Kas yra prognozinė analizė? … ir 5 pagrindiniai duomenų analizės tipai.

Kas yra prognozavimo analizė? Kokie yra penki prognozavimo analizės tipai? Kokios yra prognozavimo analizės taikymo sritys pramonėje? Kodėl vis daugiau įmonių nusprendžia naudoti prognozavimo analizę? Ar šis duomenų tyrimo praktika yra būtina sprendimų priėmimui ir strategijų formavimui? Perskaitykite straipsnį ir sužinokite daugiau apie dabartinius būdus, kaip prognozuoti būsimus tendencijas ir įvykius.

Prognozavimo analizė – turinys:

1. Kas yra prognozavimo analizė?
2. 5 pagrindiniai duomenų analizės tipai
3. Prognozavimo analizės taikymo pavyzdžiai
4. Prognozavimo analizės privalumai

Kas yra prognozavimo analizė?

Prognozavimo analizė taip pat žinoma kaip pažangi analizė ir naudojama prognozuoti, kas įvyks toliau. Visi tyrimai prognozavimo analizėje remiasi istoriniais, jau surinktais duomenų rinkiniais, nors naudojamų duomenų tipas gali skirtis. Šiuo metu nebeįmanoma apdoroti visos surinktos informacijos naudojant tradicines technikas (tokias kaip duomenų bazės). Duomenų rinkiniai yra milžiniški ir paprastai nestruktūruoti. Visi paslėpti modeliai, kurių ieškome, nebeprieinami iš pirmo žvilgsnio, ir reikia naudoti pažangias, sudėtingas technikas.

Žmonės nuolat generuoja duomenis, Didieji duomenys tampa vis didesni, o su šiuo augimu analizės technikos tampa vis sudėtingesnės. Vis dėlto, norint gauti prasmingų rezultatų, būtina didesnė kompiuterių galia. Čia verta prisiminti, kad prognozavimo analizės koncepcija egzistuoja jau kelis dešimtmečius ir tik neseniai sugebėjo parodyti savo naudingumą.

Kodėl ne anksčiau? Viskas dėl technologinio pažangos mūsų visuomenėse – turime greitesnius, pigesnius kompiuterius, programinė įranga yra lengvai naudojama ir galiausiai galimybė rinkti didelius duomenų kiekius. Anksčiau prognozavimo analizė buvo statistikos, matematikos ir mokslininkų interesų sritis, o šiandien verslo analitikai ar kiti ekspertai gali sėkmingai naudoti prognozavimo analizę.

5 pagrindiniai duomenų analizės tipai

Mes jau žinome, kas yra prognozavimo analizė, bet kokie yra analizės tipai? Yra penki analizės tipai, kuriuos jūsų verslas gali naudoti, visi metodai yra glaudžiai susiję per įvairias išsamius metodus ir paprastai laikomi prognozavimo analizės žingsniais. Penki analizės tipai apima:

Aprašomoji analizė – tai labiausiai paplitęs ir plačiai naudojamas analizės tipas, kuris analizuoja duomenis, gaunamus realiuoju laiku, informacija gaunama iš socialinių tinklų ir svetainių. Finansinės ir pardavimų ataskaitos yra geriausiai žinomi aprašomosios analizės pavyzdžiai.

Diagnostinė analizė – antras pagal žinomumą analizės tipas, kuris nagrinėja priežastis ar veiksnius, kurie veikia įvairius įvykius versle.

Prognozavimo analizė – šis analizės tipas nagrinėja prognozavimą, kur analitikas bando prognozuoti, kas gali įvykti toliau, remdamasis visais ankstesniais modeliais ar tendencijomis.

Rekomendacinė analizė – tai kitas žingsnis po kitų analizės tipų, kuris padeda sukurti rekomendacijas problemoms spręsti, jis naudoja duomenis, gautus iš kitų analizės tipų rezultatų. Vienas iš rekomendacinės analizės pavyzdžių yra „Google Maps“ programa, kuri gali padėti pasirinkti geriausią maršrutą, remdamasi duomenimis, susijusiais su: atstumu, eismo sąlygomis ir greičiu.

Kognityvinė analizė – ji sujungia kelias skirtingas analizės formas, tokias kaip: semantika, dirbtinis intelektas, mašininis mokymasis, giliojo mokymosi modeliai, visa tai leidžia kognityvinę programinės įrangos taikymą, kuris laikui bėgant tobulėja. Norint gauti bet kokias išvadas, analizuojami dideli struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų rinkiniai.

Prognozavimo analizės taikymo pavyzdžiai

Prognozavimo analizė naudojama pramonėse, kurioms yra didelė reikšmė, kur rizikos vertinimas ir netikėtų įvykių prevencija yra labai svarbūs. Yra daug pramonės šakų, kurios naudoja prognozavimo analizės metodus, ir neįmanoma jų visų išvardyti, nes šis laukas sparčiai vystosi. Verta paminėti tokias pramonės šakas kaip:

Automobilių pramonė – autonominiai automobiliai arba automobiliai su vairuotojo pagalbos technologija taiko prognozavimo analizę, kad sukurtų geresnius vairuotojo pagalbos algoritmus.

