預(yù)測(cè)分析行業(yè)應(yīng)用

制造業(yè)

預(yù)測(cè)分析幫助制造業(yè)高效維護(hù)運(yùn)營(yíng)并更好地控制成本。

一直以來，制造業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是在生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)商品的同時(shí)在每一步流程中優(yōu)化資源。多年來，制造商已經(jīng)制定了一系列成熟的方法來控制質(zhì)量、管理供應(yīng)鏈和維護(hù)設(shè)備。如今，面對(duì)著持續(xù)的成本控制工作，工廠管理人員、維護(hù)工程師和質(zhì)量控制的監(jiān)督執(zhí)行人員都希望知道如何在維持質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)避免昂貴的非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間或設(shè)備故障，以及如何控制維護(hù)、修理和大修(MRO)業(yè)務(wù)的人力和庫(kù)存成本。此外，財(cái)務(wù)和客戶服務(wù)部門的管理人員，以及最終的高管級(jí)別的管理人員，與生產(chǎn)流程能否很好地交付成品息息相關(guān)。

IBM SPSS預(yù)測(cè)分析幫助制造商最大限度地減少非計(jì)劃性維護(hù)的停機(jī)時(shí)間，真正消除不必要的維護(hù)，并很好的預(yù)測(cè)保修費(fèi)用，從而達(dá)到新的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，并節(jié)約資金。它可用于生產(chǎn)線的預(yù)測(cè)分析，及時(shí)維護(hù)防止故障導(dǎo)致生產(chǎn)中斷，可以解決一系列客戶服務(wù)問題，其中包括顧客對(duì)因計(jì)劃外維修和產(chǎn)品故障而造成停機(jī)的投訴。并可用于汽車、電子、航空航天、化學(xué)品和石油等不同行業(yè)的制造業(yè)務(wù)。

犯罪預(yù)測(cè)與預(yù)防

預(yù)測(cè)分析利用先進(jìn)的分析技術(shù)營(yíng)造安全的公共環(huán)境。

為確保公共安全，執(zhí)法人員一直主要依靠個(gè)人直覺和可用信息來完成任務(wù)。為了能夠更加智慧地工作，許多警務(wù)組織正在充分合理地利用他們獲得和存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化信息（如犯罪和罪犯數(shù)據(jù)）和非結(jié)構(gòu)化信息（在溝通和監(jiān)督過程中取得的影音資料）。通過匯總、分析這些龐大的數(shù)據(jù)，得出的信息不僅有助于了解過去發(fā)生的情況，還能夠幫助預(yù)測(cè)將來可能發(fā)生的事件。

利用歷史犯罪事件、檔案資料、地圖和類型學(xué)以及誘發(fā)因素（如天氣）和觸發(fā)事件（如假期或發(fā)薪日）等數(shù)據(jù)，警務(wù)人員將可以：確定暴力犯罪頻繁發(fā)生的區(qū)域；將地區(qū)性或全國(guó)性流氓團(tuán)伙活動(dòng)與本地事件進(jìn)行匹配；剖析犯罪行為以發(fā)現(xiàn)相似點(diǎn)，將犯罪行為與有犯罪記錄的罪犯掛鉤；找出最可能誘發(fā)暴力犯罪的條件，預(yù)測(cè)將來可能發(fā)生這些犯罪活動(dòng)的時(shí)間和地點(diǎn)；確定重新犯罪的可能性。

IBM 的犯罪預(yù)測(cè)和預(yù)防分析技術(shù)能夠幫助各機(jī)構(gòu)充分利用手中的人員和信息資源，監(jiān)控、衡量和預(yù)測(cè)犯罪及犯罪趨勢(shì)。分析警方數(shù)據(jù)，提供洞察，能夠讓警務(wù)人員跟蹤犯罪活動(dòng)、預(yù)測(cè)事件發(fā)生的可能性、有效部署資源并快速處理案件。

