預測分析定義
——挖掘數據，增加收益率—英國電信
2003/07/17
毫無(wú)疑問(wèn)，精確的數據分析對很多企業(yè)來(lái)講都相當重要。決策者可以通過(guò)數據分析對企業(yè)的未來(lái)作出更全面的分析和最明智的決策，但是真正的數據分析并不是分析調查過(guò)程中的唯一步驟。要想得到最精確的分析并將它報告給決策者，你必須要能夠設計數據分析項目，收集數據，輕松地訪(fǎng)問(wèn)和管理數據，分析數據，然后共享你的分析結果。分析的過(guò)程應該是包含以上這些步驟。
為了完成一個(gè)端到端的分析，分析家需要一套不會(huì )妨礙他們工作或者降低他們工作效率的工具。但是，事實(shí)上很多分析家都缺乏一個(gè)能夠給他們廣泛的，靈活的分析方法的解決方案，更難有一個(gè)能覆蓋分析過(guò)程中的每個(gè)步驟的解決方案。有一個(gè)方法能幫助分析家得到一個(gè)覆蓋整個(gè)分析過(guò)程中的每個(gè)步驟的解決方案，那就是利用多個(gè)廠(chǎng)商的不同軟件自己來(lái)建立解決方案。但問(wèn)題是分析家將陷入軟件兼容性的問(wèn)題，內部文件格式的問(wèn)題，這導致他們花很多時(shí)間在一些新問(wèn)題上，而不是去尋找結果。
預測分析
預測分析與企業(yè)資源計劃（ERP）和客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)相似，它們都是一個(gè)商業(yè)過(guò)程和一套相關(guān)的技術(shù)。預測分析通過(guò)運用尖端的分析技術(shù)處理企業(yè)的數據從而影響組織的業(yè)務(wù)知識。因而洞察力能導致人作為客戶(hù)，員工，病人，學(xué)生和市民時(shí)的明顯的行為變化。
預測分析的過(guò)程始于研究特殊的商業(yè)問(wèn)題所涉及到的數據如何來(lái)描述人的特征，態(tài)度和行為。這些數字化的，自由組合的一套數據來(lái)源于內部系統和第三方供應者，分析家利用統計學(xué)，數學(xué)和其他的計算方法來(lái)篩選，轉換和評估這些數據。這些技術(shù)為分類(lèi)，細分，預測，模式識別，順序和聯(lián)合決策，不規則鑒定，成形，規則感應，文本挖掘和先進(jìn)的可視化產(chǎn)生模型。
將預測分析模型和組織的業(yè)務(wù)知識結合起來(lái)，提供諸如獲取和保留客戶(hù)能力、銷(xiāo)售和交叉銷(xiāo)售、欺詐檢測和成果改善等關(guān)鍵問(wèn)題的深入見(jiàn)解。圍繞這些問(wèn)題來(lái)衡量不確定的因素，預測分析能控制預期風(fēng)險管理，精煉關(guān)鍵的決策過(guò)程，反復測試潛在的行為和它們之間可能的因果關(guān)系。這些發(fā)現和它們相應的商業(yè)規則可以被運用到一線(xiàn)的操作系統來(lái)確定新的收入機會(huì )，節約成本，改進(jìn)重復步驟和維持競爭優(yōu)勢。
預測分析承擔了組織戰略和戰術(shù)上的重任，這些組織認可鎖定在現存企業(yè)數據中的內在價(jià)值。從戰略上來(lái)看，預測分析為迅速的確定，客觀(guān)地評估和穩定追擊一個(gè)新的市場(chǎng)機會(huì )提供了數量上的基礎。從戰術(shù)上來(lái)看，預測分析能很好的鑒別誰(shuí)是目標客戶(hù)，怎樣得到目標客戶(hù)，何時(shí)簽約和應該進(jìn)行什么樣的信息交流。
挖掘數據，增加收益率---英國電信
數據：收集信息
