預(yù)測(cè)分析初學(xué)者指南

預(yù)計(jì)到2027年，全球預(yù)測(cè)分析市場(chǎng)將以21.9%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)到354.5億新元。由于不斷變化的客戶(hù)期望、供應(yīng)鏈中斷，以及不斷進(jìn)入市場(chǎng)的新競(jìng)爭(zhēng)者的威脅，當(dāng)今的全球市場(chǎng)是高度不可預(yù)測(cè)的。預(yù)測(cè)分析為企業(yè)提供了一種急需的能力，可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)，調(diào)整行動(dòng)方針，以保持競(jìng)爭(zhēng)力和盈利能力。

長(zhǎng)期以來(lái)，預(yù)測(cè)分析仍然是一個(gè)高度復(fù)雜的領(lǐng)域，只有數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師才能從事和利用；然而，得益于機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，現(xiàn)在即使是接受過(guò)最少培訓(xùn)的企業(yè)用戶(hù)，也可以利用預(yù)測(cè)分析來(lái)分析歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)，以獲得洞察，從而簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)、降低風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)。

什么是預(yù)測(cè)分析？

谷歌將預(yù)測(cè)分析定義為分析當(dāng)前和歷史事實(shí)以預(yù)測(cè)未來(lái)的各種統(tǒng)計(jì)技術(shù)。借助先進(jìn)的工具、大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能模型，企業(yè)可以使用歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)，以高精度可靠地預(yù)測(cè)未來(lái)幾秒、幾天或幾年的趨勢(shì)和行為。

預(yù)測(cè)分析幫助企業(yè)展望未來(lái)，并預(yù)測(cè)可能影響他們的事件和結(jié)果。它是高級(jí)分析的一個(gè)分支，可分析企業(yè)從交易數(shù)據(jù)庫(kù)、社交媒體、視頻、圖像、文本等收集的所有數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)分析使用歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)、復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)算法和大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)，使用戶(hù)組織能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果，并有效地為不可預(yù)見(jiàn)的事件做好準(zhǔn)備。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以使用預(yù)測(cè)分析來(lái)做出更明智、更具前瞻性的決策，這是當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)異常激烈的市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

預(yù)測(cè)性分析與規(guī)范性分析

規(guī)范性分析是業(yè)務(wù)分析的最后一步。規(guī)范性分析借鑒了預(yù)測(cè)分析，并通過(guò)提供具體的、可操作的步驟來(lái)解決在預(yù)測(cè)分析的幫助下發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)，使預(yù)測(cè)分析更進(jìn)一步。簡(jiǎn)而言之，預(yù)測(cè)分析是為了確定未來(lái)的情況，而規(guī)范性分析是為了構(gòu)建特定的解決方案來(lái)應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。

預(yù)測(cè)分析的用途是什么？

從醫(yī)療保健到制造業(yè)，預(yù)測(cè)分析幾乎對(duì)每個(gè)企業(yè)或行業(yè)都有價(jià)值。企業(yè)使用預(yù)測(cè)分析來(lái)預(yù)測(cè)庫(kù)存、管理設(shè)備維護(hù)、設(shè)定價(jià)格、推薦產(chǎn)品和服務(wù)、識(shí)別欺詐，以及雇傭員工來(lái)填補(bǔ)技能缺口。通過(guò)預(yù)測(cè)分析，企業(yè)可以更好地控制成本，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和財(cái)務(wù)決策，并提高收入。

預(yù)測(cè)分析增強(qiáng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)：預(yù)測(cè)分析可以使?fàn)I銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)人員預(yù)測(cè)行業(yè)趨勢(shì)和客戶(hù)行為變化。憑借預(yù)見(jiàn)未來(lái)的能力，營(yíng)銷(xiāo)人員可以更深入地了解客戶(hù)的需求，并制定營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)以取得更好的成果。

保險(xiǎn)業(yè)受益于預(yù)測(cè)分析：保險(xiǎn)企業(yè)采用預(yù)測(cè)分析和人工智能(AI)技術(shù)來(lái)更好地定位其客戶(hù)群，減少客戶(hù)流失，識(shí)別和預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)，并提高客戶(hù)終身價(jià)值。新獲得的更深入了解客戶(hù)需求和偏好的能力，使這些企業(yè)能夠在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出并發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)。

人力資源專(zhuān)業(yè)人員受益于預(yù)測(cè)分析：人力資源領(lǐng)導(dǎo)者需要處理大量人員的數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)分析使他們能夠理解所擁有的大量數(shù)據(jù)，以簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)并為其企業(yè)的整體成果做出積極貢獻(xiàn)。通過(guò)預(yù)測(cè)分析，人力資源團(tuán)隊(duì)可以確定候選人是否適合企業(yè)文化，是否需要雇用更多員工來(lái)維持業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，以及是否需要引入新的培訓(xùn)計(jì)劃來(lái)提高員工的技能。

預(yù)測(cè)分析為零售商提供關(guān)鍵業(yè)務(wù)洞察力：線上和線下零售商生成大量客戶(hù)數(shù)據(jù)。然而，大部分?jǐn)?shù)據(jù)仍未使用。預(yù)測(cè)分析使這些零售企業(yè)能夠利用所有歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)，并生成有助于推動(dòng)客戶(hù)體驗(yàn)和銷(xiāo)售的見(jiàn)解。

例如，零售商可以收集有關(guān)客戶(hù)如何在線購(gòu)物、訪問(wèn)線下商店的頻率以及他們最常購(gòu)買(mǎi)的商品的數(shù)據(jù)。通過(guò)預(yù)測(cè)分析，零售商可以利用從所有這些數(shù)據(jù)中獲得的見(jiàn)解來(lái)優(yōu)化庫(kù)存、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)收入、檢測(cè)欺詐并發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)。

醫(yī)療保健行業(yè)提高了效率和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：全球領(lǐng)先的醫(yī)療保健參與者，越來(lái)越多地投資于預(yù)測(cè)分析和其他創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)，以提高整個(gè)流程的效率。通過(guò)預(yù)測(cè)分析，醫(yī)療保健官員可以更好地預(yù)測(cè)庫(kù)存和員工需求、優(yōu)化供應(yīng)鏈并管理醫(yī)療設(shè)備維護(hù)需求。

金融機(jī)構(gòu)依靠預(yù)測(cè)分析蓬勃發(fā)展：銀行和金融機(jī)構(gòu)可以使用預(yù)測(cè)分析，來(lái)預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)和檢測(cè)欺詐?？梢詣?chuàng)建預(yù)測(cè)模型來(lái)識(shí)別不斷變化的客戶(hù)需求，并開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足這些需求的產(chǎn)品和服務(wù)。值得注意的是，銀行業(yè)是數(shù)據(jù)最豐富的行業(yè)之一，需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和分析解決方案來(lái)推動(dòng)客戶(hù)參與度和收入增長(zhǎng)。

預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析給企業(yè)帶來(lái)的好處

企業(yè)可以通過(guò)多種方式從規(guī)范性數(shù)據(jù)分析中受益。一些顯著的優(yōu)勢(shì)包括：

獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)異常激烈的環(huán)境中，企業(yè)必須不斷尋找新機(jī)會(huì)，并在風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)降低風(fēng)險(xiǎn)。預(yù)測(cè)分析使企業(yè)能夠利用數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件，例如機(jī)器故障和不斷變化的客戶(hù)需求。這種新功能使這些企業(yè)能夠建立競(jìng)爭(zhēng)護(hù)城河，從而保持領(lǐng)先于同行。

有效的欺詐檢測(cè)：預(yù)測(cè)分析將在幫助各行業(yè)的企業(yè)，識(shí)別欺詐交易和模式方面發(fā)揮重要作用，從而可以及早標(biāo)記并及時(shí)響應(yīng)任何潛在事件。配備先進(jìn)的預(yù)測(cè)分析功能，銀行和保險(xiǎn)企業(yè)可以簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)，更好地為客戶(hù)提供服務(wù)，并在欺詐發(fā)生之初就防止欺詐。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策：預(yù)測(cè)分析使用大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能模型，來(lái)生成關(guān)鍵業(yè)務(wù)洞察，為決策提供信息，從而推動(dòng)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。在新經(jīng)濟(jì)中，更快地響應(yīng)市場(chǎng)變化和不斷變化的客戶(hù)期望的能力，可能成為戰(zhàn)略差異化因素。

卓越的客戶(hù)體驗(yàn)(CX)：預(yù)測(cè)分析是一種強(qiáng)大的變革性工具，可以深入了解現(xiàn)代客戶(hù)，并修改CX策略以提高參與度和忠誠(chéng)度。創(chuàng)造高度個(gè)性化和情境化的體驗(yàn)，可以讓客戶(hù)反復(fù)回歸該品牌，并有助于提高客戶(hù)終身價(jià)值(CLV)并找到新的收入來(lái)源。

提高活動(dòng)績(jī)效：預(yù)測(cè)分析通過(guò)從通常駐留在整個(gè)企業(yè)的不同數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中的數(shù)據(jù)中，產(chǎn)生更大的價(jià)值來(lái)增強(qiáng)企業(yè)的商業(yè)智能(BI)能力。這些新功能可幫助營(yíng)銷(xiāo)人員可視化各種數(shù)據(jù)，例如過(guò)去的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、客戶(hù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)站數(shù)據(jù)，并讓他們預(yù)測(cè)不同策略的成功。根據(jù)結(jié)果，營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)人員可以選擇策略或嘗試新策略。

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