Steg för datablandning för prediktiv analys

Under de senaste åren har mängden och mångfalden av data ökat avsevärt, och det har även förväntningarna på analyser. En konventionell instrumentpanel som representerar förra månadens händelser är inte längre acceptabel för beslutsfattare.

För att ligga steget före konkurrenterna och förbättra företagets resultat måste dataanalytiker förstå vad som sannolikt kommer att inträffa i framtiden så att verksamheten kan vara bättre förberedd för att genomföra betydande förändringar.

Genom att undersöka aktuella och historiska data gör prediktiv analys det möjligt för företag att få en konkurrensfördel genom att bättre förstå och förutsäga möjligheten till framtida händelser.

Den svåraste komponenten i prediktiv analys är att förbereda lämplig data för analys. Här kan datablandning vara användbar.

Vad är datablandning?

Det som började som ett sätt att nå ett mål för en dataanalytiker som arbetade med en enda datakälla har utvecklats till behovet av att kombinera olika datakällor.

Under hela denna tillväxt har datablandning gjort det möjligt för analytiker inom branschen att få tillgång till och blanda data från många källor för att erbjuda djupare kunskap som möjliggör bättre affärsbeslut.

Analytiker använder datablandning för att skapa en analytisk datauppsättning för att besvara en viss affärsfråga eller dra nytta av en möjlighet, få insikt i konsumenternas preferenser, resultat av marknadsföringskampanjer, finansiell verksamhet, optimering av webbplats och varor och mycket mer.

Vad är Predictive Analytics' datablandning?

För bättre prediktiv analys/modeller/resultat måste du se till att du har att göra med lämplig data. Du måste dock inkludera fler datakällor och format än någonsin tidigare för att göra de bäst utbildade bedömningarna.

Datablandning för prediktiv analys gör det möjligt för analytiker att ägna mer ansträngning åt modellutveckling, granskning och implementering, och mindre tid på dataförberedelser.

Analytiker som försöker prediktiv analys brottas med:

• Tillgång till lämpliga typer och system av data;
• Förbereda och rengöra data;
• Sammanfoga olika datamängder;
• Tillhandahålla en repeterbar metod för framtida analys; och
• Förlita sig på att andra tillhandahåller den datauppsättning de behöver.

Alteryx's Predictive Analytics möjliggör kostnadsminskningar inom marknadsföring

Southern States Cooperative är starkt beroende av Alteryx prediktiva analyslösningar för att förbättra sin marknadsföringsverksamhet.

Djupare insikter

Organisationen kunde få tillgång till och kombinera all relevant marknadsförings- och konsumentdata från många källor och genomföra prediktiva och rumsliga analyser för att identifiera potentiella möjligheter för riktade utskick.

Timmar vs. veckor

Genom att minska tiden till insikt från veckor till bara timmar och öka antalet erhållna insikter kunde företaget öka kampanjens svarsfrekvens med nästan 200 procent i genomsnitt.

Enkelt arbetsflöde

Över hela organisationen distribuerades dussintals analytiska appar, som alla skapades utan kodning och utför funktioner som dataextraktion, rening, utforskning och modellering i en enhetlig process.

Ladda ner Alteryx whitepaper för att lära dig mer om steg för datablandning för prediktiv analys endast på Whitepapers Online.