相關(guān)客戶(hù)，產(chǎn)品，定單和歷史數據分散在企業(yè)內部的各個(gè)部門(mén)。所以，在一個(gè)新的數據倉庫里，項目組首先要為數據營(yíng)銷(xiāo)搜集數據。數據的預備需要大量的時(shí)間，因為數據必須是從它在系統中所在的位置精選出來(lái)的，然后被匹配、篩選和分級。數據分析是在數據挖掘開(kāi)始時(shí)最重要的任務(wù)。
工具包：運用數據挖掘發(fā)現隱藏的模式
為了挖掘數據樣本和發(fā)現潛在的模式和趨勢，英國電信選擇了高速的建模環(huán)境。一個(gè)數據挖掘工具包為他的項目組提供了一個(gè)廣泛的分析方法，包括集群，系統網(wǎng)絡(luò )，聯(lián)合規則和決策樹(shù)。它也容易處理一般的數據問(wèn)題，例如外層的，少見(jiàn)的和低價(jià)值的數據。
過(guò)程：分析數據和建立模型
項目組利用他們的主要產(chǎn)品來(lái)進(jìn)行數據分析和建模實(shí)驗。在數據分析的過(guò)程中，項目組使用數據挖掘工具來(lái)鑒別數據質(zhì)量問(wèn)題，熟悉數據、分配數據以及排除數據，數據屬性與商業(yè)采購之間沒(méi)有很大的關(guān)聯(lián)。因此它預測單獨數據的屬性與客戶(hù)購買(mǎi)產(chǎn)品的傾向之間的關(guān)系的能力是有標準的。例如，兩個(gè)阿拉伯數字區域代碼和一個(gè)地理指示器很明顯地與反應和采購數據聯(lián)系起來(lái)。
在分析結束之后，項目組要利用決策樹(shù)很快地建立和測試一系列的實(shí)驗模型。數據挖掘讓你實(shí)驗很多的想法并能迅速地排除那些失敗的想法，這樣可以減少失敗的成本。你可以在很短的時(shí)間內建立很多解釋性的模型。
倘若銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)擁有一張“最有價(jià)值的客戶(hù)”名單。
數據挖掘的主要結果是洞察數據—這就是數據挖掘的意義所在—那些洞察的真實(shí)表現。我們?yōu)殇N(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)提供客戶(hù)的清單和圖表，并說(shuō)明為什么這些是公司應該跟蹤的客戶(hù)。圖表顯示為什么這些是他們應該談及商業(yè)產(chǎn)品的客戶(hù)。
改善直接郵件響應率，使之增加100%
高科技產(chǎn)品項目增加的問(wèn)題關(guān)于你可以在商業(yè)中利用數據挖掘來(lái)獲得利益。利用數據挖掘，探測數據分析和可視化能夠刺激我們預先開(kāi)發(fā)客戶(hù)滿(mǎn)意度選擇標準。“即使在完成最終的模型之前我們也可以超越我們最初的目標---并使直接郵件響應率增加100%”，O'Brien說(shuō)。
更多的遺留下來(lái)的工作還需要去完成。接下來(lái)項目組計劃用數據挖掘來(lái)確定對我們來(lái)說(shuō)哪個(gè)客戶(hù)能夠帶來(lái)最大的潛在的利潤，其中哪些客戶(hù)需要很多的關(guān)注但是他們并不會(huì )購買(mǎi)公司的產(chǎn)品。將來(lái)，項目組可能也會(huì )嘗試確定相應的客戶(hù)背叛模式，它們通常是融和在一起的。
建模：投資回報率
成功的客戶(hù)縱覽需要商業(yè)知識，正確的數據---和正確的產(chǎn)品。英國電信的新建模項目，在產(chǎn)品和活動(dòng)的生命周期中瞄準客戶(hù)，確定變化的市場(chǎng)趨勢并改善它在不同的市場(chǎng)分割里的洞察力。在每一個(gè)步驟中，數據挖掘工作將利用快速的，統計上的分析來(lái)支持營(yíng)銷(xiāo)。那么你的回報是什么呢？正如商業(yè)項目所展示的，你將獲得更好的客戶(hù)和更高的銷(xiāo)售額。
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