数据分析师课|新公布的5个数据预测分析的技术，这些内容你真的清楚了吗

尽管开始使用预测分析技术并不是一件简单的事情，但只要你坚持采用这种方法，并且愿意投入必要的时间和资金来启动这一项目，几乎任何企业都可以做到这一点。在关键业务领域的一个有限范围内启动试点项目，这是一种控制启动成本的极佳方式，同时可最快产生财务收益。一旦模型投入使用，它通常很少需要维护，并且可持续多年带来可行性见解。

1、数据预测分析的技术——预测分析技术实例

当今的组织可以几乎以无数种方式使用预测分析技术。该技术可以为众多领域的使用者提供帮助，如金融、医疗、零售、酒店业、制药、汽车、航空航天和制造等领域。

以下是组织如何使用预测分析技术的几个实例：

航空航天领域：预测特定维护操作对飞机可靠性、燃料使用率、可用性和正常运行时间的影响。 汽车领域：将零部件坚固性和故障记录结合到即将推出的汽车制造计划中。研究驾驶员行为以开发出更好的驾驶员辅助技术，最终研发出自动驾驶汽车。 能源领域：预测长期价格和需求比率。确定天气事件、设备故障、法规和其他变量对服务成本的影响。 金融服务领域：开发信用风险模型，预测金融市场趋势，预测策、法律和法规对企业和市场的影响。 制造领域：预测机器故障的位置和比例。根据已预测出的未来需求来优化原材料交付。 执法领域：利用犯罪趋势数据来明确在一年的特定时间段可能需要对某些社区增加保护措施。 零售领域：实时跟踪在线客户，以确定提供更多的产品信息或激励措施是否会增加完成交易的可能性。

2、数据预测分析的技术——预测分析工具

预测分析工具可为用户提供深入的和实时的洞察力，帮助用户掌握几乎各种商业活动。这些工具可以用来预测各种类型的行为和模式，例如如何在特定时间分配资源，何时补充库存或确定启动营销活动的最佳时刻，基于对一段时间内收集的数据进行分析和预测。

几乎所有预测分析技术使用者都采用由一个或多个外部开发商所提供的工具。有许多这样的工具都是为了满足特定企业和部门的需求而量身定做的。主要的预测分析软件和服务提供商包括：

Acxiom 公司 IBM 公司 Information Builders 公司 微软公司 SAP 公司 塞仕软件研究所 (SAS Institute) 塔谱软件公司 (Tableau Software) 天睿公司 (Teradata) TIBCO 软件公司

3、数据预测分析的技术——预测分析模型

模型是预测分析的基础—这些模型可让用户将过去和当前数据转化为可执行洞察力，从而产生积极的长期结果。一些典型的预测模型包括：

客户终身价值模型：确定那些最有可能购买更多产品和服务的客户。 客户细分模型：根据相似特征和购买行为对客户进行分组。 预测性维护模型：预测重要设备发生故障的几率。 质量保证模型：在向客户提供产品或服务时，发现并防止缺陷以避免令客户失望和产生额外成本。

4、数据预测分析的技术——预测建模技术

模型使用者几乎可以使用无限的预测建模技术。许多方法对于特定的产品和服务都是独一无二的，但通用技术的核心包括决策树技术、回归技术甚至神经网络技术，现在已广泛用于支持各种预测分析平台。

决策树是最流行的技术之一，它依赖于用来确定行动方案或显示统计概率的原理图和树状图。分支方法还可以显示某个特定决策所产生的每个可能结果以及一种选择如何导致后续结果。

回归技术常用于银行业务、投资领域和其他以金融为导向的模型中。回归技术可帮助用户预测资产价值并理解变量之间的关系，如商品和股票价格。

预测分析技术的最前沿技术是神经网络 -- 旨在通过模仿人类大脑功能，设计一些算法来识别数据集内的潜在关系。

5、数据预测分析的技术——预测分析算法

预测分析技术使用者可以轻松使用各种统计、数据挖掘和机器学习算法，这些算法是设计应用于预测分析模型的。算法通常是用于解决具体业务问题或一系列问题的，可提升现有算法的性能或提供某种类型的独特功能。

例如，聚类算法非常适合客户细分、社区挖掘和其他社交相关任务。为了提高客户保留率或开发推荐系统，通常采用分类算法。通常选择回归算法来创建信用评分系统或用于预测许多时间驱动事件的结果。

以上就是有关于数据预测分析的技术的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。