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5个预测分析用例
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2012-12-24
【摘要】预测分析, 相关于传统业务里长期存在的“前瞻性” 分析,因为创新的进步近来获得更多的关注。让我们从宣传中后退一步,看看几个产业和现实世界中一些预测分析工作的例子。

预测分析, 相关于传统业务里长期存在的“前瞻性” 分析,因为创新的进步近来获得更多的关注。让我们从宣传中后退一步,看看几个产业和现实世界中一些预测分析工作的例子。

以下是来自我们的档案和令人信赖的专家的五个预测分析业务用例。

远景风险

每个企业都想窥视未来,但一些行业特别依赖预测,例如保险业。所以保险公司视预测模型为顶级投资重点是不足为奇的。在Utica国民保险集团,有时他们提出的预测模型并没有多少投入却带来意想不到的高回报。例如,不断输入的信用报表使一个模型可以基于一系列现有的数据而不是单独的信用评分评估风险偏好。

推动正在进行的绩效

公用事业在商业智能BI)的实施上并不总是广泛地取得成功。不过,当谈到预测分析时,该行业到2014年正“积极”进入这个领域,尤其在监测客户使用和供应中断的工具上,根据行业观察家桥能源集团称。例如, CenterPoint能源现在可以大致分析它的计量系统数据 ,走向信息在新的部门和用户之间的共享。

稳定动荡的市场

最近在IE预测分析峰会上,零售商Sears控股公司的数据科学家官员,提出了他们对预测金融模型中使用的100多个性能指标的补充。正如分析师/博主Steve Miller写的情况介绍:“DS集团然后创建段使用像k方法的集群技术,并针对金融服务很重要的功能的不稳定和动力检验了KPI趋势。利用支持向量机和神经网络作为他们的基本分类引擎,作者指出这些努力之下超高效率的改进。”

找到最适合这份工作的人

Abbot分析的总裁,详细说了他为美国特种部队做咨询时用数据模型来帮助评估新的应征人的经历。这个模型有可能被转换成一种预测框架,适用于为一个空缺寻找最适合人的任何雇主。这里是Abbot为特种部队和其他人提出的方法:“问题是,‘每一个因素有多重要?’你可以在一个模型中找到可接受的权衡 (可训练),给相关的权重问更重要的智力和学习 (或任何对你想填补的职位最重要的)。而一个好的目标变量是那些稳定和成功的人(尽管这要花上一段时间而且并不总会有很多结果),而一个小的、快速的范围可以避免“太多的噪音。”

位置、位置、位置

就像在物品在网上的“趋势”,预测模型结合定位技术使测量体验快速升温并且对未来事件预期结果。Foursquare,Facebook和其他社交网络供应商已经将分析和传入的位置数据一起来评估即将来临的事件, 如Pitney Bowes这样的供应商在它的商业智能(BI)套件中附加了基于定位的分析预测。

责任编辑:朱莉   
 
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