4 совета по оптимизации аналитики для бизнес-прогнозирования
Прогнозный анализ может помочь финансовым директорам и другим руководителям изучить весь спектр рынка и оперативных данных, которые помогут им лучше прогнозировать результаты работы предприятия (например, выручку, прибыль, эксплуатационные затраты).
- Аналитика бизнеса
- Статьи
- 4 совета по оптимизации аналитики для бизнес-прогнозирования
Оглавление
Оптимизация аналитики
Прогнозный анализ может помочь финансовым директорам и другим руководителям изучить весь спектр рынка и оперативных данных, которые помогут им лучше прогнозировать результаты работы предприятия (например, выручку, прибыль, эксплуатационные затраты).
С помощью аналитики бизнес-руководители могут задавать и отвечать на такие вопросы, как «Куда мы направляемся?» и «Каков наилучший курс действий?»
Качество аналитики может быть повышено, если организация использует дисциплинированный подход к прогнозированию, опирается на дополнительные прогнозные модели и использует другие эффективные методы.
Мы предлагаем советы, которые помогут руководителям выжать максимум из аналитики, чтобы оптимизировать их бизнес-прогнозы.
- Определите бизнес-требования. Прогнозирование может применяться к различным аспектам бизнеса (н-р, изменения в уровне доходов в зависимости от региона продаж или категории продуктов, сдвиги в операционных расходах, расходах на оплату труда, для конкретного подразделения или должности). Руководители могут использовать предиктивный анализ, предсказывать тенденции и проводить статистический анализ и моделирование, что позволит им оптимизировать результаты и повысить производительность труда.
- Установите реалистичные цели. Прогнозирование-это предсказание того, что может произойти в будущем. Хотя использование предиктивной аналитики позволяет добиться высокой точности прогнозов, существует множество переменных, которые могут изменить реальные результаты (например, сдвиги в спросе на продукцию, изменения в настроениях, погоде на рынке, изменения в расходах на дистрибуцию и др.). Руководители могут использовать предиктивный анализ продаж, например, для решения таких вопросов: «Если мы изменим цену на этот продукт на восемь центов, как это повлияет на уровень конверсии и рентабельность?»
- Проводите разбор полетов. Гораздо интереснее предсказывать будущее, чем оглядываться назад на то, насколько хорошо (или плохо) сыграли прогнозы. И все-таки, оценка прогноза постфактум может помочь ЛПР выявить допущенные ошибки и возможные пропущенные переменные, и эта информация может быть использована для повышения точности будущих прогнозов.
- Создавайте атмосферу непрерывного обучения. Использование инструментов для предиктивной аналитики и исследования данных может помочь финансовым директорам и другим руководителям выявить сдвиги в бизнесе, которые могут служить ценными уроками для будущей деятельности (например, продажи определенной категории продукции имеют тенденцию к росту во время первого и третьего квартала). Отмечайте такие тенденции, поскольку они могут пригодиться для будущих прогнозов.
Что может сделать машинное обучение для вашего бизнеса прямо сейчас?
Этим вопросом задается множество бизнес-лидеров, поскольку ежедневно новшества в сфере ИИ и машинного обучения расширяют …
Почитать еще
Скользкий склон безудержной семантики
Недавняя статья под названием «Спящее будущее визуализации данных? Фотография »расширяет определение визуализации данных до нового предела.
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Визуализация данных и виртуальная реальность
Время от времени кто-то заявляет, что визуализация данных может быть улучшена при просмотре в виртуальной
Информационный шум
Чтобы тщательно, точно и четко информировать, мы должны определить предполагаемый сигнал, а затем усилить его,
Аналитическая зрелость
В течение последних двадцати лет ментальная модель зрелости аналитики соответствовала схеме, представленной ниже, начиная с
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
ETL или подготовки данных
Технологии извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которыми управляют исключительно ИТ, до недавнего времени были основным
Как начать карьеру в области науки о данных
Каждая область имеет уровень сложности, который человек должен оценить, прежде чем посвящать ему свое время
Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это