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企業(yè)是否有自己的業(yè)務(wù)想要加強(qiáng)和擴(kuò)展?還是有需要開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品?如果有一個(gè)從哪里開(kāi)始的計(jì)劃，那就太好了。如果沒(méi)有，那么需要進(jìn)行一些分析。大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)獲取潛在用戶數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)并獲得有價(jià)值的信息。而且，預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)企業(yè)過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的業(yè)務(wù)事件做出預(yù)測(cè)。以下了解一下大數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析是如何工作的。

大數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今市場(chǎng)上有著什么樣的地位?

大數(shù)據(jù)是指在研究和分析中變得有價(jià)值的原始和大量信息集。企業(yè)擁有的新技術(shù)越多，這些技術(shù)積累的數(shù)據(jù)容量就越大。因此，通過(guò)分析來(lái)利用這些大量信息是非常重要的。而且，這種類型的分析需要特定的工具和自動(dòng)化，人類無(wú)法人工處理大數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@是不現(xiàn)實(shí)的。自動(dòng)化大數(shù)據(jù)分析的過(guò)程稱為大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)復(fù)雜龐大的過(guò)程，它從不同的角度分析大數(shù)據(jù)，以確保存在模式和相關(guān)性、市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶偏好，并在企業(yè)的幫助下做出正確的業(yè)務(wù)決策。因此，數(shù)據(jù)分析是任何行業(yè)組織的首要任務(wù)之一。

大數(shù)據(jù)分析有什么好處?

根據(jù)Allied Market Research發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告，到2027年，全球大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到4209.8億美元，從2020年到2027年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為10.9%。這也不足為奇，因?yàn)槠髽I(yè)可以從使用大數(shù)據(jù)分析軟件和工具以及制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策以改善業(yè)務(wù)成果。最常見(jiàn)的改進(jìn)可能包括有效營(yíng)銷、新收入、客戶個(gè)性化和提高運(yùn)營(yíng)效率，從而使企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中勝出。

在大數(shù)據(jù)分析的潛在好處中，可以發(fā)現(xiàn)：

• 對(duì)以不同來(lái)源、格式和類型存在的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析。
• 能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰(zhàn)略，改進(jìn)戰(zhàn)略決策領(lǐng)域，例如供應(yīng)鏈和運(yùn)營(yíng)。
• 在有效優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的幫助下，可以節(jié)省成本。
• 更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會(huì)對(duì)營(yíng)銷洞察產(chǎn)生積極影響，并為進(jìn)一步的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)提供廣泛的信息。
• 更有效地實(shí)施從大量數(shù)據(jù)樣本中提取的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。

Analytics Insight公司在一份報(bào)告中提出2021年值得關(guān)注的10種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，其中包括：

• Apache Hadoop：一個(gè)軟件庫(kù)，它使用簡(jiǎn)單的編程模型跨計(jì)算機(jī)集群對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。
• MongoDB：一個(gè)基于文檔的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，主要目的是幫助現(xiàn)代應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)和使用云服務(wù)。
• R：為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形創(chuàng)建的一個(gè)免費(fèi)軟件環(huán)境。
• Tableau：一個(gè)可視化分析平臺(tái)，有助于查看和理解可以解決潛在問(wèn)題的數(shù)據(jù)。
• Cassandra：一種開(kāi)源NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠以極快的速度和盡可能高的性能管理大量數(shù)據(jù)。
• Qlik：一種端到端的多云數(shù)據(jù)集成分析解決方案，可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的洞察力，從而彌合所有信息差距。
• Splunk：一個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，具有額外的安全性、可觀察性、IT運(yùn)營(yíng)以及包括數(shù)據(jù)處理在內(nèi)的一切。
• ElasticSearch：具有RESTful搜索功能的分布式分析引擎，可以解決越來(lái)越多的用例。
• Knime：通過(guò)簡(jiǎn)單直觀的環(huán)境創(chuàng)建和生成數(shù)據(jù)科學(xué)的軟件，使大數(shù)據(jù)利益相關(guān)者能夠?qū)Ｗ⒂谒麄兊暮诵妮斎搿?/li>
• Rapid Miner：一個(gè)端到端的透明數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，為構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了集成和優(yōu)化，可以使用可視化工作流設(shè)計(jì)器或自動(dòng)建模設(shè)計(jì)這些模型，并部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將它們轉(zhuǎn)化為有益的行動(dòng)。

大數(shù)據(jù)分析如何工作?

