Como gerar análises preditivas com dados e dados orientados para o utilizador

Há duas maneiras de ir sobre como gerar ou implementar análise preditiva: puramente com base em seus dados (com nenhum conhecimento prévio de que você está depois) ou com um objetivo de negócio proposto que os dados podem ou não apoiar. Você não tem que escolher um ou o outro: as duas abordagens podem ser complementares. Cada um tem suas vantagens e desvantagens.

Ambas as abordagens de análise preditiva tem sua gestão de risco manter limitations- em mente que você interrogar seus resultados. Que abordagem você encontra para ser promissor de bons resultados e relativamente seguro?

Combinando os dois tipos de análise capacita sua empresa e permite-lhe expandir a sua compreensão, percepção e consciência do seu negócio e seus clientes. Não faz o seu processo de decisão mais inteligente e, posteriormente, mais rentável.

Como gerar análises preditivas baseadas em dados

Se você está baseando sua análise puramente em dados existentes, você pode usar dados internos - acumulado pela sua empresa ao longo dos anos - ou dados externos (muitas vezes adquiridos de uma fonte fora da empresa) que é relevante para sua linha de negócios.

Video: Modelo Lógico - Aula 04 - Bancos de Dados 2016.2

Para dar sentido a esses dados, você pode empregar ferramentas de mineração de dados para superar tanto a sua complexidade e SIZE- revelar alguns padrões que você não estava ciente de- descobrir algumas associações e links dentro de seu data- e usar suas descobertas para gerar novas categorizações, novo insights e nova compreensão.

análise orientada por dados podem mesmo revelar uma jóia ou dois que podem melhorar radicalmente o seu negócio - que dá a esta abordagem um elemento de surpresa que se alimenta de curiosidade e constrói antecipação.

Video: Modelo Lógico Orientado a Objetos - Aula 05 - Bancos de Dados 2015.2

análise baseada em dados é mais adequado para grandes conjuntos de dados, porque é difícil para os seres humanos a envolver suas mentes em torno de enormes quantidades de dados. ferramentas de mineração de dados e técnicas de visualização ajudá-lo a obter um olhar mais atento e cortar a massa esmagadora de dados para baixo ao tamanho. Manter estes princípios gerais em mente:

• A mais completa seus dados é, melhor o resultado das análises baseadas em dados. Se você tiver dados extensa que tem informações importantes para as variáveis ​​que você está medindo, e se estende por um período prolongado de tempo, você está garantido para descobrir algo novo sobre o seu negócio.

• analytics data-driven é neutro porque nenhum conhecimento prévio sobre os dados é necessário e você não está atrás de um objetivo específico em particular, mas analisando os dados para o bem dela.

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  A natureza desta análise é ampla e não se preocupa com uma pesquisa específica ou validação de uma ideia preconcebida. Esta abordagem para a análise pode ser visto como uma espécie de mineração de dados aleatórios e amplo.

• Se você realizar essa análise de dados, e se você aprender algo sobre o seu negócio a partir da análise, você ainda precisa decidir se os resultados que você está recebendo vale a pena implementar ou agir em cima.

• Depender exclusivamente de análises baseadas em dados acrescenta algum risco para as decisões de negócio resultantes. Você pode, no entanto, limitar esse risco, incorporando algumas das realismo que caracteriza análise orientados para o utilizador.

  Quando os dados do mundo real prova (ou pelo menos suporta) a correção de suas idéias originais, então a decisão adequada é praticamente já fez. Quando um palpite informado é validado pelos dados, toda a análise mostra-se como impulsionado por idéias estratégicas que eram vale a pena perseguir e verificar.

Como gerar análises preditivas orientados para o utilizador

o orientada para o utilizador abordagem para análise preditiva começa com você (ou seus gestores) conceber idéias e, em seguida, refugiando-se em seus dados para ver se essas idéias têm mérito, estaria testes, e são apoiados pelos dados.

Video: Banco de dados orientados a Objetos

Os dados de teste podem ser um subconjunto muito pequeno de seu negócio total de data- é algo que você definir e escolher como você considere relevante para testar suas idéias.

O processo de escolher os conjuntos de dados corretos e concepção de métodos de teste precisos - na verdade, todo o processo desde o início até a adoção - tem de ser guiada por cuidadosa consideração e planejamento meticuloso.

analytics orientados para o utilizador requer não só o pensamento estratégico, mas também o suficiente conhecimento profundo do domínio do negócio para fazer backup do strategizing. Visão e intuição pode ser muito útil aqui- você está procurando como os dados presta apoio específico às idéias que você considere importante e estratégico. Esta abordagem para a análise preditiva é definido pelo âmbito das idéias que você está sondando. A tomada de decisão se torna mais fácil quando os dados apoia as suas ideias.

O processo de sondar suas ideias podem não ser tão simples como analisar conjuntos de dados inteiros. Ele também pode ser afectada pela sua tendência para demonstrar a veracidade de seus pressupostos iniciais.

Video: Webdev

Aqui está uma comparação de dados baseadas em dados e orientados para o utilizador.