预测分析的5个步骤

2017-05-24
标签: 预测分析   

  如果你想知道业务可能发生什么,你需要预测分析

  预测分析不同于描述性分析,它显示发生了什么,什么时间发生的和诊断分析,处理过去发生的事件的原因。

  这三种类型的分析中,预测分析可以说是最难的,因为开发预测模型适用于你的数据是一种专业技能。对早期的预测分析采用者来说,这意味着雇佣一个数据科学家或寻求一些外界的帮助。

预测分析的5个步骤

  预测分析越来越容易了

  但现在不一定是这样了。预测分析对大众用户来说变得更容易了。

  一些预测分析软件,旨在通过对你的数据运行一系列算法并找到一个最精确的描述,为你做出专业的分析。其他的解决方案为用户提供建模工具,这些用户可能只有一个计算机专家或有统计数据背景的本科生。市场上甚至有预构建的预测应用程序你可以使用。

  在一定范围内,你可以在没有数据科学家的情况下做预测分析。但在某种程度上,你不可能象有一个数据科学家时做的那样好。所有大公司都需要有自己的数据科学家。

  应用预测分析的范围是广泛的,它是用于商业用途,如预测客户进行保险索赔的可能性或拖欠贷款的可能性,评估哪个员工可能呆在一个呼叫中心工作时间最长,哪些交易工作可能是欺诈的或基于最初的客户交谈服务工程师应该给客户网站建立哪个备件。经常是在可能性的计分基础上提供“答案”。

  如果你想涉足于预测分析,从这五步出发吧:

  1. 确定你想要预测的

  这听起来很明显,但是你不提出问题是不会有答案的。所以,当你开始预测分析时,重要的是知道你想知道什么。

  一个典型的问题可能是“贷款申请人够偿还贷款的概率是多少?”或“买家最有可能联系的销售渠道是什么?”或“销售电话在什么时候最有可能导致销售?”

  一个挑战是在开始一个预测分析项目之前,你可能无法知道是否有合适的数据来回答你所有的问题。

  你需要生成一个问题列表,但不确定你会得到所有的答案。所以你需要像一个风险投资家那样思考,提出十几个问题,希望两个或三个有回答。

  从企业的角度来看,建立对答案的需要也是很重要的。如果企业没有人用你的洞察力做什么,那就不必搞什么预测分析。这意味着问题应该由业务人员提出,不是由数据科学家提出。

  公司常犯的最大的错误是试图雇佣理解他们业务的数据科学家。你不需要,这是浪费时间。理解业务的数据科学家试图决定预测什么,但你不需要一个数据科学家做这些,业务人员就能做到这点。

  2. 选择正确的预测分析软件

  回顾每个预测分析包已经超出了本文的范围,但可以在你的区域咨询商业智能服务公司,咨询主要的预测分析软件供应商。

  3. 找到正确的数据

  预测分析,事实上所有的分析,都是从数据中获得洞察力,所以你需要有一些必要的数据类型回答你感兴趣的问题。

  你能获得的相关的数据越多越好。因为无关紧要的数据是可以忽略,但是相关的数据丢失会导致不准确的预测。

  还有一个数据细度的问题:你需要的数据的细节等级是什么?作为一般规则,你回答的问题越细致,你需要的数据也就越细致。举个例子,如果你想做出以月为级别的预测,至少需要月度数据,如果你想做出每小时的预测,你则需要每小时的数据。

  在某些情况下, 可以开始回答问题之前你还需要生成数据。例如,如果你的销售人员总是在工作日早上9点至11点打销售电话,那么你将无法使用预测分析预测销售人员在周日晚上的电话结果,因为你没有必要的数据用于分析。

  要找出打销售电话最好的时间,你首先要让你的销售团队在一周内不同时间段里打电话,以产生足够的数据。

  4. 准备数据,得到一个预测分析模型

  大多数数据科学家会告诉你,预测分析项目的大部分的时间都消耗在访问数据,和他们进行分析之前的数据准备和数据上。

  但数据收集和准备已变得不是问题了,因为企业正越来越多地在Hadoop中创建数据湖泊。使它容易在一个地方访问,也因为数据准备的工具正变得更有效。

  典型的准备工作包括识别和消除不携带需要回答这个问题所要的重要信息的数据,消除异常数据和处理丢失的数据。预测分析软件包不同的程度地提供工具来简化这些任务,或在某些情况下自动履行。

  5. 建立使用预测分析模型的流程

  一旦你已经得到了一个预测分析模型和准备好了数据,你需要将模型应用于数据来找到问题的答案。

  但这只是故事的一部分,因为预测分析产生的答案,只有在一定的流程中被企业使用时才能创造业务价值。你可以采取最重要的步骤之一是确保你的业务针对预测的结果调整其行为获利或减少损失。

  这可能包括与其他业务部门共享预测,在其他系统建立模型。

  预测分析价值有限,除非得到的洞察可以直接部署到软件应用程序和业务流程中。企业正用API调用,Web服务和预测模型标记语言等一些方法将预测无缝集成到他们的业务中。



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