電信

預(yù)測(cè)分析幫助電信運(yùn)營(yíng)商更深入了解客戶。

受技術(shù)和法規(guī)要求的推動(dòng)，以及基于互聯(lián)網(wǎng)的通信服務(wù)提供商和模式的新型生態(tài)系統(tǒng)的出現(xiàn)，電信提供商面臨著前所未有的變革。要想獲得新的價(jià)值來源，電信服務(wù)商需要對(duì)業(yè)務(wù)模式做出根本性的轉(zhuǎn)變，并且必須有能力將戰(zhàn)略資產(chǎn)和客戶關(guān)系與旨在抓住新市場(chǎng)機(jī)遇的創(chuàng)新相結(jié)合。預(yù)測(cè)和管理變革的能力將是未來電信服務(wù)提供商的關(guān)鍵能力。這涉及到預(yù)測(cè)和管理持續(xù)的變革，包括允許員工參與到創(chuàng)新議程的制訂中，促進(jìn)與客戶、供應(yīng)商和合作伙伴的協(xié)作，并且采用靈活、具有適應(yīng)能力的IT基礎(chǔ)架構(gòu)部署動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)架構(gòu)，支持不斷變化的業(yè)務(wù)模式。

IBM可以幫助電信運(yùn)營(yíng)商采用實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)分析技術(shù)，更深入地了解客戶，以發(fā)揮客戶數(shù)據(jù)和資產(chǎn)的價(jià)值 。

預(yù)測(cè)分析決策管理

使改進(jìn)成為可能的概念被稱為決策管理。決策管理是用來優(yōu)化并自動(dòng)化業(yè)務(wù)決策的一種卓有成效的方法。它通過預(yù)測(cè)分析讓企業(yè)能夠在制定決策以前有所行動(dòng)，以便預(yù)測(cè)哪些行動(dòng)在將來最有可能獲得成功。優(yōu)化成果并解決特定的業(yè)務(wù)問題。它包括管理自動(dòng)化決策設(shè)計(jì)和部署的方方面面，供組織管理其與客戶、員工和供應(yīng)商的交互。從本質(zhì)上講，決策管理使優(yōu)化的決策成為企業(yè)業(yè)務(wù)流程DNA的一部分。

當(dāng)今世界，組織競(jìng)爭(zhēng)的最大挑戰(zhàn)之一是如何在決策制定過程中更好地利用數(shù)據(jù)?？捎糜谄髽I(yè)以及由企業(yè)生成的數(shù)據(jù)量非常高且以驚人的速度增長(zhǎng)。據(jù)IT分析公司IDC統(tǒng)計(jì)，每天有15PB的新數(shù)據(jù)生成(1PB等于100萬(wàn)GB)。這相當(dāng)于全美國(guó)圖書館數(shù)據(jù)量的8倍。與此同時(shí)，基于此數(shù)據(jù)制定決策的時(shí)間段非常短，且有日益縮短的趨勢(shì)。雖然業(yè)務(wù)經(jīng)理可能可以利用大量報(bào)告和儀表板來監(jiān)控業(yè)務(wù)環(huán)境，但是使用此信息來指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程和客戶互動(dòng)的關(guān)鍵步驟通常是手動(dòng)的，因而不能及時(shí)響應(yīng)變化的環(huán)境。希望獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的組織們必須尋找更好的方式。

決策管理使用決策流程框架和分析來優(yōu)化并自動(dòng)化決策，決策管理通常專注于大批量決策并使用基于規(guī)則和基于分析模型的應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)決策。對(duì)于傳統(tǒng)上使用歷史數(shù)據(jù)和靜態(tài)信息作為業(yè)務(wù)決策基礎(chǔ)的組織來說這是一個(gè)突破性的進(jìn)展。預(yù)測(cè)分析提供洞察來預(yù)測(cè)客戶下一步將會(huì)做什么，并對(duì)之做出積極響應(yīng)。

決策管理是用于優(yōu)化和自動(dòng)化業(yè)務(wù)決策的卓有成效的成熟方法。它通過預(yù)測(cè)分析讓組織能夠在制定決策以前有所行動(dòng)，以便預(yù)測(cè)哪些行動(dòng)在將來最有可能獲得成功。由于閉環(huán)系統(tǒng)不斷將有價(jià)值的反饋納入到?jīng)Q策制定過程中，所以對(duì)于希望對(duì)變化的環(huán)境做出即時(shí)反應(yīng)并最大化每個(gè)決策的效益組織來說，它是非常理想的方法。在全球市場(chǎng)中傳統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)資源已經(jīng)瓦解，而決策管理提供了一種智取競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并執(zhí)行高洞察業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的強(qiáng)大能力。

預(yù)測(cè)分析滾動(dòng)預(yù)測(cè)