Finansinės paslaugos – visų tipų analizė naudojama prognozuoti riziką, susijusią su kreditu ar būsimais pinigų srautais. Visi finansiniai veiksniai gali būti prognozuojami, tokie kaip: pardavimai, pajamos ar išlaidos. Istoriniai duomenys iš visų finansinių ataskaitų gali būti naudojami prognozėms. Čia naudojami kiekybiniai įrankiai ir mašininio mokymosi technikos.

Energijos pramonė – energijos gamyba reikalauja aukšto lygio įvairių duomenų, tokių kaip: oro sąlygos, sezoniniai pokyčiai, gamyklos prieinamumas, paklausa ir energijos suvartojimas, stebėjimo, kad būtų galima prognozuoti elektros kainą ir suvartojimą.

Gamyba – tokiose pramonės šakose kaip aviacijos ar mašinų gamyba prognozuojama, kokie gedimai gali įvykti mašinos ar lėktuvo variklio dalyse. Analizė siekia prognozuoti mašinos elementų būklę, o tai padeda sumažinti priežiūros ir remonto kaštus bei laiką. Gedimų reikia išvengti, kad būtų sustabdyta žalingų, rizikingų, pavojingų situacijų atsiradimas. Gedimų sukeltos žalos gali kainuoti milijonus pinigų dėl brangių remontų, taip pat dėl teisinių mokesčių, jei kyla ieškiniai ir saugumo reikalavimai.

Medicinos ir sveikatos priežiūros – labai techniniai medicinos prietaisai naudoja visų tipų algoritmus skirtinguose diagnostikos procedūrų etapuose. Sveikatos priežiūros pramonė investuoja milijonus į nešiojamus išmaniuosius prietaisus, kuriuos pacientai gali naudoti medicininiams duomenims rinkti – visi prietaisai naudoja tam tikrą prognozavimo analizės algoritmų tipą, kad aptiktų ir prognozuotų kūno reakcijas, jų stiprumą ir galimą vaistų ar medikamentų injekcijos poreikį.

Viešbučių verslas – didelės viešbučių įmonės, turinčios viešbučių ar restoranų tinklus, negali remtis paprastais prognozėmis, kuo didesnė įmonė, tuo didesnis poreikis detaliam, tiksliam prognozavimui. Viešbučių operatoriai turi nustatyti darbuotojų poreikį, klientų srautą, kad išvengtų brangaus perteklių ar žalingo trūkumo.

Marketingas – kadangi yra daug duomenų, susijusių su vartotojų elgsena, prognozavimo analizės naudojimas yra akivaizdus žingsnis. Geresnė reklama su kruopščiai pritaikytu turiniu, taip pat puikios strategijos gali būti prognozavimo analizės rezultatas, kuris gali padidinti pirkimo sprendimų tikimybę. Be to, prognozavimo analizė gali būti naudojama tokiose situacijose kaip: klientų, kurie greičiausiai nustos naudotis paslauga, identifikavimas arba klientų aptarnavimo gerinimas.

Prognozavimo analizės privalumai

Yra įvairių privalumų naudojant prognozavimo analizę, tačiau pagrindinis yra gebėjimas prognozuoti sudėtingose situacijose, kuriose nėra tiesioginių, aiškių duomenų. Prognozė gali būti sudaryta remiantis informacija, gauta iš daugelio šaltinių, ir net faktai, kurie atrodo nesusiję su mūsų problema, gali būti vertingi.

Verslo lyderiai, tyrėjai, mokslininkai ir investuotojai gali naudoti prognozavimo analizę, kad sumažintų riziką visų rūšių operacijose. Kiekvieną kartą, kai rizika yra nustatoma ir mažinama, apsauga užtikrinama kapitalui ir pajamoms. Net maži įvykiai gali paveikti verslą ir sukelti nenumatytų grėsmių, kurios ilgainiui gali sukelti katastrofiškų rezultatų.

Santrauka

Nepriklausomai nuo pramonės, prognozavimo analizė gali būti naudojama gilesniam bet kurio sudėtingo proceso supratimui, jei tik yra susiję duomenys. Prognozavimo analizė leidžia lyderiams priimti pagrįstus sprendimus, kurie gali ne tik padidinti pardavimų rodiklius, pakeisti rinkodaros strategijas, užkirsti kelią brangiems gedimams ar įvertinti darbuotojų poreikius, bet ir išsaugoti gyvybes, užkirsti kelią katastrofoms ir padėti išvengti nereikalingų tragiškų įvykių. Nežinodami, kas yra prognozavimo analizė, šiuolaikinis verslas nebūtų toks pats.

Taip pat skaitykite: Kas yra CEO?

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube.