Процессы интеллектуального анализа данных и прогнозирования - это два отдельных, но очень важных аспекта, которые могут оказать существенное влияние на работу бизнеса.
Важнейшим фактором успеха бизнеса является развитие правильной связи со своими потребителями и поддержание ее. Теперь, учитывая изменения, которые преобладают в рыночных условиях, компании должны сначала одинаково хорошо понимать своих клиентов и рынок.
Это стремление лучше понять рынок привело к созданию методов интеллектуального анализа данных. Таким образом, чтобы ответить на вопрос, что такое интеллектуальный анализ данных - это, по сути, процесс глубокого изучения данных для выявления действительных и полезных шаблонов, скрытых в пользовательских данных, собранных во времени из различных источников.
Необходимость прогнозирования
Со временем требования пользователей постоянно меняются, что приводит к появлению динамических данных, которые демонстрируют трансформации за пределами времени. Следовательно, для компаний становится крайне необходимой возможность заранее оценить такие изменения, чтобы они могли подготовиться к тому, чтобы обеспечить именно то, что ищут их клиенты.
Это приводит к тому, что прогнозирование или создание моделей прогнозирования основаны на огромных объемах пользовательских данных, которые генерируются каждую секунду.
Интеграция сбора данных и прогнозирования
Интересно отметить, что интеллектуальный анализ данных проводится исключительно для построения моделей бизнес-прогнозирования. Ученые и эксперты в области данных утверждают, что интеграция интеллектуального анализа данных и прогнозирования может помочь в получении более значимых и точных данных, которые непосредственно повышают прибыльность.
При прогнозировании данных для прогнозирования ценность, которую бизнес извлекает из этого, гораздо выгоднее для них отрегулировать стратегии компании и увеличить прибыль. Оптимизация товарно-материальных запасов, производственных затрат и других расходов, а также завоевание доверия клиентов - это дополнительные преимущества, которые нельзя упускать из виду.
Теперь вопрос в том, как интегрированы интеллектуальный анализ данных и процесс прогнозирования?
По мнению экспертов, три основных условия для успешного объединения интеллектуального анализа данных с прогнозированием:
* Понимание эффективности прогнозов в различных временных рамках
* Умение различать планирование и прогноз
* Постоянное информирование заинтересованных сторон о реализации прогнозов
Чтобы интегрировать интеллектуальный анализ данных для построения эффективных моделей прогнозирования, необходимо объединить различные методы. Это должно повысить точность анализа данных исторических данных и составить точные прогнозы. Для этой цели необходимо определить конкретные алгоритмы, области, в которых должен применяться интеллектуальный анализ данных, а также группу Data Science, которая разработает все эти.
После того, как начальные мандаты приняты, три наиболее эффективных подхода, принятых для анализа данных для прогнозирования:
* Метод анализа сходства
* Метод совместной интеграции
* Метод взаимной корреляции
Эти методы анализа данных включают в себя различные сложные статистические выводы, основанные на деталях транзакций временных рядов, относящихся к пользователям.
Зачем нам нужно интегрировать интеллектуальный анализ данных и прогнозирование?
Самым точным пониманием причин интеграции интеллектуального анализа данных и прогнозирования является необходимость создания прогноза исключительного качества. Интеграционный подход является одним из наиболее предпочтительных подходов для интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики. Почему? Потому что фактически он предоставляет доступ к тысячам независимых переменных, которые могут эффективно и действенно обрабатывать анализ данных. Эти независимые переменные позволяют анализировать данные в виде временных рядов, предлагая более оптимизированные результаты.
Наряду с этими тремя подходами или методами, деловая хватка экспертов рынка имеет большое значение в уточнении прогнозов. Различные статистические методы также применяются для разработки окончательной модели прогнозирования. Эта окончательная модель прогнозирования затем развертывается на уровне конечного пользователя с помощью соответствующих технологий.
Источник: https://buhgaltera.info/zhurnal-biznesa/
