能力的第三階段，它建立在前一階段所建立的預測模型的基礎上。
雖然預測分析告訴我們為什麼會發生某些事情以及接下來可能會發生什麼，但規範分析的重點是優化和試驗我們已經建立的模型。它回答您的“假設”問題，並允許您根據從運行實驗和模擬中獲得的資訊繼續進行最佳可能的方案。
亞馬遜執行長傑夫貝佐斯有句名言：“我們在亞馬遜的成功取決於我們每年、每月、每週、每天進行的實驗數量。”
對分析過程和專案的各個方面進行實驗是成功規範分析的關鍵要求。
預測分析範例
預測分析將數據點轉化為有價值的見解，可以驅動並為組織的多個方面提供資訊。
以下是組織如何利用預測分析的幾個範例：
預測財務 KPI
預測收入、支出和庫存等關鍵財務指標可以根據事實和數據而不僅僅是直覺做出更有效、更明智的決策。
偵測並減少銀行欺詐
對於銀行來說，成本最高且最具破壞性的情況之一是詐欺活動。預測分析可以幫助識別可能表明詐欺的異常情況和漏洞，以便這些機構能夠迅速採取行動。
預測客戶是否會拖欠貸款
對於保險和金融機構來說，提供貸款本身就存在風險。使用預測模型來預測客戶是否可能拖欠貸款是這些機構顯著降低這種風險的最佳方法。
預測員工流動
預測分析可以透過預測員工流失來幫助改善組織的人力資源管理。這包括預測未來的招募要求並找到合適的時間來激勵員工。
了解客戶購買行為
組織可以透過發現客戶購買背後的模式並探索其購買行為背後的原因來提高銷售額和轉換率。您可