Prediktiv analyse

Av | oktober 3, 2021

En annen form for maskinlæring, i tillegg til kunstig intelligens eller robotisk prosessautomatisering, er prediktiv analyse.

Det er en form for maskinlæring der nåværende og historisk statistikk og modeller brukes til å bestemme fremtidig ytelse. Teknologien ser faktisk etter mønstre i dataene og avgjør om det sannsynligvis vil dukke opp igjen. Konseptet gjør at bedrifter eller investorer kan justere ressursene sine for å dra nytte av potensielle fremtidige hendelser. Dette oppnås i en prosess som involverer en rekke trinn.

  1. Definer prosjektet.

  2. Samle inn dataene.

  3. Analyser dataene

  4. Analyser data ved hjelp av modeller.

  5. Implementere resultater i daglig beslutningstaking.

  6. Overvåk modellen.

Hvem drar fordel av prediktiv analyse

Bare et beslutningsverktøy, prediktiv analyse brukes i forskjellige bransjer. For eksempel kan et forsikringsselskap bruke verktøyet for å bestemme sannsynligheten for at de må betale for et fremtidig krav. Bestemmelsen av sannsynligheter er basert på en nåværende risikopool for lignende forsikringstakere og tidligere hendelser som har ført til utbetalinger.

Markedsførere bruker verktøyet til å bestemme hvordan forbrukere reagerer på den generelle økonomien. De bruker resultatet når de planlegger nye kampanjer. De bruker også dette verktøyet til å gjøre endringer i demografien for å avgjøre om deres nåværende blanding av produkter får kundene til å kjøpe.

I tillegg kan forhandlere bruke det til å oppnå konkurransefortrinn. Prognoseanalyse, for eksempel kan selskaper som tilbyr mange produkter selge tilleggsprodukter til visse kunder. Det hjelper forhandlere å beholde kunder. En studie fant en 5% økning i kundebeholdningen til 25% til 95% av den økte fortjenesten. På toppen av det kan det hjelpe butikker å målrette kunder.

Verdipapirhandlere bruker prediktiv analyse for å studere en rekke beregninger basert på tidligere hendelser, slik at de kan bestemme om de skal kjøpe et verdipapir eller ikke. I tillegg hjelper instrumentet handelsmenn til å forutsi fremtidige prisbevegelser basert på historiske data.

Det er også et ideelt verktøy for kredittvurdering, som brukes innen finansielle tjenester. I dette tilfellet bruker prediktiv analyse kundens kreditthistorie, lånesøknad og kundedata for å bestemme sannsynligheten for at kunder foretar rettidige kredittbetalinger. I tillegg bruker finansinstitusjoner det i sine innsamlingsaktiviteter. De vet at mange av ressursene deres er bortkastet på kunder som neppe vil betale regningene sine. Prediktiv analyse kan hjelpe finansinstitusjoner med å utvikle passende strategier for hver kunde for å øke betalingene samtidig som innsamlingskostnadene reduseres. Det hjelper også finansinstitusjoner med å identifisere høyrisikokandidater.

Verktøyet for prediktiv analyse kan også brukes innen telekommunikasjon, reiser, helse, barnevern, legemidler, planlegging og andre felt.

I barnevernet, for eksempel, har barnevernet begynt å bruke teknologien for å identifisere høyrisikosaker.

I helsevesenet brukes prediktiv analyse for å bestemme hvem som er i fare for å utvikle spesifikke sykdommer, inkludert diabetes, astma, hjertesykdom og mer. Det brukes også til å støtte beslutningstaking i behandlingen av en pasient.

Telekommunikasjonsindustrien bruker verktøyet til å bedre forstå kundeadferd, forbedre kundeopplevelsen og være proaktiv når det gjelder håndtering av kundespørsmål.

Prediktiv analyse hjelper reiselivet med å gi kundene anbefalinger som inkluderer hvilke flybilletter man skal kjøpe og hoteller å bestille, og sensorer i fly kan forutse nye problemer som deretter kan repareres før det blir katastrofalt.

Farmasøytiske selskaper bruker prediktiv analyse for å hjelpe dem med å oppdage nye medisiner og redusere negative utfall.

Det er klart at maskinlæring kan tilby et mylder av hjelp til alle typer virksomheter, uavhengig av feltet.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *