預(yù)測(cè)分析定義
——挖掘數(shù)據(jù)，增加收益率—英國電信
2003/07/17
毫無疑問，精確的數(shù)據(jù)分析對(duì)很多企業(yè)來講都相當(dāng)重要。決策者可以通過數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的未來作出更全面的分析和最明智的決策，但是真正的數(shù)據(jù)分析并不是分析調(diào)查過程中的唯一步驟。要想得到最精確的分析并將它報(bào)告給決策者，你必須要能夠設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，收集數(shù)據(jù)，輕松地訪問和管理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，然后共享你的分析結(jié)果。分析的過程應(yīng)該是包含以上這些步驟。
為了完成一個(gè)端到端的分析，分析家需要一套不會(huì)妨礙他們工作或者降低他們工作效率的工具。但是，事實(shí)上很多分析家都缺乏一個(gè)能夠給他們廣泛的，靈活的分析方法的解決方案，更難有一個(gè)能覆蓋分析過程中的每個(gè)步驟的解決方案。有一個(gè)方法能幫助分析家得到一個(gè)覆蓋整個(gè)分析過程中的每個(gè)步驟的解決方案，那就是利用多個(gè)廠商的不同軟件自己來建立解決方案。但問題是分析家將陷入軟件兼容性的問題，內(nèi)部文件格式的問題，這導(dǎo)致他們花很多時(shí)間在一些新問題上，而不是去尋找結(jié)果。
預(yù)測(cè)分析
預(yù)測(cè)分析與企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）和客戶關(guān)系管理(CRM)相似，它們都是一個(gè)商業(yè)過程和一套相關(guān)的技術(shù)。預(yù)測(cè)分析通過運(yùn)用尖端的分析技術(shù)處理企業(yè)的數(shù)據(jù)從而影響組織的業(yè)務(wù)知識(shí)。因而洞察力能導(dǎo)致人作為客戶，員工，病人，學(xué)生和市民時(shí)的明顯的行為變化。
預(yù)測(cè)分析的過程始于研究特殊的商業(yè)問題所涉及到的數(shù)據(jù)如何來描述人的特征，態(tài)度和行為。這些數(shù)字化的，自由組合的一套數(shù)據(jù)來源于內(nèi)部系統(tǒng)和第三方供應(yīng)者，分析家利用統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)和其他的計(jì)算方法來篩選，轉(zhuǎn)換和評(píng)估這些數(shù)據(jù)。這些技術(shù)為分類，細(xì)分，預(yù)測(cè)，模式識(shí)別，順序和聯(lián)合決策，不規(guī)則鑒定，成形，規(guī)則感應(yīng)，文本挖掘和先進(jìn)的可視化產(chǎn)生模型。
將預(yù)測(cè)分析模型和組織的業(yè)務(wù)知識(shí)結(jié)合起來，提供諸如獲取和保留客戶能力、銷售和交叉銷售、欺詐檢測(cè)和成果改善等關(guān)鍵問題的深入見解。圍繞這些問題來衡量不確定的因素，預(yù)測(cè)分析能控制預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)管理，精煉關(guān)鍵的決策過程，反復(fù)測(cè)試潛在的行為和它們之間可能的因果關(guān)系。這些發(fā)現(xiàn)和它們相應(yīng)的商業(yè)規(guī)則可以被運(yùn)用到一線的操作系統(tǒng)來確定新的收入機(jī)會(huì)，節(jié)約成本，改進(jìn)重復(fù)步驟和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
預(yù)測(cè)分析承擔(dān)了組織戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)上的重任，這些組織認(rèn)可鎖定在現(xiàn)存企業(yè)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在價(jià)值。從戰(zhàn)略上來看，預(yù)測(cè)分析為迅速的確定，客觀地評(píng)估和穩(wěn)定追擊一個(gè)新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)提供了數(shù)量上的基礎(chǔ)。從戰(zhàn)術(shù)上來看，預(yù)測(cè)分析能很好的鑒別誰是目標(biāo)客戶，怎樣得到目標(biāo)客戶，何時(shí)簽約和應(yīng)該進(jìn)行什么樣的信息交流。
挖掘數(shù)據(jù)，增加收益率---英國電信
數(shù)據(jù)：收集信息
相關(guān)客戶，產(chǎn)品，定單和歷史數(shù)據(jù)分散在企業(yè)內(nèi)部的各個(gè)部門。所以，在一個(gè)新的數(shù)據(jù)倉庫里，項(xiàng)目組首先要為數(shù)據(jù)營銷搜集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的預(yù)備需要大量的時(shí)間，因?yàn)閿?shù)據(jù)必須是從它在系統(tǒng)中所在的位置精選出來的，然后被匹配、篩選和分級(jí)。數(shù)據(jù)分析是在數(shù)據(jù)挖掘開始時(shí)最重要的任務(wù)。
工具包：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)隱藏的模式
為了挖掘數(shù)據(jù)樣本和發(fā)現(xiàn)潛在的模式和趨勢(shì)，英國電信選擇了高速的建模環(huán)境。一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘工具包為他的項(xiàng)目組提供了一個(gè)廣泛的分析方法，包括集群，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，聯(lián)合規(guī)則和決策樹。它也容易處理一般的數(shù)據(jù)問題，例如外層的，少見的和低價(jià)值的數(shù)據(jù)。
過程：分析數(shù)據(jù)和建立模型
項(xiàng)目組利用他們的主要產(chǎn)品來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模實(shí)驗(yàn)。在數(shù)據(jù)分析的過程中，項(xiàng)目組使用數(shù)據(jù)挖掘工具來鑒別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，熟悉數(shù)據(jù)、分配數(shù)據(jù)以及排除數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)屬性與商業(yè)采購之間沒有很大的關(guān)聯(lián)。因此它預(yù)測(cè)單獨(dú)數(shù)據(jù)的屬性與客戶購買產(chǎn)品的傾向之間的關(guān)系的能力是有標(biāo)準(zhǔn)的。例如，兩個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字區(qū)域代碼和一個(gè)地理指示器很明顯地與反應(yīng)和采購數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。
在分析結(jié)束之后，項(xiàng)目組要利用決策樹很快地建立和測(cè)試一系列的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ�。�?shù)據(jù)挖掘讓你實(shí)驗(yàn)很多的想法并能迅速地排除那些失敗的想法，這樣可以減少失敗的成本。你可以在很短的時(shí)間內(nèi)建立很多解釋性的模型。
倘若銷售和營銷擁有一張“最有價(jià)值的客戶”名單。
數(shù)據(jù)挖掘的主要結(jié)果是洞察數(shù)據(jù)—這就是數(shù)據(jù)挖掘的意義所在—那些洞察的真實(shí)表現(xiàn)。我們?yōu)殇N售和營銷提供客戶的清單和圖表，并說明為什么這些是公司應(yīng)該跟蹤的客戶。圖表顯示為什么這些是他們應(yīng)該談及商業(yè)產(chǎn)品的客戶。
改善直接郵件響應(yīng)率，使之增加100%
高科技產(chǎn)品項(xiàng)目增加的問題關(guān)于你可以在商業(yè)中利用數(shù)據(jù)挖掘來獲得利益。利用數(shù)據(jù)挖掘，探測(cè)數(shù)據(jù)分析和可視化能夠刺激我們預(yù)先開發(fā)客戶滿意度選擇標(biāo)準(zhǔn)。“即使在完成最終的模型之前我們也可以超越我們最初的目標(biāo)---并使直接郵件響應(yīng)率增加100%”，O'Brien說。
更多的遺留下來的工作還需要去完成。接下來項(xiàng)目組計(jì)劃用數(shù)據(jù)挖掘來確定對(duì)我們來說哪個(gè)客戶能夠帶來最大的潛在的利潤，其中哪些客戶需要很多的關(guān)注但是他們并不會(huì)購買公司的產(chǎn)品。將來，項(xiàng)目組可能也會(huì)嘗試確定相應(yīng)的客戶背叛模式，它們通常是融和在一起的。
建模：投資回報(bào)率
成功的客戶縱覽需要商業(yè)知識(shí)，正確的數(shù)據(jù)---和正確的產(chǎn)品。英國電信的新建模項(xiàng)目，在產(chǎn)品和活動(dòng)的生命周期中瞄準(zhǔn)客戶，確定變化的市場(chǎng)趨勢(shì)并改善它在不同的市場(chǎng)分割里的洞察力。在每一個(gè)步驟中，數(shù)據(jù)挖掘工作將利用快速的，統(tǒng)計(jì)上的分析來支持營銷。那么你的回報(bào)是什么呢？正如商業(yè)項(xiàng)目所展示的，你將獲得更好的客戶和更高的銷售額。
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