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企業(yè)是否有自己的業(yè)務想要加強和擴展?還是有需要開發(fā)的產(chǎn)品?如果有一個從哪里開始的計劃，那就太好了。如果沒有，那么需要進行一些分析。大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)獲取潛在用戶數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)并獲得有價值的信息。而且，預測分析可以根據(jù)企業(yè)過去、現(xiàn)在和未來的業(yè)務事件做出預測。以下了解一下大數(shù)據(jù)和預測分析是如何工作的。

大數(shù)據(jù)分析在當今市場上有著什么樣的地位?

大數(shù)據(jù)是指在研究和分析中變得有價值的原始和大量信息集。企業(yè)擁有的新技術越多，這些技術積累的數(shù)據(jù)容量就越大。因此，通過分析來利用這些大量信息是非常重要的。而且，這種類型的分析需要特定的工具和自動化，人類無法人工處理大數(shù)據(jù)，因為這是不現(xiàn)實的。自動化大數(shù)據(jù)分析的過程稱為大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)分析是一個復雜龐大的過程，它從不同的角度分析大數(shù)據(jù)，以確保存在模式和相關性、市場趨勢和客戶偏好，并在企業(yè)的幫助下做出正確的業(yè)務決策。因此，數(shù)據(jù)分析是任何行業(yè)組織的首要任務之一。

大數(shù)據(jù)分析有什么好處?

根據(jù)Allied Market Research發(fā)布的一份調(diào)查報告，到2027年，全球大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析市場規(guī)模預計將達到4209.8億美元，從2020年到2027年的復合年增長率為10.9%。這也不足為奇，因為企業(yè)可以從使用大數(shù)據(jù)分析軟件和工具以及制定數(shù)據(jù)驅動的決策以改善業(yè)務成果。最常見的改進可能包括有效營銷、新收入、客戶個性化和提高運營效率，從而使企業(yè)在競爭對手中勝出。

在大數(shù)據(jù)分析的潛在好處中，可以發(fā)現(xiàn)：

• 對以不同來源、格式和類型存在的大量數(shù)據(jù)進行快速分析。
• 能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰(zhàn)略，改進戰(zhàn)略決策領域，例如供應鏈和運營。
• 在有效優(yōu)化業(yè)務流程的幫助下，可以節(jié)省成本。
• 更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會對營銷洞察產(chǎn)生積極影響，并為進一步的產(chǎn)品開發(fā)提供廣泛的信息。
• 更有效地實施從大量數(shù)據(jù)樣本中提取的風險管理策略。

Analytics Insight公司在一份報告中提出2021年值得關注的10種大數(shù)據(jù)分析技術，其中包括：

• Apache Hadoop：一個軟件庫，它使用簡單的編程模型跨計算機集群對大型數(shù)據(jù)集進行分布式處理。
• MongoDB：一個基于文檔的分布式數(shù)據(jù)庫，主要目的是幫助現(xiàn)代應用程序開發(fā)人員開發(fā)和使用云服務。
• R：為統(tǒng)計計算和圖形創(chuàng)建的一個免費軟件環(huán)境。
• Tableau：一個可視化分析平臺，有助于查看和理解可以解決潛在問題的數(shù)據(jù)。
• Cassandra：一種開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，能夠以極快的速度和盡可能高的性能管理大量數(shù)據(jù)。
• Qlik：一種端到端的多云數(shù)據(jù)集成分析解決方案，可將原始數(shù)據(jù)轉化為有價值的洞察力，從而彌合所有信息差距。
• Splunk：一個數(shù)據(jù)分析平臺，具有額外的安全性、可觀察性、IT運營以及包括數(shù)據(jù)處理在內(nèi)的一切。
• ElasticSearch：具有RESTful搜索功能的分布式分析引擎，可以解決越來越多的用例。
• Knime：通過簡單直觀的環(huán)境創(chuàng)建和生成數(shù)據(jù)科學的軟件，使大數(shù)據(jù)利益相關者能夠專注于他們的核心輸入。
• Rapid Miner：一個端到端的透明數(shù)據(jù)科學平臺，為構建機器學習模型進行了集成和優(yōu)化，可以使用可視化工作流設計器或自動建模設計這些模型，并部署機器學習模型，將它們轉化為有益的行動。

大數(shù)據(jù)分析如何工作?

