예측 분석이란 무엇입니까?

business 비즈니스에서 예측 분석은 과거 패턴을 분석하고 미래 패턴을 예측하는 과거 데이터를 사용하는 과정입니다.이 프로세스는 비즈니스에 사용되어 잠재적 인 기회를 발견하고 전향 적 위험과 보상을 평가합니다.예측 분석의 기초는 다양한 유형의 데이터 간의 관계를 사용하여 주어진 조건 세트의 잠재력 또는 위험을 추정하는 것입니다.predictive 분석은 수학적 또는 과학적 수단에 의해 행동을 설명, 분석 및 예측하려고 시도합니다.회사는 고객 데이터를 캡처하고 분석 할 수 있으며, 패턴 인식, 게임 이론, 확률 알고리즘 또는 통계를 사용하여 과거의 행동에 따라 미래의 고객 행동을 예측하려고 시도합니다.데이터 마이닝 기술은 데이터를 다양한 방식으로 정렬하고 분류 할 수있게함으로써 필드를 발전시켰다.데이터를 분류 할 수있는 세분성 수준이 높을수록 향후 결과를 예측하는 데 더 유용하고 정확할 것입니다.CRM (고객 관계 관리)은 고객의 구매 행동을 이해하기 위해 예측 분석에 의존합니다.판매 시점에 캡처 한 고객 데이터를 사용하고 다양한 통계 기술을 적용함으로써 회사는 기존 고객에게 신제품을 판매하고 판매하는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.또한 아직 고객이 아닌 사람들이 자신의 제품을 시도하거나 상점을 자주 방문하도록 동기를 부여하는 최선의 방법을 이해할 수 있습니다.소매 및 직접 마케팅 비즈니스 부문은 오랫동안 CRM 기술을 사용해 왔으며 종종 새로운 응용 프로그램의 최전선에 있습니다.predictive 분석은 일반적으로 금융 서비스 및 보험과 같은 산업에서 일반적으로 사용됩니다.금융 서비스에서 회사는 신용 점수를 사용하여 소비자가 대출에 불이행 할 가능성을 예측합니다.평가는 과거의 유사한 고객의 동일한 데이터와 비교하여 고객의 신용 기록 및 대출 신청에 대한 정보를 기반으로합니다.보험 산업은 신청자의 프로필과 유사한 프로필을 가진 고객의 과거 성과를 바탕으로 손실 가능성을 결정하려고 시도합니다.predictive 예측 분석을 사용하여 수익성을 높이는 다른 산업에는 건강 관리 및 의약품, 소매, 통신 및 여행이 포함됩니다.국세청조차도 예측 분석을 사용하여 소득세 사기를 예측하고 식별하려고합니다.회계 회사는이 방법을 사용하여 감사 회사의 재무 제표에서 사기를 식별하려고 시도합니다.consumer 소비자 행동을 예측하는 것 외에도 예측 분석을 사용하여 상점, 지역 또는 국가 차원에서 총 수요를 평가할 수 있습니다.특정 경제 조건 하에서 전체 산업의 성과를 예측하는 데 사용될 수 있습니다.정부는 실업 또는 주택 시작과 같은 전체 경제에 영향을 미치는 요인을 예측하기 위해이를 사용할 수 있습니다.