行業(yè)媒體《Bitnews Today》指出，大數(shù)據(jù)分析主要利用了4個(gè)關(guān)鍵流程，分別是收集數(shù)據(jù)、處理信息、清理和分析。以下了解每一個(gè)關(guān)鍵流程：

1.收集數(shù)據(jù)

移動(dòng)記錄、客戶反饋表、從客戶處收到的郵件線索、調(diào)查報(bào)告、社交媒體平臺(tái)和移動(dòng)應(yīng)用程序是數(shù)據(jù)分析師可以從中收集特定信息的來(lái)源。不同的企業(yè)試圖利用數(shù)據(jù)收集和提取所有有價(jià)值的信息來(lái)獲得洞察力。通常收集的大量數(shù)據(jù)非?；靵y，這些都是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。因此如果不使用特定工具，這些信息是不可讀的。

2.處理數(shù)據(jù)

在收集數(shù)據(jù)之后，下一步使用它將需要在數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這可以讓分析師組織、配置和分組這些數(shù)據(jù)，以便根據(jù)每個(gè)請(qǐng)求進(jìn)行處理，這也將更準(zhǔn)確地反映最終結(jié)果。

3.清理

為了確保分析人員處理的數(shù)據(jù)是完整和可行的，必須清除重復(fù)、不真實(shí)的輸入、系統(tǒng)錯(cuò)誤和其他類型的偏差。因此，這一步驟允許對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，以便在之后獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。

4.分析

這是最后一個(gè)流程，在這一流程中，可以分析收集、處理和清理的原始數(shù)據(jù)，并提取急需的結(jié)果。在這里以使用：

• 數(shù)據(jù)挖掘(幫助提取有用且可行的數(shù)據(jù)模式)
• 人工智能(使用類似人類的思維探索和提取深層數(shù)據(jù)分析)
• 文本挖掘(借助人工智能，可以從非結(jié)構(gòu)化文本信息池中獲得有意義的信息見(jiàn)解)
• 機(jī)器學(xué)習(xí)(使用人工智能使計(jì)算機(jī)根據(jù)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí))
• 預(yù)測(cè)分析(基于過(guò)去和歷史數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)和未來(lái)見(jiàn)解)
• 深度學(xué)習(xí)(分析和提取大量非托管數(shù)據(jù))

盡管大數(shù)據(jù)分析有許多分析數(shù)據(jù)的可能性和方法，但還要關(guān)注預(yù)測(cè)分析及其在2021年的表現(xiàn)形式。

預(yù)測(cè)分析現(xiàn)在的地位如何?

根據(jù)IBM公司的研究，大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析屬于高級(jí)分析。它能夠借助歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。企業(yè)使用預(yù)測(cè)分析，借助于可以預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)模式，了解其風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。

預(yù)測(cè)分析也屬于大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)。如今，企業(yè)使用事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、設(shè)備日志文件、圖像、視頻、傳感器和其他數(shù)據(jù)源來(lái)獲取見(jiàn)解。企業(yè)可以借助深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法從這些數(shù)據(jù)中提取信息。那么能從提取數(shù)據(jù)中得到什么?將看到數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的模式，并能夠預(yù)測(cè)未來(lái)事件。例如，算法方法包括線性和非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹(shù)。

預(yù)測(cè)分析在銀行、醫(yī)療保健、人力資源、營(yíng)銷和銷售、零售和供應(yīng)鏈等行業(yè)最有幫助。據(jù)Statista公司發(fā)布的調(diào)查報(bào)告，到2022年，全球預(yù)測(cè)分析市場(chǎng)將帶來(lái)110億美元的收入，因?yàn)樵絹?lái)越多的企業(yè)將預(yù)測(cè)分析大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于幾乎所有領(lǐng)域：從欺詐檢測(cè)到醫(yī)療診斷。

預(yù)測(cè)分析的類型是什么?

一般來(lái)說(shuō)，有三種類型的預(yù)測(cè)分析業(yè)務(wù)可以應(yīng)用于：

• 預(yù)測(cè)建模
• 描述性建模
• 決策建模

1.預(yù)測(cè)建模

預(yù)測(cè)建模需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)才能預(yù)測(cè)結(jié)果。預(yù)測(cè)建模的主要目標(biāo)是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，企業(yè)可以借助預(yù)測(cè)建模來(lái)預(yù)測(cè)客戶的行為和信用風(fēng)險(xiǎn)。

2.描述性建模

描述性建模傾向于將客戶劃分為多個(gè)組來(lái)描述數(shù)據(jù)集中的某些關(guān)系。因此，可以得到客戶和產(chǎn)品之間不同關(guān)系的摘要，例如，考慮年齡、地位、性別等因素的產(chǎn)品偏好。

3.決策建模

決策建模顯示了決策中元素之間的清晰關(guān)系。這些可能是數(shù)據(jù)、決策和預(yù)測(cè)結(jié)果。要素之間的關(guān)系可以潛在地預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果，增加所需結(jié)果的概率。

預(yù)測(cè)分析的好處是什么?

在預(yù)測(cè)分析的幫助下，企業(yè)都可以獲得8大好處。因此應(yīng)用預(yù)測(cè)分析可以：

• 使企業(yè)在市場(chǎng)上更具競(jìng)爭(zhēng)力
• 開(kāi)拓新產(chǎn)品(服務(wù))機(jī)會(huì)
• 優(yōu)化產(chǎn)品(服務(wù))的性能
• 根據(jù)客戶偏好獲取見(jiàn)解
• 減少成本浪費(fèi)和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生
• 立即解決問(wèn)題
• 100%滿足用戶需求
• 改善協(xié)作

預(yù)測(cè)分析的其他潛在好處在于檢測(cè)：

• 針對(duì)可能的欺詐行為提出警告
• 模式一致性以便改進(jìn)
• 可以防止的非法行為
• 可以優(yōu)化的營(yíng)銷活動(dòng)缺陷
• 了解客戶的購(gòu)買偏好
• 規(guī)劃可提高的勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)
• 可以分析的客戶流失率
• 可以分析的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)度

預(yù)測(cè)分析是如何工作的?

