Inhaltsverzeichnis:
- So generieren Sie datengesteuerte Vorhersageanalysen
- So generieren Sie benutzergesteuerte Vorhersageanalysen
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Es gibt zwei Möglichkeiten, um prädiktive Analysen zu generieren oder zu implementieren: rein auf der Basis Ihrer Daten (ohne vorherige Kenntnis darüber, was Sie wollen) oder mit einem vorgeschlagenes Geschäftsziel, das die Daten unterstützen oder nicht unterstützen können. Sie müssen nicht den einen oder den anderen wählen; Die beiden Ansätze können sich ergänzen. Jeder hat seine Vor- und Nachteile.
Beide Ansätze der Vorhersageanalytik haben ihre Grenzen; Behalten Sie das Risikomanagement im Auge, wenn Sie ihre Ergebnisse im Kreuzverhör untersuchen. Welchen Ansatz halten Sie für gute Ergebnisse und sind relativ sicher?
Die Kombination beider Analysetypen befähigt Sie, Ihr Geschäft zu erweitern und Ihr Verständnis, Ihre Einsicht und Ihr Bewusstsein für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden zu erweitern. Es macht Ihren Entscheidungsprozess intelligenter und profitabler.
So generieren Sie datengesteuerte Vorhersageanalysen
Wenn Sie Ihre Analyse ausschließlich auf vorhandenen Daten basieren, können Sie interne Daten verwenden, die über Jahre hinweg von Ihrem Unternehmen gesammelt wurden, oder externe Daten (häufig von einer externen Quelle erworben). Ihre Firma), die für Ihre Branche relevant ist.
Um diese Daten sinnvoll zu nutzen, können Sie Data-Mining-Tools einsetzen, um sowohl ihre Komplexität als auch ihre Größe zu überwinden. enthüllen Sie einige Muster, von denen Sie nichts wussten; enthüllen Sie einige Assoziationen und Links in Ihren Daten; und nutzen Sie Ihre Erkenntnisse, um neue Kategorisierungen, neue Erkenntnisse und neue Erkenntnisse zu generieren.
Datengesteuerte Analysen können sogar ein oder zwei Juwelen enthüllen, die Ihr Unternehmen radikal verbessern können - all dies verleiht diesem Ansatz ein Überraschungsmoment, das sich auf Neugierde stützt und Vorfreude erzeugt.
Die datengetriebene Analyse eignet sich am besten für große Datensätze, da es für Menschen schwer ist, sich um riesige Datenmengen zu kümmern. Data-Mining-Tools und Visualisierungstechniken helfen Ihnen dabei, genauer hinzusehen und die überwältigende Datenmenge zu reduzieren. Beachten Sie folgende allgemeinen Grundsätze:
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Je vollständiger Ihre Daten sind, desto besser sind die Ergebnisse datengesteuerter Analysen. Wenn Sie umfangreiche Daten mit wichtigen Informationen zu den von Ihnen gemessenen Variablen haben und sich über einen längeren Zeitraum erstrecken, können Sie garantiert etwas Neues über Ihr Unternehmen erfahren.
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Die datengesteuerte Analyse ist neutral, da keine Vorkenntnisse über die Daten erforderlich sind und Sie nicht nur ein bestimmtes Ziel im Auge haben, sondern die Daten im Interesse der Daten analysieren.
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Das Wesen dieser Analyse ist breit und sie befasst sich nicht mit einer spezifischen Suche oder Bestätigung einer vorgefassten Idee.Dieser Analyseansatz kann als eine Art zufälliges und umfassendes Data Mining betrachtet werden.
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Wenn Sie eine solche Datenanalyse durchführen und aus der Analyse etwas über Ihr Unternehmen erfahren, müssen Sie dennoch entscheiden, ob die Ergebnisse, die Sie erhalten, es wert sind, umgesetzt oder bearbeitet zu werden.
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Wenn Sie sich ausschließlich auf datengesteuerte Analysen stützen, ist das Risiko für die daraus resultierenden Geschäftsentscheidungen höher. Sie können dieses Risiko jedoch begrenzen, indem Sie einen Teil des Realismus einbeziehen, der die benutzergesteuerte Analyse kennzeichnet.
Wenn Daten aus der realen Welt die Richtigkeit Ihrer ursprünglichen Ideen beweisen (oder zumindest unterstützen), dann ist die entsprechende Entscheidung praktisch schon getroffen. Wenn eine informierte Ahnung durch die Daten validiert wird, zeigt sich die gesamte Analyse als getrieben von strategischen Ideen, die es wert sind, verfolgt und überprüft zu werden.
So generieren Sie benutzergesteuerte Vorhersageanalysen
Der benutzergesteuerte -Ansatz für Vorhersageanalysen beginnt damit, dass Sie (oder Ihre Vorgesetzten) Ideen entwickeln und dann in Ihre Daten flüchten, um zu sehen, ob diese Ideen haben Verdienst, würden stehen, und werden von den Daten unterstützt.
Die Testdaten können eine sehr kleine Teilmenge Ihrer gesamten Geschäftsdaten sein. es ist etwas, das du definierst und wählst, während du es für relevant hältst, deine Ideen zu testen.
Der Prozess der Auswahl der richtigen Datensätze und der Entwicklung genauer Testmethoden - in der Tat der gesamte Prozess vom Beginn bis zur Annahme - muss von sorgfältiger Überlegung und sorgfältiger Planung geleitet werden.
Benutzergesteuerte Analysen erfordern nicht nur strategisches Denken, sondern auch genügend vertiefte Kenntnisse der Geschäftsdomäne, um die Strategie zu unterstützen. Vision und Intuition können hier sehr hilfreich sein. Sie suchen, wie die Daten spezifische Ideen unterstützen, die Sie für wichtig und strategisch halten. Dieser Ansatz zur Vorhersageanalyse wird durch den Umfang der Ideen definiert, die Sie untersuchen. Entscheidungsfindung wird einfacher, wenn die Daten Ihre Ideen unterstützen.
Der Prozess der Prüfung Ihrer Ideen ist möglicherweise nicht so einfach wie die Analyse ganzer Datensätze. Es kann auch durch Ihre Voreingenommenheit beeinflusst werden, um die Richtigkeit Ihrer ursprünglichen Annahmen zu beweisen.
Hier ist ein Vergleich von datengesteuerten und benutzergesteuerten Daten.
| Eigenschaften | Datengesteuert | Benutzergesteuert |
|---|---|---|
| Betriebswissen erforderlich | Keine Vorkenntnisse | Vertiefte Fachkenntnisse in der Domäne |
| Verwendete Analysen und Tools | Breite Datenverwendung -Mining-Tools | Spezifisches Design für Analyse und Test |
| Big Data | Für große Datenmengen geeignet | Auf kleinere Datensätze angewendet |
| Analysebereich | Offener Bereich | Begrenzter Umfang > Analyse Fazit |
| Benötigt Verifizierung der Ergebnisse | Einfachere Übernahme der Analyseergebnisse | Datenmuster |
| Deckt Muster und Assoziationen auf | Kann versteckte Muster und Assoziationen übersehen |
