O problema com a depender de apenas uma análise preditiva
Como você provavelmente adivinhou, a análise preditiva não é um one-size-fits-all atividade - nem são seus resultados uma vez e para todos. Para a técnica funcione corretamente, você tem que aplicá-lo uma e outra vez ao longo do tempo - assim você vai precisar de uma abordagem global que se encaixa bem o seu negócio. O sucesso do seu projeto de análise preditiva depende de vários fatores:
A natureza dos seus dados
A natureza do seu negócio e da sua cultura
A disponibilidade da perícia in-house
Acesso a ferramentas analíticas adequadas
A abordagem que você escolher vai influenciar a saída do modelo, o processo de análise de seus resultados, ea interpretação das suas previsões. E escolher uma abordagem não é nenhum passeio no parque. Há muitas coisas que podem dar errado, muitas armadilhas que você pode cair e caminhos enganosos que você pode tomar.
Felizmente, você pode se defender contra essas armadilhas adotando um par de práticas sábias logo no início:
Continuamente testar os resultados de seu modelo de análise preditiva. Não confie nos resultados de um único Analysis vez, múltiplos executar análises em paralelo - e comparar o seu resultado.
Executar, testar, comparar e avaliar vários modelos e seus resultados. Use como muitas simulações que puder, e verificar como muitas permutações que puder. Algumas limitações em seus dados só pode vir à tona quando se comparam os resultados que você começa a partir de seu modelo para aqueles que você recebe de outros modelos. Depois, você pode avaliar o impacto dos resultados de cada modelo vis-à-vis seus objetivos de negócios.
Usar vários modelos para identificar como muitos padrões relevantes quanto possível em seus dados.