预测分析的数据融合步骤

近年来，数据的数量和多样性大幅增加，对分析的期望也随之增加。传统的显示上个月事件的仪表板已不再为决策者所接受。

为了保持竞争优势并提高公司的盈利能力，数据分析师必须了解未来可能发生的事情，以便企业能够更好地准备实施重大变革。

通过检查当前和历史数据，预测分析使公司能够更好地理解和预测未来发生的可能性，从而获得竞争优势。

预测分析中最困难的部分是准备适当的数据以供分析。此时，数据混合可能会很有用。

什么是数据混合？

它最初只是数据分析师使用单一数据源的一种手段，现在已经演变为结合各种数据源的需求。

在整个增长过程中，数据融合使业务线分析师能够访问和混合来自众多来源的数据，以提供更深入的知识，从而做出更好的业务决策。

分析师利用数据混合来创建分析数据集，以回答特定的业务问题或利用机会，深入了解消费者偏好、营销活动结果、财务运作、站点和商品优化等。

什么是预测分析的数据混合？

为了更好地进行预测分析/模型/结果，您必须确保处理适当的数据。但是，您必须包含比以往更多的数据源和格式，才能做出最明智的判断。

预测分析的数据混合使分析师能够将更多的精力投入到模型开发、审查和部署上，而将更少的时间投入到数据准备上。

尝试进行预测分析的分析师面临以下问题：

• 访问适当类型和系统的数据；
• 准备和清理数据；
• 连接各种数据集；
• 为将来的分析提供可重复的方法；以及
• 依靠其他人提供他们所需的数据集。

Alteryx 的预测分析可降低营销成本

南方各州合作社严重依赖 Alteryx 的预测分析解决方案来增强其营销业务。

更深入的见解

该组织能够访问和组合来自众多来源的所有相关营销和消费者数据，并进行预测和空间分析，以识别有针对性邮寄的高潜力潜在客户。

数小时 vs. 数周

通过将洞察获取时间从几周缩短至几小时，并增加所获取洞察的数量，该公司能够将活动响应率平均提高近 200％。

轻松的工作流程

在整个组织中部署了数十个分析应用程序，所有这些应用程序都是无需编码创建的，并在统一的流程中执行数据提取、净化、探索和建模等功能。

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