English

Предиктивная аналитика

Помогаем среднему и крупному бизнесу принимать правильные бизнес-решения при помощи анализа данных с применением технологий машинного обучения.

Что такое предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика, в широком смысле, — это анализ накопленных данных, изучая которые, можно выявить закономерности и предсказать возникновение некоторого события. Таким образом, анализируя имеющиеся данные, мы можем выявить закономерности, которые, в конечном итоге, приводят к тому или иному результату.

Подключая к процессу анализа данных технологии машинного обучения, мы имеем возможность строить наиболее сложные аналитические модели, и, соответственно получать более точную прогнозную информацию. Это позволяет компании оптимизировать собственную стратегию ведения бизнеса и принимать оптимальные решения в будущем.

Области применения

Предиктивная аналитика применима почти во всех сферах бизнеса. Мы лишь выделим наиболее популярные варианты её использования.

Ритейл

В ритейле предиктивная аналитика используется повсеместно. Сколько и какого типа товаров должно быть в конкретной торговой точке, какой будет спрос на товары в разные дни недели и сезоны, какие цены выставить на те или иные товары, на эти и многие другие вопросы поможет ответить предиктивная аналитика.

Производство

Еще одна востребованная область — это производство. Так, например, обрабатывая информацию о неисправностях оборудования, можно предсказывать его поломки в будущем, а следовательно, избегать их, или минимизировать их влияние на производственные процессы. Что в конечном итоге положительно скажется на выручке предприятия.

Финансовая сфера

Пожалуй, самым популярным направлением предиктивной аналитики в финансах, является борьба с фродом (обнаружение мошенничества). Еще одно важное направление — управление рисками и скоринг. Использование предиктивной аналитики помогает выявить неблагонадежных клиентов еще на стадии анкетирования.

Логистика

Построение аналитических моделей позволяет качественно улучшить логистические цепочки, что в прямую влияет на скорость доставки и итоговую прибыль компании. Во внимание принимаются множество факторов таких как погода, наиболее оптимальные маршруты, предсказание поломок транспорта, сезонность, загруженность дорог и многие другие.

Насколько точна предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика не является сервисом или программным обеспечением, которое при нажатии на условную кнопку покажет вам как создать идеальную аналитическую картину. Иными словами, чтобы получить качественную аналитику, необходимо приложить не только усилия разработчика, но и собрать всю необходимую информацию, которая есть у компании-заказчика. Приведем основные факторы, влияющие на точность.

Исторические данные — один из самых важных элементов качественной аналитики. Именно на данных строятся модели прогнозирования. И от качества, и глубины проработки данных зависит качество аналитики.
Еще один немаловажный фактор — количество параметров. Чем больше параметров используется при анализе, тем выше точность конечного результата.
Горизонт прогнозирования — показывает временной отрезок (час, день, неделя, месяц, год и т.д.), на который производится аналитика. Чем этот отрезок длиннее, тем сложнее производить аналитические расчеты.
Внешние факторы — климатические и природные факторы, политическая или экономическая ситуация, уровень конкуренции и т.д.
Модель прогнозирования также является важнейшим фактором точности предиктивной аналитики. Для каждого заказчика мы разрабатываем индивидуальную модель. Такой подход позволяет нам позволяет достичь максимальной точности

Как это работает

Перед тем как внедрять предиктивную аналитику, полезно знать основные этапы её проектирования.

Этап 1

Постановка задачи

Необходимо четко поставить цель, которую вы хотите достигнуть.

Этап 2

Сбор данных

Собираем исторические данные компании или данные из открытых источников.

Этап 3

Исследование данных

Анализируем собранные наборы данных и находим закономерности.

Этап 4

Построение модели

Разрабатываем индивидуальную прогнозную модель исходя из данных заказчика.

Заявка на предиктивную аналитику

Ваше имя *
Название компании *
Номер телефона *
+7
Поиск
    Почта *
    Сообщение *

    Нажимая на кнопку Отправить заявку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных.

    Отправить заявку