予測分析のためのデータブレンディングの手順

Published on 30 May 2022

近年、データの量と多様性が大幅に拡大し、分析に対する期待も高まっています。先月の出来事を示す従来のダッシュボードは、もはや意思決定者にとって受け入れられません。

競争で優位に立ち、会社の収益を向上させるためには、データアナリストは将来何が起こる可能性があるかを理解し、企業が大きな変化を実装する準備を整える必要があります。

予測分析により、現在のデータと過去のデータを調べて、企業は将来の発生の可能性をより深く理解し予測することで、競争上の優位性を獲得できるようになります。

予測分析の最も難しい部分は、分析に適したデータを準備することです。ここでは、データの混合が役立つ場合があります。

データブレンディングとは何ですか?

単一のデータソースを扱うデータアナリストの目的達成手段として始まったものが、さまざまなデータソースを組み合わせる必要性へと進化しました。

この成長を通じて、データブレンディングにより、業種のアナリストは多数のソースからのデータにアクセスして組み合わせ、より優れたビジネス上の意思決定を可能にするより深い知識を提供できるようになっています。

アナリストは、データブレンディングを利用して分析データセットを作成し、特定のビジネス上の問題に答えたり、機会を活用したりして、消費者の好み、マーケティングキャンペーンの結果、財務運営、サイトや商品の最適化などに関する洞察を得ます。

より優れた予測分析/モデル/結果を得るには、適切なデータを扱っていることを確認する必要があります。ただし、最も適切な判断を下すには、これまで以上に多くのデータソースと形式を含める必要があります。

予測分析のためのデータブレンディングにより、アナリストはモデルの開発、レビュー、展開に多くの労力を費やすことができ、データの準備に費やす時間が短縮されます。

予測分析を試みるアナリストは次のような問題に直面します。

Southern States Cooperative は、マーケティング業務の強化に Alteryx の予測分析ソリューションを大いに活用しています。

組織は、多数のソースから関連するマーケティングおよび消費者データすべてにアクセスして組み合わせ、予測分析と空間分析を実施して、ターゲットを絞ったメールの潜在的見込みの高い見込み客を特定することができました。

洞察を得るまでの時間を数週間から数時間に短縮し、得られる洞察の数を増やすことで、同社はキャンペーンの応答率を平均でほぼ 200% 向上させることができました。

組織全体で数十の分析アプリが導入されました。これらはすべてコーディングなしで作成され、データの抽出、精製、探索、モデリングなどの機能を統一されたプロセスで実行します。

Whitepapers Online でのみ提供される予測分析のためのデータブレンディングの手順について詳しくは、Alteryx のホワイトペーパーをダウンロードしてください。