Predictive Analyticsがますます競争の激しい環境でビジネスバリュー - ダミー

ますます競争が激しい環境では、組織は常に競争力を高める方法を必要とします。予測分析は、そのようなツールの1つとして組織に導入されました。機械学習アルゴリズム、統計、データマイニング技術のようなテクノロジーを使用することで、企業はデータの隠れたパターンや傾向を明らかにし、運用や戦略に役立ち、重要なビジネスニーズを満たすことができます。

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運用意思決定に予測分析を組み込むことで、組織は影響が少なく、リスクの低い運用上の意思決定に費やす時間が短縮されるため、投資回収率が向上します。従業員は、インパクトの高いリスクの高い決定に多くの時間を集中することができます。

たとえば、ほとんどの標準的な保険金請求は自動的に払い戻すことができます。ただし、予測モデルが異常な（外れ値）クレームに遭遇した場合、またはクレームが不正請求と同じパターンを示す場合、システムはクレームに自動的にフラグを立てて適切な人に送信して対応することができます。

<！予測分析を使用して将来のイベントや傾向を予測することで、会社はその洞察を活用するための戦略を立てることができます。あなたの予測モデルがファッションのトレンドが黒いタートルネックに向いていることを伝えている場合は、より黒いタートルネックをデザインするため、またはファッショナブルなアイテムに付随するアクセサリーをさらにデザインするための適切な処置を取ることができます。

無限の機会

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世界中の組織は、改善、競争、そして痩せようと努力しています。彼らは計画プロセスをより機敏にすることを目指しています。彼らはインベントリを管理し、人的資源の配分を最大限に活用する方法を調査しています。彼らは、彼らがリアルタイムで発生する機会に行動しようとしている。

予測分析では、すべての目標に到達できるようになります。予測分析を適用できるドメインは無制限です。アリーナは広く開いており、すべてが公正なゲームです。鉱業を開始しましょう。分析を開始しましょう。

アナリティクスチームにアクセスして、蓄積したデータまたは取得したデータをマイニングして、製品の有益なニッチ市場を見つけ出すようにします。データによる革新。チームにあなたの意思決定とリスク管理への自信を持ってもらうよう依頼してください。

アルバート・アインシュタインはかつて、「情報の入手先と使い方を知っている。それが成功の秘訣です。成功の秘訣であれば、予測分析を使用して成功するでしょう。情報はデータにあり、データマイニングはそれを見つけます。残りの方程式は、その情報をどのように解釈するのかに関するビジネス知識に依存し、最終的には成功を生み出すために使用します。

データの価値を求めることは成功と同じです。したがって、予測分析の方程式は、

データマイニング+ビジネス知識=予測分析=>成功と書き直すことができます。予測分析は組織に役立ちます

予測分析は、意思決定

精密

ビジョン

予測分析では、他人には見えないもの、特にデータの有用なパターンを見ることができます。
予測分析は、顧客を維持し、より多くの顧客を獲得し、利益を最大化するための企業の取り組みに向けて、決定を下すための強力なヒントを提供します。予測分析は、多くの過去の顧客データを分析し、それを他のデータと結びつけ、適切な順序ですべての部分を組み立てて、そのようなパズルをさまざまな方法で解決することができます（顧客を分類してニーズを推測します）。
あなたの顧客の希望リストを知る。

お客様の次の行動を推測します。

あなたの顧客を忠実な、季節的な、またはさまよっていると分類します。

この種の情報を事前に知っておくことで、戦略計画を策定し、リソース配分の最適化、顧客満足度の向上、利益の最大化に役立ちます。

決定
適切な予測分析モデルは、感情と偏見のない分析結果を提供します。モデルは数学関数を使用して、過去の事実と現在の情報を記述する数値やテキストから順方向の洞察を導出します。このモデルは、意思決定を支援するための一貫性のある偏りのない洞察を提供します。
クレジットカードの典型的なアプリケーションのシナリオを考えてみましょう。プロセスには数分かかります。銀行または代理店は、信用供与の可否に関する迅速かつ事実上の決定を下し、決定に自信を持っています。その取引のスピードは予測分析により可能になり、これにより申請者の信用力が予測されます。
Precision

多くのレポートを読んで、その中に埋もれていた過去の事実から洞察を導き出し、結果を比較するためにExcelスプレッドシートの行を表示したり、多数の数値から情報を抽出したりすることを想像してください。時間のかかる作業を行うにはスタッフが必要です。予測分析を使用すると、自動化されたツールを使用してジョブを実行し、時間とリソースを節約し、人間のエラーを減らし、精度を向上させることができます。