预测分析的工作原理

sohanuzzaman566

预测分析基于大量数据。机器学习算法和复杂算法用于处理信息。

预测数据分析的阶段包括：

设定目标。提出了需要通过基于数据的预测来解决的业务问题。任务必须具体。例如，“确定明年产品N的需求量”。
选择能够实现目标的预测方法。这对于识别正确的数据来源和类型非常重要。
信息收集。来自不同资源的信息被集成到一个系统中（例如，集成到CDP中）。具体收集哪些数据取决于分析范围和项目目标。例如，营销渠道提供有关网站上用户操作、转化、性别数据等的信息。重要的是，为了进行正确的预测，需要大量的数据。
信息处理，包括数据清理。在此阶段，不可靠和不 营销 完整的数据将被删除。这通常是一个漫长但非常重要的过程，预测的准确性取决于此。
模型构建和测试。设置分析参数，人工智能在此基础上进行预测。如有必要，可以更改和调整建模参数。
获得并实施结果。根据预测，客户（可以是经理）做出战略决策和其他决策。
恢复
预测（预见性或预见性）分析是处理数据的一个方向，其中根据过去的信息预测未来事件。这种方法可以提高业务绩效，因为管理者可以做出正确的决策。利润也随之增加，市场竞争力也随之增强。

预测分析使用机器学习和回归方法、决策树和神经网络。预测方法用于销售、营销、财务、制造、医疗保健、人力资源和物流。

对于预测，需要设定目标，收集和处理数据，并在此基础上构建预测模型。因此，客户可以获得事件发展的选项并做出业务决策。

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