滾動(dòng)預(yù)測(cè)輔助績(jī)效管理

預(yù)測(cè)是定期更新對(duì)未來績(jī)效的當(dāng)前觀點(diǎn)，以反映新的或變化中的信息的過程。它是基于分析當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)來決定未來趨勢(shì)的過程。為應(yīng)對(duì)這一需求，許多公司正在逐步采用滾動(dòng)預(yù)測(cè)方法。

7X24小時(shí)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)影響造就了一個(gè)持續(xù)而又瞬息萬(wàn)變的環(huán)境，風(fēng)險(xiǎn)、波動(dòng)和不確定性持續(xù)不斷。并且，任何經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩都具有近乎實(shí)時(shí)的深遠(yuǎn)影響。以美國(guó)投資銀行業(yè)為例，在一周的時(shí)間內(nèi)，這一經(jīng)濟(jì)支柱性產(chǎn)業(yè)土崩瓦解，并在全球范圍內(nèi)引起多米諾骨牌效應(yīng)。

毫無(wú)疑問，對(duì)于這種變化感受最深的是CFO 和財(cái)務(wù)部門。雖然業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、產(chǎn)品定位、運(yùn)營(yíng)時(shí)間和產(chǎn)品線改進(jìn)的決策可能是在財(cái)務(wù)部門外部做出，但制定這些決策的基礎(chǔ)是財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)使用績(jī)效報(bào)告和預(yù)測(cè)提供的關(guān)鍵數(shù)據(jù)和分析。具有前瞻性的財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)意識(shí)到傳統(tǒng)的戰(zhàn)略預(yù)測(cè)不能完成這一任務(wù)，他們正在迅速采用更加動(dòng)態(tài)的、滾動(dòng)的和基于驅(qū)動(dòng)因子的方法。在這種環(huán)境中，預(yù)測(cè)變?yōu)橐粋€(gè)極其重要的管理過程。為了抓住正確的機(jī)遇，為了滿足投資者的要求，以及在風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí)對(duì)其進(jìn)行識(shí)別，很關(guān)鍵的一點(diǎn)就是深入了解潛在的未來發(fā)展，管理不能再依賴于傳統(tǒng)的管理工具。在應(yīng)對(duì)過程中，越來越多的企業(yè)已經(jīng)或者正準(zhǔn)備從靜態(tài)預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)型到一個(gè)利用滾動(dòng)時(shí)間范圍的預(yù)測(cè)模型。

采取滾動(dòng)預(yù)測(cè)的公司往往有更高的預(yù)測(cè)精度，更快的循環(huán)時(shí)間，更少對(duì)財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)的管理，更好的業(yè)務(wù)參與度和更多明智的決策制定。滾動(dòng)預(yù)測(cè)可以對(duì)業(yè)務(wù)績(jī)效進(jìn)行前瞻性預(yù)測(cè)；為未來計(jì)劃周期提供一個(gè)基線；捕獲變化帶來的長(zhǎng)期影響；與靜態(tài)年度預(yù)測(cè)相比，滾動(dòng)預(yù)測(cè)能夠在覺察到業(yè)務(wù)決策制定的時(shí)間點(diǎn)得到定期更新，并減輕財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)巨大的行政負(fù)擔(dān)。

預(yù)測(cè)分析與自適應(yīng)管理

穩(wěn)定、持續(xù)變化的工業(yè)時(shí)代已經(jīng)遠(yuǎn)去，是一個(gè)不可預(yù)測(cè)、非持續(xù)變化的信息時(shí)代。未來還將變得更加無(wú)法預(yù)測(cè)，員工將需要具備更高技能，創(chuàng)新的步伐將進(jìn)一步加快，價(jià)格將會(huì)更低，顧客將具有更多發(fā)言權(quán)。

為了應(yīng)對(duì)這些變化，CFO 們需要一個(gè)能讓各級(jí)經(jīng)理快速做出明智決策的系統(tǒng)。他們必須將年度計(jì)劃周期替換為更加常規(guī)的業(yè)務(wù)審核，通過滾動(dòng)預(yù)測(cè)提供支持，讓經(jīng)理能夠看到趨勢(shì)和模式，在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之前取得突破，在產(chǎn)品與市場(chǎng)方面做出更明智決策。具體來說，CFO 需要通過持續(xù)計(jì)劃周期進(jìn)行管理，讓滾動(dòng)預(yù)測(cè)成為主要的管理工具，每天和每周報(bào)告關(guān)鍵指標(biāo)。同時(shí)需要注意使用滾動(dòng)預(yù)測(cè)改進(jìn)短期可見性，并將預(yù)測(cè)作為管理手段，而不是度量方法。

