十大步驟幫你有效使用預(yù)測分析算法

大數(shù)據(jù)

一個(gè)成功的預(yù)測分析項(xiàng)目不僅僅涉及軟件部署,使用軟件分析數(shù)據(jù)。了解下面這些步驟可以幫助你為分析項(xiàng)目打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

越來越多的企業(yè)開始使用預(yù)測分析算法。描述性分析一般提供一種視角,讓你了解已經(jīng)發(fā)生了什么,而與之相比,預(yù)測分析則試圖發(fā)現(xiàn)未來事件,例如,識別那些潛在的客戶。

但為了充分利用預(yù)測模型,在使用先進(jìn)的分析工具,建立新的或改進(jìn)業(yè)務(wù)流程和其他企業(yè)變動之間,分析團(tuán)隊(duì)需要找到一個(gè)平衡點(diǎn)。簡而言之,如果分析結(jié)果不能高效地對決策和企業(yè)行為產(chǎn)生積極的影響,那這個(gè)分析就是完全無意義的。

一個(gè)有效的預(yù)測分析程序需要數(shù)據(jù)分析生命周期中商業(yè)用戶的參與和支持??紤]以下10個(gè)步驟,有助于發(fā)現(xiàn)促進(jìn)分析活動成功的基本元素。

1. 找到一個(gè)帶頭人。

獲得公司高層領(lǐng)導(dǎo)的支持,是很重要的,只有公司高管愿意在分析領(lǐng)域投資,才能確保預(yù)測分析過程和運(yùn)營的順利。例如,首席營銷官可能是一個(gè)推動客戶分析程序的不錯(cuò)候選人,因?yàn)镃MO可以提供必要的資金,他還可以推動營銷團(tuán)隊(duì)使用預(yù)測分析算法的結(jié)果,來規(guī)劃營銷和促銷活動。

2. 了解公司的主要業(yè)務(wù)目標(biāo)。

最好的預(yù)測模型都具備兩個(gè)重要特點(diǎn):業(yè)務(wù)預(yù)測準(zhǔn)確性和相關(guān)性。數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師進(jìn)行分析工作時(shí),如果他們非常清楚組織的業(yè)務(wù)目標(biāo),專注于相應(yīng)的建筑模型來滿足這些業(yè)務(wù)目標(biāo),那么其分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和相關(guān)性往往很高。

3. 評估業(yè)務(wù)流程可能會受到何種影響。

預(yù)測模型幫助識別商業(yè)機(jī)會,但如果分析應(yīng)用程序的結(jié)果沒有被用來指導(dǎo)業(yè)務(wù)經(jīng)理和其員工的行為,即使是最好分析也會變得毫無意義。 基于分析預(yù)測分析算法的結(jié)果來識別那些可以被改進(jìn)的業(yè)務(wù)流程,隨后取得部門主管的支持,促使員工把這些研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為行動。

4. 定義性能指標(biāo)。

你的預(yù)測模型不應(yīng)該僅僅影響業(yè)務(wù)流程的改變,他們也應(yīng)該具備一個(gè)衡量其業(yè)務(wù)影響的指標(biāo)。你應(yīng)該制定一個(gè)計(jì)劃來創(chuàng)建指標(biāo),可以用來量化模型的實(shí)際價(jià)值。

5. 擁有一個(gè)能干的團(tuán)隊(duì)。

分析團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)由具備各種技能的人員組成,這些人員一般包括統(tǒng)計(jì)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、工程師和業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)變更管理專業(yè)人士等。

6. 定義模型的開發(fā)方法。

阻礙分析成功的原因之一是開發(fā)預(yù)測模型時(shí)所花費(fèi)的時(shí)間超過了商業(yè)機(jī)會的窗口。一些企業(yè)采取敏捷開發(fā)技術(shù)加速模型創(chuàng)建過程,隨后在部署后,迭代改進(jìn)該模型。這種增量開發(fā)模式更適合開發(fā)預(yù)測模型,你不再擔(dān)心無休止的交付延遲。

7. 確保正確的數(shù)據(jù)是可用的和可訪問的。

大數(shù)據(jù)是一件好壞參半的事。雖然你的企業(yè)可能有能力收集和存儲大量的數(shù)據(jù),分析師仍然需要知道哪些數(shù)據(jù)是可用的,以及如何訪問相關(guān)的數(shù)據(jù)。除了創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的詳細(xì)目錄,,在數(shù)據(jù)目錄保持足夠的技術(shù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù), 以確保特定的預(yù)測分析應(yīng)用程序得到正確的數(shù)據(jù)。

8. 構(gòu)建一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目。

企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境是不斷變化的, 新的數(shù)據(jù)集不斷被捕獲,這些數(shù)據(jù)來自于內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)源。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理實(shí)踐,有助于將分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性保持在一個(gè)可接受的水平,與相關(guān)數(shù)據(jù)使用政策一起,防止不同的解釋導(dǎo)致分析結(jié)果互相沖突。

9. 當(dāng)情況有變時(shí),要快速推倒重來。

建立分析模型并不困難,但并不是所有分析都能提供有用的信息。迅速建立失敗的原則:如果一個(gè)預(yù)測模型對業(yè)務(wù)不產(chǎn)生任何有價(jià)值的東西,就立刻推倒重來。

10. 選擇正確的工具。

市場預(yù)測分析工具的市場十分健全,它能為你提供開源和商業(yè)兩種選擇。尋找工具,提供一組核心功能來匹配您的應(yīng)用程序需求。你要考慮因素包括特定預(yù)測分析算法的所需支持,與各種傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺的互操作性,是否能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù),,與數(shù)據(jù)可視化工具的集成以及用于演示的前端工具等。

熟悉了這十個(gè)步驟,并不意味著你就可以輕松構(gòu)建一個(gè)成功的預(yù)測分析程序。但它們?yōu)榉治龀绦颢@得持續(xù)支持提供了基礎(chǔ),有助于在業(yè)務(wù)價(jià)值基礎(chǔ)上構(gòu)建預(yù)測模型,吸引業(yè)務(wù)用戶,管理變更,并讓分析師獲得高可用性和高置信度的數(shù)據(jù)。如果這些步驟被正確實(shí)施,它們將有助于為開發(fā)、測試和部署預(yù)測模型流程提供可重復(fù)的過程,這些模型能夠讓業(yè)務(wù)受益匪淺。

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2017-11-06
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