Video: The power of vulnerability | Brené Brown 2025
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.