Problemet med at regne med kun en forudsigende analyse - dummies

Som du sandsynligvis gættede, er predictive analytics ikke en one-size-fits-all aktivitet - heller ikke resultaterne en gang for alle. For at teknikken skal fungere korrekt, skal du anvende den igen og igen over tid - så du skal bruge en overordnet tilgang, der passer godt til din virksomhed. Succesen med dit prædiktive analyseprojekt afhænger af flere faktorer:

• Naturen af ​​dine data

• Arten af ​​din virksomhed og dens kultur

• Tilgængeligheden af ​​den interne ekspertise

• Adgang til relevante analyseværktøjer

Den fremgangsmåde du vælger vil påvirke modelens output, processen med at analysere resultaterne og fortolkningen af ​​dens prognoser. Og at vælge en tilgang er ingen tur i parken. Der er mange ting, der kan gå galt, mange fælder du kan falde ind i og vildledende stier du kan tage.

Du kan heldigvis forsvare dig mod disse faldgruber ved at vedtage et par kloge øvelser tidligt: ​​

• Kontinuerligt test resultaterne af din predictive analytics model. Stol ikke på resultaterne af en enkelt analyse; I stedet skal du køre flere analyser parallelt - og sammenligne deres resultater.

• Kør, test, sammenligne og evaluere flere modeller og deres resultater. Brug så mange simuleringer som muligt, og kontroller så mange permutationer som du kan. Nogle begrænsninger i dine data kan kun komme i betragtning, når du sammenligner de resultater, du får fra din model til dem, du får fra andre modeller. Derefter kan du vurdere virkningen af ​​hver models resultater i forhold til dine forretningsmål.

Brug flere modeller til at identificere så mange relevante mønstre som muligt i dine data.