予測分析が重要な 7 つの理由

7 reasons why predictive analytics is important は、公開された証拠によりインターネットインフラ、ガバナンス、運用依存関係、または市場の可視性に関連しているため、BTW Media によってプロファイルされています。

予測分析とは、過去のデータに基づいて将来の結果の確率を特定するために、データ、統計アルゴリズム、機械学習技術を使用することです。その目標は、何が起こったかを知ることを超えて、将来何が起こるかについて可能な限り最善の評価を提供することです。

予測分析は、企業がより強固で情報に基づいた意思決定を行うのを支援できます。また、データのパターンや傾向を特定し、さまざまなビジネス機能が将来のイベントを確率的に判断できるようにします。

1. 不正検出

複数の分析手法を組み合わせることで、パターン検出を改善し、犯罪行動を特定し、不正を防止できます。サイバーセキュリティがますます懸念される中、高性能な行動分析は、ネットワーク上のすべてのアクションをリアルタイムで調べ、不正、ゼロデイ脆弱性、高度な持続的脅威を示す可能性のある異常を検出します。

予測分析は、顧客の反応や購入を判断し、クロスセルの機会を促進するために使用されます。予測モデルは、企業が最も収益性の高い顧客を引き付け、維持し、育成するのに役立ちます。

多くの企業が、在庫を予測しリソースを管理するために予測モデルを使用しています。航空会社は、航空券の価格を設定するために予測分析を使用しています。ホテルは、特定の夜の顧客数を予測して、稼働率を最大化し収益を増やそうとしています。予測分析により、組織はより効率的に運営できます。

クレジットスコアは、購入者のデフォルトの可能性を評価するために使用され、予測分析のよく知られた例です。クレジットスコアは、個人の信用力に関するすべての関連データを組み込んだ予測モデルによって生成される数値です。その他のリスク関連の用途には、保険金請求や債権回収があります。

予測分析は、顧客の行動や好みを理解したい小売業者にとって不可欠です。データから得られた洞察により、商品の分類、価格設定、プロモーションなどについて、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。

銀行は、信用商品や投資商品、さらには為替取引についても、より情報に基づいた意思決定を行うために予測分析を使用しています。銀行セクターに関連するデータセットは、デフォルトのリスクがある顧客を識別するパターンを形成します。

保険契約の引受プロセスでは、予測分析がよく使用されます。過去の保険金請求データを分析することで、保険会社は将来の請求リスクが高い可能性を示すパターンを特定します。確率と予測に基づいて、保険会社は個別の保険契約や保険契約グループの保険料を調整したり、補償を完全に拒否したりすることができます。