在自適應(yīng)組織中，預(yù)測(cè)過程是相關(guān)且迅速的。它僅涉及重要的數(shù)據(jù)。訂單、銷售、利潤(rùn)、成本和資本開銷通常都是快速得到預(yù)測(cè)的關(guān)鍵必需數(shù)據(jù)（基于相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)因子）。應(yīng)該讓團(tuán)隊(duì)能夠在實(shí)際的績(jī)效系統(tǒng)中對(duì)戰(zhàn)略決策進(jìn)行測(cè)定，而不是在幾張脫機(jī)的電子表格中進(jìn)行測(cè)試。一種方法是將“基線”預(yù)測(cè)和“基線開支及額外開支”預(yù)測(cè)分開?；€預(yù)測(cè)是將所有不相關(guān)數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體來預(yù)測(cè)，而“基線開支及額外開支”預(yù)測(cè)則是經(jīng)理們應(yīng)該仔細(xì)研究的相關(guān)數(shù)據(jù)。同樣，根據(jù)組織級(jí)別的不同，相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)該有所不同。

Hurwitz & Associates 成功指數(shù)是一種市場(chǎng)研究評(píng)估工具，由Hurwitz & Associates 開發(fā)，從四個(gè)維度分析供應(yīng)商：愿景、生存力、有效性和價(jià)值。不僅可以評(píng)估技術(shù)的技術(shù)性功能，還研究其為業(yè)務(wù)帶來實(shí)際價(jià)值的能力。Hurwitz & Associates的分析師們用成功指數(shù)方法論評(píng)估了預(yù)測(cè)分析，認(rèn)為其擁有繼續(xù)推動(dòng)此領(lǐng)域創(chuàng)新和市場(chǎng)發(fā)展的巨大潛力。IBM SPSS、SAS、StatSoft、Pegasystems 和Pitney Bowes 獲得了從市場(chǎng)角度成為成功者的分?jǐn)?shù)。

預(yù)測(cè)分析和假設(shè)情況分析可幫助用戶評(píng)審和權(quán)衡潛在決策的影響力?？捎脕矸治鰵v史模式和概率，以預(yù)測(cè)未來業(yè)績(jī)并采取預(yù)防措施。

這種級(jí)別的分析可以為規(guī)劃流程提供各種信息，并對(duì)企業(yè)未來提供關(guān)鍵洞察。Cognos Business Intelligence 不僅可提供預(yù)測(cè)分析，使用戶可以執(zhí)行高級(jí)分析、發(fā)布并與更廣泛的用戶群交流。還可以提供假設(shè)情況分析，使用戶可以創(chuàng)建和評(píng)估即時(shí)場(chǎng)景。

開始后沒有假定結(jié)果

對(duì)于預(yù)測(cè)分析大家都很興奮，你看到了它的潛在價(jià)值。但卻有一個(gè)問題：你的心中沒有一個(gè)特定的目標(biāo)。

Elder Research參與的一個(gè)大公司中就有這樣的情況。該公司開始使用他們的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)一些事情，或所有的事情，即一個(gè)方管可以出去向他的業(yè)務(wù)單元銷售。雖然研究機(jī)構(gòu)同意與他合作，并為他量身定制了一個(gè)使用模型，但由于這個(gè)業(yè)務(wù)單元中沒有一個(gè)人問題他將要銷售什么，最后該項(xiàng)目就沒有了方向。

教訓(xùn)：不要先做錘子，再找釘子。在開始之前，一定要有一個(gè)特定的目標(biāo)。

在數(shù)據(jù)不支持的基礎(chǔ)上定義項(xiàng)目

一個(gè)債務(wù)催收公司希望找出最有效的方法來促使欠債人員還債。挑戰(zhàn)是：該公司已經(jīng)有一套嚴(yán)格的規(guī)則了，而且在每一個(gè)案例中都遵循這套原則。

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)對(duì)比的藝術(shù)。因?yàn)樵摴居辛艘惶壮墒斓脑瓌t并一直遵循著，所以他們并不知道哪一種結(jié)果更有利于回收債務(wù)。所以該公司需要一些歷史性的例子。

