预测分析：优势、工具和示例
Posted: Thu Feb 20, 2025 8:19 am
文章解释道：
4 种数据分析类型
预测分析的本质
预测分析的应用
预测分析在交易中的好处
在制造业中使用预测分析
预测分析的 6 个用例
预测分析的阶段
预测分析工具
为什么预测分析在营销中不起作用
预测分析在营销中的真正可能性
使用神经网络提高网站利润 40% 的 5 种场景
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预测分析已经存在很长时间了。它用 比利时号码数据 于银行、保险和医疗保健。这种方法最近才开始在营销中应用，人们对它的看法存在很大分歧。一些人认为这种分析是毫无根据的预测，可能不会实现，而另一些人则相信这种分析是有效的，并且能够显示真实的预测。
两者都正确。假设该方法不适合准确预测 Yandex.Direct 中的广告活动；这里需要具体的数字。 “近似”数据和“类似的东西”不会让任何客户满意，因为这涉及大量金额。但在评估客户的未来行动时，预测分析可以很好地提供良好的预测。当然，没有人可以给出100％的保证，但它将为未来的工作概述方向。
4 种数据分析类型
首先，让我们定义一下什么是分析。数据分析是搜索、处理和解释业务优化所必需的事实，即增加利润、降低成本和实现其他公司目标。
根据收集信息的复杂程度和人类参与该过程的程度，数据分析可分为四种类型：
描述性分析会随着时间的推移收集信息，然后对其进行分析。挑战在于回答这个问题：“发生了什么事？”一个例子就是从生产设施的设备收集数据。这是通过各种 IoT/IIoT 设备（例如智能传感器）实现的。在他们的帮助下，您可以确定问题发生的时间。
诊断分析确定特定事件发生的原因。为此，我们使用统计分析方法。数据被分成几组，详细列出，并确定了相关性，从而提供了影响结果的因素的概念。以上述例子来说，诊断分析可以帮助确定原材料接收设备故障是否导致了紧急情况。
预测分析利用现有信息来预测事件下一步将如何发展。为此，我们使用数理统计、建模、数据挖掘以及数据科学的各个部分（特别是机器学习）的方法。因此，预测分析通过研究不同时间间隔的工业设备的性能指标，可以预测何时需要进行预防性维护。这将有助于避免事故和系统故障。
规范分析可以帮助您了解要采取什么行动。在机器学习和人工智能的帮助下，数据得到处理，并在此基础上做出决定。在原材料接收设备故障的例子中，规范分析可以确定设备的哪些部件不再适合使用以及如何处理它们——修理它们或用其他部件替换它们。
预测分析的本质
预测分析系统包括统计、博弈论和数据分析的不同方法。所有这些都是为了收集信息并据此做出预测。
银行最常使用预测分析来评估想要贷款的人的偿付能力。这种技术被称为评分模型。为了构建它，需要收集整个期间的数据，然后将特定客户的特征与收到的信息进行比较。如果一个人的画像以某种方式与一群被证明不可靠的人的描述相吻合，那么申请贷款的客户将被拒绝提供资金。
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但这并不是预测分析可以应用的唯一领域。它对于开发新产品、确定目标受众以及寻找可以向客户高购买概率提供的产品非常有用。
与预测分析最接近的领域是数据挖掘。他们处理信息的方法类似。预测分析的本质是确定预测事件所依赖的因素和参数。对于保险公司来说，年龄和驾驶经验是影响保险赔付的确定因素。这些因素是预测因素，形成可以高度概率预测特定事件的预测模型。
预测分析的应用
预测分析的应用
来源：janews/shutterstock.com
预测分析是专业人士使用的，但对于普通大众来说，这种分析的手段却是无法获得的。尽管专家表示情况会随着时间的推移而改变。这是因为数据量不断增长，公司越来越需要先进的分析方法。
预测分析可以应用于各种各样的领域。让我们列出最受欢迎的：
在直接营销中，分析通过从各种来源收集客户数据来帮助增加客户响应。通过按地理位置、配送渠道和其他特征对客户进行细分，您可以分析特定促销活动的有效性。
预测分析有助于确定广告的有效性。点击获得的洞察力使广告更具相关性，从而更有效。
预测分析方法已成功用于识别和防止贷款或保险领域的欺诈行为。
预测分析预测投资风险。在它的帮助下，您可以评估初创企业和各种资产的前景，以及选择买家、供应商或业务合作伙伴。
预测方法有助于预测客户的行为方式以及哪些因素会对他们的行为产生负面影响。
此类分析用于提出建议。例如，一些网站经常根据用户浏览过的产品或阅读过的信息向用户显示推荐。
分析有助于开发更有效的教学方法，从而提高教育质量。
在政治领域，预测分析用于模拟投票模式。
在医学中，预测分析的任务是根据患者数据确定其因不健康的生活方式（糖尿病、哮喘等）而引起的疾病的易感性。
