预测分析的关键成功因素

无论是决定客户何时可能取消订阅服务、飞机哪个部件可能故障、还是哪个股票可能上涨，预测分析的潜力在每个行业都是显而易见的。如果预测分析回答了“会发生什么？”的问题，那么规范分析是流程的下一步，回答“我现在应该怎么做？”这两种模式在商业决策中都发挥着至关重要的作用。

但是，尽管进行了炒作——或许正因为如此——企业领导人可能会对这些分析方法持怀疑态度。事实上，毕马威2018年全球CEO展望报告发现，超过半数的受访CEO“与历史数据相比，对预测分析的准确性缺乏信心”。当预测模型在公共领域受到质疑时，当它们不能准确确定选举的获胜者或流感的流行率时，这无济于事。正如我们从新冠病毒相关死亡和住院的预测中看到的那样，这些预测的不明确可能会动摇公众的信心，并深刻影响公共政策。

有一些关键因素有助于准确的预测模型，这反过来又导致更准确的规范分析。它们并不局限于技术方面——事实上，确保预测模型成功的部分原因在于在组织层面上为成功打下基础。

准备您的组织

正如Eric Siegel所解释的，通过定量和业务利益相关者之间的协作流程规划运营部署对于确保预测分析有效至关重要。这涉及每个项目一开始的两个关键步骤：

1. 确立业务目标

如何集成您的预测模型，以对现有操作产生积极影响？例如，客户流失模式可以帮助营销部门更有效地定位客户保留活动。

2. 定义特定的预测目标

此目标应该是一个特定问题，旨在支持第一点中描述的业务目标并获得业务利益相关者的批准。例如，一个预测问题可能是：“哪些至少与我们合作一年、购买了价值超过1500 美元的产品多当前客户很可能在未来三个月内取消我们的服务，并在今年剩余时间内不再加入？”

完成这些步骤后，您可以开始为机器学习软件准备培训数据，并部署模型。您需要将模型的预测集成到现有操作中。例如，您可以将保留活动定位到您认为最有可能属于预测目标问题中“当前客户”的前5%客户。

但首先，您需要确保您拥有正确的技术功能。

准备您的技术

1. 多类型分析

将多类型分析集成到预测建模和机器学习分类中，可确保您利用各种分析技术来确定业务结果的可能性。

例如，假设您试图预测客户流失的可能性。您可能需要包括与数据准备、发现、探索、可视化、机器学习模型构建和评分以及模型评估相关的算法或功能，所有这些算法或功能均以连续工作流程交付，以便提供和操作见解。

2. 纳入单一框架的各种分析

预测建模是困难和复杂的，尤其是当分析功能和算法需要手动修补在一起时，每个都具有自己的用户体验、文档和工作流程。将这些功能放在一个地方，使用户能够轻松自动调用功能，使他们的工作更加容易，从而降低了人为错误的可能性。

3. 可扩展性

您的预测能力将受益于一个不仅分析大量数据、而且可根据业务要求反复实施多类型分析的平台。大型数据集为模型的丰富性提供信息，从而提供更好的预测和分类。模型可扩展性对于防止数据科学家每次需要时手动重现和操作模型也很重要。

4. 性能

有效处理所有流入组织的数据需要一个平台，可以缩短数据摄入和操作之间的滞后时间。每一刻都很重要，尤其是当你希望鼓励围绕整个企业的实时数据进行协作时。

与像Teradata Vantage这样的产品，有一个无缝、强大的平台，提供所有这些功能。该平台将多类型分析功能结合到一个界面中，允许整个企业的用户调用预先编码的功能，而无需编写额外的代码或说明。这不仅加快了预测建模的过程，而且随着更多步骤的自动化，人为错误的可能性也降低。该平台具有高度可扩展性，使用户能够轻松访问和分析大量数据，并反复实现不同复杂性的多个模型。最后，Vantage的绩效是一个关键的市场差异化，可帮助客户快速可靠地交付业务成果。