如果你沒有這些案例，那么就需要?jiǎng)?chuàng)建一系列的實(shí)驗(yàn)來收集數(shù)據(jù)了。例如，假設(shè)有欠債人有1,000人，500人收到的了恐嚇信，而另外500人得到的是電話催債，這是第一步。然后，預(yù)測(cè)模型就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)哪類欠債人會(huì)更好的對(duì)恐嚇信進(jìn)行反應(yīng)，哪類會(huì)更好的對(duì)電話進(jìn)行反應(yīng)。

在些案例中，欠債人類型可能包括歷史模式引發(fā)的債務(wù)、按天支付過去的債務(wù)、收入、郵政編碼的住宅等等。基于預(yù)測(cè)模型，這一催債機(jī)構(gòu)可能會(huì)更好的使用更有經(jīng)濟(jì)效益的策略，而不是對(duì)所有人使用同一策略。但你要從實(shí)驗(yàn)開始。無(wú)中生有，對(duì)于預(yù)測(cè)分析來說是不可能的。

在得到最好數(shù)據(jù)之前就不前行

人們常常誤解下操作：他們必須使數(shù)據(jù)完美地組織，沒有任何漏洞、障礙或缺失的價(jià)值，在這之后才會(huì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

Elder Research的一個(gè)客戶，一個(gè)跨國(guó)石化公司剛剛開始進(jìn)行預(yù)測(cè)分析項(xiàng)目，期望有更大的投資回報(bào)率，但這時(shí)他們的數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)比他們?cè)鞠胂蟮倪€要糟糕。

在此案例中缺失了一個(gè)最關(guān)鍵的目標(biāo)價(jià)值。在使業(yè)務(wù)等待收集新數(shù)據(jù)時(shí)，該項(xiàng)目可能會(huì)延遲至少一年的時(shí)間。大部分公司在這里停滯不前。與其它錯(cuò)誤相比這一錯(cuò)誤是項(xiàng)目的最大殺手。

評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)，不清除垃圾數(shù)據(jù)

一個(gè)財(cái)富1000的金融服務(wù)公司想預(yù)測(cè)哪個(gè)客服中心的員工將會(huì)工作的時(shí)間最長(zhǎng)。乍一看，該公司的歷史數(shù)據(jù)似乎表明沒有高中文憑、在公司停留至少9個(gè)月的員工數(shù)據(jù)是其它教育背景的員工有2.6倍。咨詢公司建議客戶從優(yōu)先招聘高中輟學(xué)生開始。

但這就出現(xiàn)了兩個(gè)問題。首先從求職者的簡(jiǎn)歷中手動(dòng)鍵入的數(shù)據(jù)已經(jīng)做了不一致的標(biāo)記。一條數(shù)據(jù)檢查所有教育層次的人們，另一個(gè)只檢查完成了高水平教育的人。

另一個(gè)更加復(fù)雜的問題是：因?yàn)槟承┰颍诖舻臅r(shí)間最長(zhǎng)的人的簡(jiǎn)單中所有的標(biāo)記中，后者比前者多。通過確保所做的標(biāo)記是隨機(jī)鍵入的一組簡(jiǎn)歷，而且每一個(gè)人都使用同一種標(biāo)記法，就可以以免這些問題。

在這一案例中我們得到一個(gè)最的信息就是：“只有垃圾在，才會(huì)有垃圾清理。在確保數(shù)據(jù)質(zhì)量之間一定要確保數(shù)據(jù)的完整性 ?！?

從未來的數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)未來

伴隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)問題是它們并不靜止的：信息一直在變，一直在更新。但預(yù)測(cè)分析是一種歸納的學(xué)習(xí)過程，它依賴于對(duì)歷史數(shù)據(jù)，或“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的分析來創(chuàng)建模型。所以你要重新數(shù)據(jù)在客戶生命周期初始階段的狀態(tài)。如果數(shù)據(jù)沒有標(biāo)注日期和時(shí)間戳，這很容易就會(huì)引進(jìn)產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果導(dǎo)向的未來數(shù)據(jù)。

有一件發(fā)生在汽車俱樂部的事：該俱樂部著手建立一個(gè)模型，用于預(yù)測(cè)他們的哪類會(huì)員更有可能購(gòu)買他們的保險(xiǎn)產(chǎn)品。為了建模，該俱樂部需要重建他們之前數(shù)據(jù)集合，把會(huì)員購(gòu)買和決定購(gòu)買保險(xiǎn)產(chǎn)品的時(shí)間優(yōu)先級(jí)提前，而且還要包含進(jìn)子數(shù)據(jù)。該組織建立了一個(gè)決策樹，它包括一個(gè)含有電話、傳真和郵件數(shù)據(jù)的文本變量。當(dāng)這一變量中包含了任何文本，那么就可以百分之百確定這些會(huì)員不久后就購(gòu)買這一保險(xiǎn)。

