予測分析とは何ですか？

ビジネスでは、予測分析は、過去のパターンを分析して将来のパターンを予測するために履歴データを使用するプロセスです。 このプロセスは、ビジネスで潜在的な機会を発見し、潜在的なリスクと報酬を評価するために使用されます。 予測分析の基礎は、さまざまなタイプのデータ間の関係を使用して、特定の条件セットの潜在的またはリスクを推定することです。

予測分析は、数学的または科学的な手段によって行動を説明、分析、および予測しようとします。 企業は顧客データをキャプチャして分析し、パターン認識、ゲーム理論、オッズアルゴリズム、または統計を使用して、過去の行動に基づいて将来の顧客行動を予測しようとします。 データマイニング技術は、さまざまな方法でデータをソートおよび分類できるようにすることで、この分野を進歩させました。 データを分類できる粒度のレベルが高いほど、将来の結果を予測する際に有用で正確になります。

顧客関係管理（CRM）は、顧客の購買行動を理解するために予測分析に依存しています。 販売時に取得した顧客データを使用し、さまざまな統計手法を適用することにより、企業は既存の顧客に新製品を販売する方法をよりよく理解できます。 また、まだ顧客ではない人々が製品を試用したり、店舗を頻繁に利用したりするための最適な動機付け方法を理解できます。 小売およびダイレクトマーケティングのビジネスセグメントは、CRM技術を長年使用しており、多くの場合、新しいアプリケーションの最前線にいます。

予測分析は、金融サービスや保険などの業界で一般的に使用されています。 金融サービスでは、企業はクレジットスコアリングを使用して、消費者がローンをデフォルトする可能性を予測します。 この評価は、過去の類似した顧客からの同じデータと比較した、顧客の信用履歴と融資申し込みに関する情報に基づいています。 保険業界は、申請者のプロフィールと類似のプロフィールを持つ顧客の過去の実績に基づいて、損失の可能性を判断しようとします。

収益性を高めるために予測分析を使用する他の業界には、ヘルスケアと医薬品、小売、通信、旅行などがあります。 内国歳入庁でさえ、予測分析を使用して、所得税詐欺の予測と特定を試みます。 会計事務所はこの方法を使用して、監査する会社の財務諸表の不正を特定しようとします。

消費者行動の予測に加えて、予測分析を使用して、店舗、地域、または全国レベルで総需要を評価できます。 特定の経済状況下で業界全体のパフォーマンスを予測するために使用できます。 政府はこれを使用して、失業や住宅着工など、経済全体に影響を与える要因を予測することができます。