Das Problem mit Berufung auf nur einer Predictive Analysis
Wie Sie wahrscheinlich erraten, Predictive Analytics ist keine one-size-fits-all-Aktivität - noch sind die Ergebnisse einmal und für alles Mögliche. Für die Technik richtig funktioniert, müssen Sie es immer wieder im Laufe der Zeit gelten - so dass Sie ein Gesamtkonzept benötigen, die gut Ihr Unternehmen passt. Der Erfolg Ihres Predictive Analytics-Projekts hängt von mehreren Faktoren ab:
Die Art Ihrer Daten
Die Art Ihres Unternehmens und seiner Kultur
Die Verfügbarkeit der in-house Expertise
Zugang zu geeigneten Analysetools
Der Ansatz, den Sie wählen, wird die Ausgabe des Modells beeinflussen, um den Prozess die Ergebnisse der Analyse und die Interpretation ihrer Prognosen. Und ein Konzept der Wahl ist kein Spaziergang im Park. Es gibt viele Dinge, die schief, viele Fallen gehen können, die Sie in fallen können, und irreführende Wege, die Sie ergreifen können.
Glücklicherweise können Sie gegen diese Gefahren schützen, indem ein paar weise Praktiken früh Annahme:
Kontinuierlich testen Sie die Ergebnisse Ihrer Predictive Analytics-Modell. Nicht auf die Ergebnisse eines einzigen Analyse- verlassen stattdessen laufen mehrere parallel analysiert - und ihre Ergebnisse vergleichen.
Run, Test, vergleichen und mehrere Modelle und ihre Ergebnisse zu bewerten. Verwenden Sie so viele Simulationen wie möglich, und überprüfen, wie viele Permutationen, wie Sie können. Einige Einschränkungen in Ihre Daten können nur ans Licht kommen, wenn man die Ergebnisse vergleichen Sie von Ihrem Modell erhalten zu denen, die Sie von anderen Modellen zu bekommen. Dann können Sie die Auswirkungen der einzelnen Ergebnisse des Modells beurteilen Vis- # 224 - vis Ihre Geschäftsziele.
Verwenden Sie mehrere Modelle so viele relevante Muster wie möglich in Ihre Daten zu identifizieren.