該項(xiàng)目的一個(gè)負(fù)責(zé)人說我們確信這個(gè)指示器將會(huì)在會(huì)員購(gòu)買保險(xiǎn)之前進(jìn)行提示，但汽車俱樂部的員工卻不能告訴我們它意味著什么。提前知道簡(jiǎn)直令人難以置信，他繼續(xù)提問直到找到組織中知道事實(shí)的人：該變量代表著會(huì)員是如何取消他們保險(xiǎn)的——通過電話、傳真或者郵件。他說你不買就沒有取消一說 。所以當(dāng)你進(jìn)行建模時(shí)，你必須鎖定一些你的數(shù)據(jù)。

Banco ItaúArgentina 使用預(yù)測(cè)分析優(yōu)化交叉銷售Banco ItaúArgentina 是阿根廷一家銀行，阿根廷零售金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，多家銀行在爭(zhēng)奪目標(biāo)客戶的“意向和錢包”。在這樣的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，Banco ItaúArgentina 需要提高對(duì)銷售活動(dòng)的回應(yīng)率，進(jìn)而增加收入渠道來為市場(chǎng)份額的增長(zhǎng)努力提供資金支持。

在2007 年中期，該銀行啟動(dòng)了優(yōu)化交叉銷售和客戶贏取戰(zhàn)略，并分為4個(gè)階段實(shí)現(xiàn)。首先，通過IBM SPSS Modeler建立預(yù)測(cè)模型來識(shí)別具有較高的購(gòu)買可能性的目標(biāo)客戶。其次，通過“交叉銷售機(jī)器”預(yù)測(cè)針對(duì)收入流中每位客戶最可能購(gòu)買的產(chǎn)品，迅速測(cè)試和推廣促銷活動(dòng)。再次，引入了IBM SPSS Event Builder 來對(duì)銀行銷售系統(tǒng)運(yùn)行每月優(yōu)化，分配有限的營(yíng)銷資源，以及分配具有不同成本、客戶聯(lián)系人限制、活動(dòng)目標(biāo)和其他業(yè)務(wù)限制的多個(gè)渠道，以便使用正確的產(chǎn)品、通過正確的渠道、在正確的時(shí)機(jī)贏得正確的客戶，同時(shí)最大化客戶對(duì)業(yè)務(wù)的金融回報(bào)。最后，通過使用IBM SPSS Data Collection*，該銀行開發(fā)了一種與客戶之間的直接“對(duì)話”橋梁，以便更好地理解客戶需要并能夠提供個(gè)性化的產(chǎn)品。

預(yù)測(cè)分析幫助菲亞特識(shí)別最可能的客戶及潛在客戶菲亞特汽車公司通過預(yù)測(cè)分析，在銷售中識(shí)別潛在客戶，鞏固了菲亞特在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈且時(shí)常變化的汽車市場(chǎng)中的成功。使用IBM SPSS Statistics 和IBM SPSS Modeler 幫助菲亞特在現(xiàn)有的和潛在的菲亞特汽車車主中識(shí)別出特定的目標(biāo)，使經(jīng)銷商可以用最高效的方式分配其營(yíng)銷預(yù)算。將客戶保留率提高了7%，并且有54% 的菲亞特客戶在更換新車時(shí)仍然選擇了菲亞特汽車。此外，還使?fàn)I銷活動(dòng)中的響應(yīng)率提高了15 至20 個(gè)百分點(diǎn)，更準(zhǔn)確地鎖定了潛在客戶群。

預(yù)測(cè)分析提高拜耳先靈醫(yī)藥競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

哪些疾病還沒有任何形式的治療措施？哪些藥品產(chǎn)生的嚴(yán)重副作用可以使用新藥來避免？患者對(duì)他們的治療的滿意度如何？有多少患者可得到某種藥品的幫助？病人對(duì)特定的藥品的了解程度如何？膠囊包裝或藥片包裝是否構(gòu)造合理，使患者能夠理解它們？這些是拜耳先靈醫(yī)藥所面臨的挑戰(zhàn)。

