예측 분석의 주요 기술 동향 기본 - 인형

전통적인 예측 분석 기법은 과거 데이터를 기반으로 한 통찰력 만 제공합니다. 과거와 현재의 데이터는 비즈니스 목표를 달성하기 위해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이되는 신뢰할 수있는 예측자를 제공 할 수 있습니다. 이 목표를 달성하기위한 도구는 예측 분석입니다.

예측 분석을 서비스로 탐색하는 방법

예측 분석의 사용이 보편화되고 널리 보급됨에 따라 최근의 추세는 사용 편의성을 향 상합니다. 예측 분석을 사용하는 가장 쉬운 방법은 독립형 제품이든 다른 회사의 예측 분석 솔루션을 제공하는 회사에서 제공하는 클라우드 기반 서비스이든 상관없이 소프트웨어입니다.

회사의 비즈니스가 예측 분석을 제공하는 경우 두 가지 주요 방법으로 해당 기능을 제공 할 수 있습니다.

사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스가있는 독립형 소프트웨어 응용 프로그램: > 고객은 예측 분석 제품을 구입하여이를 사용하여 맞춤 예측 모델을 구축합니다. 사용자가 사용할 예측 모델을 선택하는 데 도움이되는 클라우드 기반 소프트웨어 도구 집합입니다.
고객은 도구를 사용하여 현재 프로젝트의 요구 사항 및 사양을 충족하고 모델이 적용됩니다. 이 도구는 사용중인 알고리즘의 작동이나 관련된 데이터 관리에 클라이언트를 관여시키지 않고 신속하게 예측을 제공 할 수 있습니다. 클라이언트가 서버에 데이터를 업로드하거나 이미 클라우드에있는 데이터를 선택합니다.

고객은 사용 가능한 예측 모델 중 일부를 해당 데이터에 적용합니다.

고객은 분석 또는 서비스 결과에서 시각화 된 통찰력 및 예측을 검토합니다.
분석을 위해 분산 데이터를 집계하는 방법

다양한 추세에서 수집 된 데이터에 예측 분석을 적용하는 추세가 증가하고 있습니다. 분산 환경에서 일반적인 예측 분석 솔루션을 배포하려면 다양한 소스에서 데이터 (때로는 큰 데이터)를 수집해야합니다. 데이터 관리 기능에 의존해야하는 접근 방식. 실행 가능한 예측을 생성하는 데 사용할 수 있다고 간주 될 수 있기 전에

데이터를 수집하고, 사전 처리하고, 관리해야합니다.

예측 분석 솔루션 설계자는 항상 다른 데이터 소스의 데이터를 수집하고 처리하는 방법의 문제에 직면해야합니다.예를 들어, 다음 옵션 중 하나를 평가하여 제품 중 하나에 영향을 미치는 비즈니스 결정의 성공을 예측하려는 회사를 생각해보십시오. 회사 리소스를 판매량 증가 제품의 현재 판매 전략을 변경하려면

예측 분석가는 다른 부서의 제품에 대한 데이터를 사용하여 회사가이 결정을 내리는 데 도움이되는 모델을 설계해야합니다.

기술 데이터
: 엔지니어링 부서는 제품 사양, 수명주기 및 제품을 생산하는 데 필요한 리소스와 시간에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.
영업 데이터

: 영업 부서는 제품 판매량, 지역별 판매 수 및 해당 판매로 생성 된 수익에 대한 정보를 제공합니다.

설문 조사, 리뷰 및 게시물의 고객 데이터 : 회사는 고객이 제품에 대해 어떻게 느끼는지 분석하는 전담 부서가 없을 수 있습니다. 그러나 온라인에 게시 된 데이터를 자동으로 분석하고 주제, 현상 또는 (이 경우) 제품에 대한 작성자, 발표자 또는 고객의 태도를 추출 할 수있는 도구가 있습니다.
예를 들어, 사용자가 제품 X에 대한 리뷰를 "제품 X가 정말 마음에 들면 가격에 만족합니다"라고 말하면 정서 추출기
는이 주석에 자동으로 긍정적 인 레이블을 붙입니다. 이러한 도구는 응답을 "행복", "슬픔", "분노"등으로 분류 할 수 있으며 작성자가 온라인에 게시 된 텍스트에서 사용하는 단어에 대한 분류를 기반으로합니다. 제품 X의 경우 예측 분석 솔루션은 외부 소스의 고객 리뷰를 집계해야합니다. 이 예는 엔지니어링 및 영업 부서 (내부) 및 소셜 네트워크 (외부)에서 수집 한 고객 리뷰를 통해 내부 및 외부의 여러 소스의 데이터를 집계 한 것으로 큰 데이터를 사용하는 사례이기도합니다 예측 분석에서

실시간 데이터 기반 분석의 기본 사항 새로운 이벤트가 실시간으로 발생하는 경우 통찰력을 제공하는 것은 너무나 빠르게 진행되기 때문에 어려운 작업입니다. 현대적인 고속 처리로 인해 비즈니스 통찰력에 대한 요구가 기존의 데이터웨어 하우징에서 실시간 프로세싱으로 옮겨 가고 있습니다. 그러나 데이터의 양은 또한 높습니다 - 여러 소스에서 엄청난 양의 다양한 데이터가 끊임없이 그리고 다른 속도로 생성됩니다. 기업들은 "세계와 모든 것"을 담고있는 것으로 보이는 대량의 데이터로부터 실시간 통찰력을 도출 할 수있는 확장 가능한 예측 분석 솔루션을 열망하고 있습니다. " 실시간으로 데이터를 분석하기위한 요구가 급격히 증가하여 예측을 빠르게 생성합니다. 이미 만들려는 구매에 해당하는 온라인 광고 게재 위치를 접한 실제 사례를 생각해보십시오. 회사는 다음과 같은 기능을 제공 할 수있는 예측 분석 솔루션에 관심이 있습니다.

실시간으로 예측 - 사이트 방문자가 가장 많이 클릭 할 가능성이있는 특정 광고 (실시간 광고 게재 위치 >).

유지 캠페인 (

고객 유지 및 변동 모델)을 통해 고객을 대상으로하기 위해 서비스 또는 제품을 종료하려는 고객을 정확하게 추측합니다.

가정 방문, TV 광고, 전화 통화 또는 전자 메일과 같은 특정 커뮤니케이션 전략을 통해 영향을 줄 수있는 유권자를 식별하십시오. (정치 캠페인에 대한 영향을 상상할 수 있습니다.) 실시간 예측 분석은 원하는 라인을 따라 구매 및 투표를 권장하는 것 외에도 사이버 공격을 자동으로 탐지하는 데 중요한 도구로 사용될 수 있습니다.