Предиктивная аналитика: как использовать данные

Передовые компании уже не первый год повышают продажи с помощью новых технологий. Среди популярных направлений — предиктивная аналитика и машинное обучение. Их применяют в здравоохранении, производстве, транспорте, сфере развлечений и других областях. Больше информации о Machine Learning найдете в блоге YuSMP Group.

Что такое предиктивная аналитика и как она работает

Предиктивная или предсказательная аналитика — это прогноз результатов будущих событий с использованием инновационных методов. Этим занимаются специалисты по обработке данных: они создают модели, используя соответствующие методы инжиниринга данных, статистические модели, искусственный интеллект и машинное обучение.

Такая модель анализирует исторические данные и формирует основу для прогноза. Затем система выявляет скрытые закономерности и отношения между наборами данных и учится предсказывать будущие результаты. Изменчивость выявленных закономерностей в исторических данных помогает модели количественно оценить уровень «точности прогноза».

Предиктивная аналитика работает и с текстом, и числами, структурированными и неструктурированными данными в больших объемах. Подход дает уникальную возможность системе непрерывно обучаться и повышать точность прогнозов.

Предиктивная аналитика: возможности применения

Предсказательная аналитика может применяться для различных сценариев. Вот некоторые из вариантов использования метода:

• Поиск и удержание клиента. Предиктивная аналитика исследует данные по таргетированной рекламе: вычисляет отток пользователей и анализирует ценность продукта, чтобы выстраивать эффективные маркетинговые стратегии. 
• Повышение качества. Метод дает компаниям возможность заранее узнать о любых угрозах качеству. Вовремя полученная информация позволяет предприятию устранить неполадки и предотвратить потенциальный ущерб.
• Эффективная эксплуатация. Предсказательная аналитика помогает организациям с большим количеством оборудования сократить затраты. Система отслеживает состояние техники, рассчитывает сроки ремонта или замены, фиксирует отклонения от нормальной работы. Все это помогает сократить расходы на техническое обслуживание.
• Управление рисками. В сфере страхования и банковского дела мошенничество в различных формах является проблемой, которая растет тревожными темпами. Кроме того, эти сферы должны постоянно контролировать риски, связанные с поведением клиентов и конкуренцией, а также внешними обстоятельствами (пандемия, военные действия, природные катастрофы). Предиктивная аналитика вычисляет потенциально скрытые угрозы и вероятности неблагоприятных событий, что помогает заблаговременно оценить возможные последствия ситуации.

Информация всегда являлась самым ценным ресурсом, а предиктивная аналитика помогает организациям получить важную для них информацию: найти конкурентов, возможности для роста и развития, оценить перспективы и прочее. О том, как аналитика помогает оценить перспективность и прибыльность проекта, читайте подробнее здесь.