在保险和贷款领域，预测分析有助于在发生保险事件时尽可能准确地计算保险金额。
4 种数据分析类型
预测分析的本质
预测分析的应用
预测分析在交易中的好处
在制造业中使用预测分析
预测分析的 6 个用例
预测分析的阶段
预测分析工具
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预测分析已经存在很长时间了。它用 比利时号码数据 于银行、保险和医疗保健。这种方法最近才开始在营销中应用，人们对它的看法存在很大分歧。一些人认为这种分析是毫无根据的预测，可能不会实现，而另一些人则相信这种分析是有效的，并且能够显示真实的预测。
两者都正确。假设该方法不适合准确预测 Yandex.Direct 中的广告活动；这里需要具体的数字。 “近似”数据和“类似的东西”不会让任何客户满意，因为这涉及大量金额。但在评估客户的未来行动时，预测分析可以很好地提供良好的预测。当然，没有人可以给出100％的保证，但它将为未来的工作概述方向。
4 种数据分析类型
首先，让我们定义一下什么是分析。数据分析是搜索、处理和解释业务优化所必需的事实，即增加利润、降低成本和实现其他公司目标。
根据收集信息的复杂程度和人类参与该过程的程度，数据分析可分为四种类型：
描述性分析会随着时间的推移收集信息，然后对其进行分析。挑战在于回答这个问题：“发生了什么事？”一个例子就是从生产设施的设备收集数据。这是通过各种 IoT/IIoT 设备（例如智能传感器）实现的。在他们的帮助下，您可以确定问题发生的时间。
诊断分析确定特定事件发生的原因。为此，我们使用统计分析方法。数据被分成几组，详细列出，并确定了相关性，从而提供了影响结果的因素的概念。以上述例子来说，诊断分析可以帮助确定原材料接收设备故障是否导致了紧急情况。
预测分析利用现有信息来预测事件下一步将如何发展。为此，我们使用数理统计、建模、数据挖掘以及数据科学的各个部分（特别是机器学习）的方法。因此，预测分析通过研究不同时间间隔的工业设备的性能指标，可以预测何时需要进行预防性维护。这将有助于避免事故和系统故障。
规范分析可以帮助您了解要采取什么行动。在机器学习和人工智能的帮助下，数据得到处理，并在此基础上做出决定。在原材料接收设备故障的例子中，规范分析可以确定设备的哪些部件不再适合使用以及如何处理它们——修理它们或用其他部件替换它们。
预测分析的本质
预测分析系统包括统计、博弈论和数据分析的不同方法。所有这些都是为了收集信息并据此做出预测。
银行最常使用预测分析来评估想要贷款的人的偿付能力。这种技术被称为评分模型。为了构建它，需要收集整个期间的数据，然后将特定客户的特征与收到的信息进行比较。如果一个人的画像以某种方式与一群被证明不可靠的人的描述相吻合，那么申请贷款的客户将被拒绝提供资金。
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但这并不是预测分析可以应用的唯一领域。它对于开发新产品、确定目标受众以及寻找可以向客户高购买概率提供的产品非常有用。
与预测分析最接近的领域是数据挖掘。他们处理信息的方法类似。预测分析的本质是确定预测事件所依赖的因素和参数。对于保险公司来说，年龄和驾驶经验是影响保险赔付的确定因素。这些因素是预测因素，形成可以高度概率预测特定事件的预测模型。
预测分析的应用
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来源：janews/shutterstock.com
预测分析是专业人士使用的，但对于普通大众来说，这种分析的手段却是无法获得的。尽管专家表示情况会随着时间的推移而改变。这是因为数据量不断增长，公司越来越需要先进的分析方法。
预测分析可以应用于各种各样的领域。让我们列出最受欢迎的：
在直接营销中，分析通过从各种来源收集客户数据来帮助增加客户响应。通过按地理位置、配送渠道和其他特征对客户进行细分，您可以分析特定促销活动的有效性。
预测分析有助于确定广告的有效性。点击获得的洞察力使广告更具相关性，从而更有效。
预测分析方法已成功用于识别和防止贷款或保险领域的欺诈行为。
预测分析预测投资风险。在它的帮助下，您可以评估初创企业和各种资产的前景，以及选择买家、供应商或业务合作伙伴。
预测方法有助于预测客户的行为方式以及哪些因素会对他们的行为产生负面影响。
此类分析用于提出建议。例如，一些网站经常根据用户浏览过的产品或阅读过的信息向用户显示推荐。
分析有助于开发更有效的教学方法，从而提高教育质量。
在政治领域，预测分析用于模拟投票模式。
在医学中，预测分析的任务是根据患者数据确定其因不健康的生活方式（糖尿病、哮喘等）而引起的疾病的易感性。
在保险和贷款领域，预测分析有助于在发生保险事件时尽可能准确地计算保险金额。