预测分析策略以超越竞争对手

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预测分析是一种研究过去并结合复杂数学和创造性视觉传达来预测未来的方法。 预测分析是一种研究过去并结合复杂数学和创造性视觉传达来预测未来的方法。  企业预测分析策略的目标是预测将影响公司利润的未来趋势，并利用该信息做出更好的决策。 能够比竞争对手做得更好的企业将赢得成本降低、收入增加和快乐的股东。 那么，在这场知识竞赛中，一家公司如何才能获得方格旗呢？ 预测方格旗 在谈论大数据时，您可能会认为答案是“分析大量数据”，但事实并非如此。你可以从一开始就分析 Twitter、世界上每一米的所有传感器数据、以及欧洲每个人的基因组，而不会在商业上取得成功。你可能会让很多数据极客惊叹不已！但说到底，大数据只是数据。 无论数据大小，数据分析只有与您需要做出的决策相关时才重要。 在对大量未开发数据（“新石油”）的兴奋中迷失的一件事是，许多公司没有从他们已经拥有的数据中获得全部价值。



尽管如此这些新的数据源对于想要取得成功的企业来说确实具有隐藏的价值。正因为如此，人们投入了大量的技术努力来创造新的数据处理方法。 为利用海量数据源而开发的策略也可用于提高对我们通常不认为是“大数据”的数据集进行预测分析的成功率。 这项技术就像预测分析过程中的涡轮增压器或一氧化二氮增压器。 更多阅读 绿色数据中心 绿色数据中心使数据驱动的实体更具可持续性 NIST 800-171 保障措施帮助非联邦网络处理 CUI 数据在自动化医疗流 巴拿马电话号码表 程以改善患者治疗结果中的作用 数据挖掘真的有助于白标 SEO 吗？ IT 硬件初创公司利用数据分析进行市场研究 数据科学在很多方面与任何其他科学没有什么不同。有几种方法可以实现飞跃。幸运的意外总会发生。如果敏锐的头脑能够准确地解释异常现象，那可以给我们带来一些惊人的进步。有时，新的见解只是思考已知事物的新方式。但在绝大多数情况下， 任何知识领域的大多数进步都来自于多次重复的集中实验和迭代。 “我没有失败。我刚刚发现了 10,000 种行不通的方法。” - 托马斯·爱迪生 更好的预测分析的关键在于促进知识进步的自然过程。



任何能让数据分析师更快地设计预测分析模型、更快地测试它们、更快地调整它们、更快地迭代和完善它们的策略，都将使他们比行动缓慢的同事更具优势。 能够在竞争对手测试 10 个预测模型的时间内测试 100 或 1000 个预测模型的数据科学家将为他们的公司赢得更清晰、更准确的预测。 预测分析竞赛 人们忘记了标准分析数据集远非“小”。多年来，数据分析师一直在做出妥协，以利用有限的技术资源获得尽可能多的商业价值。 大多数分析算法应用于样本聚合中的样本，即实际可用数据的一小部分。这种处理能力可以让分析师查看整个数据集，真正看到正常数据集中的大局，而不是使用微小的样本，并且在开始工作之前必须弄清楚他们可能需要哪些数据列或数据聚合。可能不符合“大数据”的资格。多个数据集组合在一起可以提供更有价值的业务见解。由于大数据革命推动的处理技术的进步，许多数据分析师梦想的集成建模现在可以实现。