行業(yè)媒體《Bitnews Today》指出，大數(shù)據(jù)分析主要利用了4個關鍵流程，分別是收集數(shù)據(jù)、處理信息、清理和分析。以下了解每一個關鍵流程：

1.收集數(shù)據(jù)

移動記錄、客戶反饋表、從客戶處收到的郵件線索、調(diào)查報告、社交媒體平臺和移動應用程序是數(shù)據(jù)分析師可以從中收集特定信息的來源。不同的企業(yè)試圖利用數(shù)據(jù)收集和提取所有有價值的信息來獲得洞察力。通常收集的大量數(shù)據(jù)非?；靵y，這些都是非結構化或半結構化的數(shù)據(jù)。因此如果不使用特定工具，這些信息是不可讀的。

2.處理數(shù)據(jù)

在收集數(shù)據(jù)之后，下一步使用它將需要在數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉庫中存儲數(shù)據(jù)。這可以讓分析師組織、配置和分組這些數(shù)據(jù)，以便根據(jù)每個請求進行處理，這也將更準確地反映最終結果。

3.清理

為了確保分析人員處理的數(shù)據(jù)是完整和可行的，必須清除重復、不真實的輸入、系統(tǒng)錯誤和其他類型的偏差。因此，這一步驟允許對大數(shù)據(jù)進行清理，以便在之后獲得更準確的結果。

4.分析

這是最后一個流程，在這一流程中，可以分析收集、處理和清理的原始數(shù)據(jù)，并提取急需的結果。在這里以使用：

• 數(shù)據(jù)挖掘(幫助提取有用且可行的數(shù)據(jù)模式)
• 人工智能(使用類似人類的思維探索和提取深層數(shù)據(jù)分析)
• 文本挖掘(借助人工智能，可以從非結構化文本信息池中獲得有意義的信息見解)
• 機器學習(使用人工智能使計算機根據(jù)過去的經(jīng)驗進行學習)
• 預測分析(基于過去和歷史數(shù)據(jù)分析的業(yè)務預測和未來見解)
• 深度學習(分析和提取大量非托管數(shù)據(jù))

盡管大數(shù)據(jù)分析有許多分析數(shù)據(jù)的可能性和方法，但還要關注預測分析及其在2021年的表現(xiàn)形式。

預測分析現(xiàn)在的地位如何?

根據(jù)IBM公司的研究，大數(shù)據(jù)預測分析屬于高級分析。它能夠借助歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習預測未來結果。企業(yè)使用預測分析，借助于可以預測的數(shù)據(jù)模式，了解其風險和機遇。

預測分析也屬于大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學。如今，企業(yè)使用事務性數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、設備日志文件、圖像、視頻、傳感器和其他數(shù)據(jù)源來獲取見解。企業(yè)可以借助深度學習和機器學習算法從這些數(shù)據(jù)中提取信息。那么能從提取數(shù)據(jù)中得到什么?將看到數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的模式，并能夠預測未來事件。例如，算法方法包括線性和非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和決策樹。

預測分析在銀行、醫(yī)療保健、人力資源、營銷和銷售、零售和供應鏈等行業(yè)最有幫助。據(jù)Statista公司發(fā)布的調(diào)查報告，到2022年，全球預測分析市場將帶來110億美元的收入，因為越來越多的企業(yè)將預測分析大數(shù)據(jù)技術應用于幾乎所有領域：從欺詐檢測到醫(yī)療診斷。

預測分析的類型是什么?

一般來說，有三種類型的預測分析業(yè)務可以應用于：

• 預測建模
• 描述性建模
• 決策建模

1.預測建模

預測建模需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)才能預測結果。預測建模的主要目標是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，企業(yè)可以借助預測建模來預測客戶的行為和信用風險。

2.描述性建模

描述性建模傾向于將客戶劃分為多個組來描述數(shù)據(jù)集中的某些關系。因此，可以得到客戶和產(chǎn)品之間不同關系的摘要，例如，考慮年齡、地位、性別等因素的產(chǎn)品偏好。

3.決策建模

決策建模顯示了決策中元素之間的清晰關系。這些可能是數(shù)據(jù)、決策和預測結果。要素之間的關系可以潛在地預測未來結果，增加所需結果的概率。

預測分析的好處是什么?

在預測分析的幫助下，企業(yè)都可以獲得8大好處。因此應用預測分析可以：

• 使企業(yè)在市場上更具競爭力
• 開拓新產(chǎn)品(服務)機會
• 優(yōu)化產(chǎn)品(服務)的性能
• 根據(jù)客戶偏好獲取見解
• 減少成本浪費和風險發(fā)生
• 立即解決問題
• 100%滿足用戶需求
• 改善協(xié)作

預測分析的其他潛在好處在于檢測：

• 針對可能的欺詐行為提出警告
• 模式一致性以便改進
• 可以防止的非法行為
• 可以優(yōu)化的營銷活動缺陷
• 了解客戶的購買偏好
• 規(guī)劃可提高的勞動力優(yōu)勢
• 可以分析的客戶流失率
• 可以分析的競爭對手進度

預測分析是如何工作的?