為了利用預(yù)測(cè)分析，企業(yè)開(kāi)展每個(gè)業(yè)務(wù)都應(yīng)該采用一個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)。例如，其目標(biāo)可能是降低成本、優(yōu)化時(shí)間和消除浪費(fèi)。這一目標(biāo)可以借助其中一個(gè)預(yù)測(cè)分析模型來(lái)支持，以處理大量數(shù)據(jù)并獲得最初期望的結(jié)果。

基于以上解釋，以下定義一些應(yīng)用于預(yù)測(cè)分析的基本步驟。例如，為了預(yù)測(cè)銷售收入，必須：

步驟1：從多個(gè)來(lái)源獲取數(shù)據(jù)，特別是有產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、營(yíng)銷預(yù)算和國(guó)民生產(chǎn)總值(GDP)值的來(lái)源。

步驟2：從任何不必要的成分中清除數(shù)據(jù)，并根據(jù)類似的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行累積或分組。

步驟3：創(chuàng)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于收入預(yù)測(cè)。

步驟4：將模型開(kāi)發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境中，并使其可通過(guò)其他應(yīng)用程序訪問(wèn)。

大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)分析的比較

大數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析在某些情況下聽(tīng)起來(lái)很相似，但它們并不是一回事。所以需要更仔細(xì)地比較預(yù)測(cè)分析和大數(shù)據(jù)，以了解它們的不同之處。

企業(yè)是如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析的?

為了預(yù)測(cè)未來(lái)事件，預(yù)測(cè)分析確定了有意義的大數(shù)據(jù)模式。預(yù)測(cè)分析可以應(yīng)用于當(dāng)前、過(guò)去和未來(lái)的未知數(shù)據(jù)。使用大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析能夠提供有價(jià)值的商業(yè)智能。

為了產(chǎn)生影響，大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析有幾個(gè)工作模型，其中包括：

(1)決策樹(shù)

該模型看起來(lái)像一棵樹(shù)，其中樹(shù)的分支表示可用的選擇，而葉子表示決策。該模型使用簡(jiǎn)單，可以節(jié)省企業(yè)在緊急決策中的時(shí)間，并在短時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)最佳結(jié)果。

(2)回歸

這一模型用于統(tǒng)計(jì)分析，如果在統(tǒng)計(jì)分析中有大量數(shù)據(jù)，需要確定某些模式。此外，輸入之間應(yīng)該存在線性關(guān)系。該模型構(gòu)成了一個(gè)公式，顯示了數(shù)據(jù)集中所有輸入之間的具體關(guān)系。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這個(gè)模型在某種程度上模仿了人腦的工作原理。它處理應(yīng)用于人工智能和模式識(shí)別的復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系。由于大量數(shù)據(jù)存在問(wèn)題，需要了解輸入和輸出之間的關(guān)系，或者需要預(yù)測(cè)事件，因此該模型是一個(gè)有用的工具。

利用預(yù)測(cè)分析的行業(yè)和項(xiàng)目

需要分析大量數(shù)據(jù)的行業(yè)正在積極使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。這些行業(yè)包括：

• 保健
• 零售
• 銀行
• 制造
• 公共交通
• 網(wǎng)絡(luò)安全

適合使用大數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析的項(xiàng)目包括：

• 用于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)
• 健康狀況預(yù)測(cè)
• 云服務(wù)器中的異常檢測(cè)
• 大數(shù)據(jù)職位簡(jiǎn)介招聘
• 大數(shù)據(jù)采集中的惡意用戶檢測(cè)
• 游客行為分析
• 信用評(píng)分
• 電價(jià)預(yù)測(cè)

此外還有很多適合的項(xiàng)目，而預(yù)測(cè)分析幾乎適用于任何事情和任何地方。

Inoxof公司的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)

Inoxoft公司主要提供數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，可幫助用戶從數(shù)據(jù)中收集寶貴的見(jiàn)解，并在戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)術(shù)層面應(yīng)用有效的解決方案。

Inoxoft公司提供以下方面的專業(yè)知識(shí)：

• 自然語(yǔ)言處理
• 計(jì)算機(jī)視覺(jué)
• 預(yù)測(cè)分析
• 銷售預(yù)測(cè)
• 定價(jià)分析
• 營(yíng)銷優(yōu)化

結(jié)論

大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)分析可以通過(guò)分析、分組和清理所有不相關(guān)信息的消費(fèi)者數(shù)據(jù)集幫助企業(yè)推進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展。大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析使企業(yè)能夠展望未來(lái)，并根據(jù)過(guò)去和現(xiàn)在的經(jīng)驗(yàn)以及預(yù)先規(guī)劃的未來(lái)方向促進(jìn)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。