예측 분석이란 무엇입니까?

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.

예측 분석은 수학적 또는 과학적 수단으로 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 미래를 예측하는 데 더 유용하고 정확할 것입니다.결과.

고객 관계 관리 (CRM)는 예측 분석에 의존하여 고객의 구매 행동을 이해합니다. 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.

예측 분석은 일반적으로 금융 서비스 및 보험과 같은 산업에서 사용됩니다. 금융 서비스에서 회사는 신용 점수를 사용하여 소비자가 대출에 불이행 할 가능성을 예측합니다. 평가는 고객의 신용 기록 및 대출 응용 프로그램에 대한 정보를 기반으로합니다.과거의 유사한 고객의 동일한 데이터와 비교하여 ation. 보험 산업은 신청자의 프로필과 유사한 프로필을 가진 고객의 과거 성과를 바탕으로 손실 가능성을 결정하려고 시도합니다.

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.

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 실업과 같은 전체 경제에 영향을 미치는 요인을 예측하기 위해이를 사용할 수 있습니다.주택이 시작됩니다.