為了利用預測分析，企業(yè)開展每個業(yè)務都應該采用一個業(yè)務目標驅動。例如，其目標可能是降低成本、優(yōu)化時間和消除浪費。這一目標可以借助其中一個預測分析模型來支持，以處理大量數(shù)據(jù)并獲得最初期望的結果。

基于以上解釋，以下定義一些應用于預測分析的基本步驟。例如，為了預測銷售收入，必須：

步驟1：從多個來源獲取數(shù)據(jù)，特別是有產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、營銷預算和國民生產(chǎn)總值(GDP)值的來源。

步驟2：從任何不必要的成分中清除數(shù)據(jù)，并根據(jù)類似的數(shù)據(jù)類型進行累積或分組。

步驟3：創(chuàng)建一個預測模型。例如神經(jīng)網(wǎng)絡可用于收入預測。

步驟4：將模型開發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境中，并使其可通過其他應用程序訪問。

大數(shù)據(jù)分析和預測分析的比較

大數(shù)據(jù)和預測分析在某些情況下聽起來很相似，但它們并不是一回事。所以需要更仔細地比較預測分析和大數(shù)據(jù)，以了解它們的不同之處。

企業(yè)是如何利用大數(shù)據(jù)進行預測分析的?

為了預測未來事件，預測分析確定了有意義的大數(shù)據(jù)模式。預測分析可以應用于當前、過去和未來的未知數(shù)據(jù)。使用大數(shù)據(jù)的預測分析能夠提供有價值的商業(yè)智能。

為了產(chǎn)生影響，大數(shù)據(jù)中的預測分析有幾個工作模型，其中包括：

(1)決策樹

該模型看起來像一棵樹，其中樹的分支表示可用的選擇，而葉子表示決策。該模型使用簡單，可以節(jié)省企業(yè)在緊急決策中的時間，并在短時間內(nèi)預測最佳結果。

(2)回歸

這一模型用于統(tǒng)計分析，如果在統(tǒng)計分析中有大量數(shù)據(jù)，需要確定某些模式。此外，輸入之間應該存在線性關系。該模型構成了一個公式，顯示了數(shù)據(jù)集中所有輸入之間的具體關系。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡

這個模型在某種程度上模仿了人腦的工作原理。它處理應用于人工智能和模式識別的復雜數(shù)據(jù)關系。由于大量數(shù)據(jù)存在問題，需要了解輸入和輸出之間的關系，或者需要預測事件，因此該模型是一個有用的工具。

利用預測分析的行業(yè)和項目

需要分析大量數(shù)據(jù)的行業(yè)正在積極使用大數(shù)據(jù)進行預測分析。這些行業(yè)包括：

• 保健
• 零售
• 銀行
• 制造
• 公共交通
• 網(wǎng)絡安全

適合使用大數(shù)據(jù)和預測分析的項目包括：

• 用于網(wǎng)絡安全的大數(shù)據(jù)
• 健康狀況預測
• 云服務器中的異常檢測
• 大數(shù)據(jù)職位簡介招聘
• 大數(shù)據(jù)采集中的惡意用戶檢測
• 游客行為分析
• 信用評分
• 電價預測

此外還有很多適合的項目，而預測分析幾乎適用于任何事情和任何地方。

Inoxof公司的應用經(jīng)驗

Inoxoft公司主要提供數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)分析服務，可幫助用戶從數(shù)據(jù)中收集寶貴的見解，并在戰(zhàn)略、運營和戰(zhàn)術層面應用有效的解決方案。

Inoxoft公司提供以下方面的專業(yè)知識：

• 自然語言處理
• 計算機視覺
• 預測分析
• 銷售預測
• 定價分析
• 營銷優(yōu)化

結論

大數(shù)據(jù)分析和預測分析可以通過分析、分組和清理所有不相關信息的消費者數(shù)據(jù)集幫助企業(yè)推進業(yè)務發(fā)展。大數(shù)據(jù)預測分析使企業(yè)能夠展望未來，并根據(jù)過去和現(xiàn)在的經(jīng)驗以及預先規(guī)劃的未來方向促進業(yè)務的增長。