使用IBM SPSS 預(yù)測(cè)分析來精準(zhǔn)地進(jìn)行群體細(xì)分，分析調(diào)查和試驗(yàn)數(shù)據(jù)，幫助拜耳先靈醫(yī)藥創(chuàng)造了大受歡迎的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。業(yè)務(wù)獲益包括使用事前細(xì)分識(shí)別每個(gè)準(zhǔn)確定義的目標(biāo)群體；使用郵件、電子醫(yī)藥促銷方法或公司代表針對(duì)患者細(xì)分群體來確定目標(biāo)醫(yī)生；顯著節(jié)省資源和提高客戶（醫(yī)生）滿意度。與外部市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)所提供的分析相比，對(duì)調(diào)查和試驗(yàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部分析帶來了更深入的洞察和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

Avis 使用預(yù)測(cè)分析軟件節(jié)省電子郵件營(yíng)銷成本Avis Europe 是一家汽車租賃公司，在歐洲、非洲、中東和亞洲都有業(yè)務(wù)，擁有由2,800 多個(gè)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)組成的租賃網(wǎng)絡(luò)。Avis Europe plc 希望找出促進(jìn)其直接業(yè)務(wù)（尤其是通過其電子商務(wù)渠道獲得的客戶查詢和租賃預(yù)訂）發(fā)展的因素。通過更加深入地了解客戶，該公司希望能夠定制每個(gè)客戶收到的每封電子郵件，并實(shí)現(xiàn)更高的信息相關(guān)性。

IBM 子公司SPSS 幫助Avis Europe 創(chuàng)建了高度精準(zhǔn)、經(jīng)濟(jì)高效的電子郵件營(yíng)銷活動(dòng)。不僅細(xì)分客戶，揭示了營(yíng)銷費(fèi)用投入的重點(diǎn)區(qū)域；更準(zhǔn)確地鎖定潛在目標(biāo)客戶，降低了電子直郵營(yíng)銷成本并最大程度提高了收入；電子直郵營(yíng)銷成本占收入的百分比減少了42%；通過與客戶及時(shí)進(jìn)行有價(jià)值和個(gè)性化的溝通，更深入地了解客戶行為，提高了客戶忠誠(chéng)度。

預(yù)測(cè)分析幫助孟菲斯警察局識(shí)別“熱點(diǎn)地區(qū)”阻止犯罪傳統(tǒng)警務(wù)工作方式無(wú)法應(yīng)對(duì)犯罪率上升和預(yù)算緊缺的局面，孟菲斯警察局以巡邏資源為重點(diǎn)積極提高智能化管理水平。通過發(fā)現(xiàn)犯罪苗頭，孟菲斯警察局預(yù)測(cè)式布控工具使轄區(qū)指揮官可以改變戰(zhàn)術(shù)，調(diào)配巡邏資源，有效防控犯罪的發(fā)生，同時(shí)能夠在犯罪活動(dòng)進(jìn)行的過程中抓捕更多罪犯。通過開展預(yù)測(cè)分析智能化警務(wù)工作，孟菲斯警察局將孟菲斯地區(qū)的整體犯罪數(shù)量降低了30%，包括一個(gè)目標(biāo)地區(qū)內(nèi)的犯罪率降低36.8% 、暴力犯罪降低15%，孟斯斯警察局重案科(FAU) 結(jié)案率由16%提高到近70%，增長(zhǎng)4倍。并在預(yù)算有限的財(cái)務(wù)狀況下，警力調(diào)配能力全面改善，為市民建立了更加安全的生活環(huán)境 。

住房建設(shè)協(xié)會(huì)使用預(yù)測(cè)分析探索客戶數(shù)據(jù)

Newcastle Building Society (NBS) 是英國(guó)第八大建房互助協(xié)會(huì)，是英格蘭東北部最大的住房建設(shè)協(xié)會(huì)。它擁有一個(gè)包含35 個(gè)分支的分支網(wǎng)絡(luò)，在直布羅陀也有一個(gè)這樣的網(wǎng)絡(luò)。自2007 年經(jīng)濟(jì)低迷之后，NewcastleBuilding Society 就在尋找更加經(jīng)濟(jì)高效的方法來吸引新客戶和保留現(xiàn)有客戶。

通過將核心數(shù)據(jù)、地理-人口統(tǒng)計(jì)細(xì)分和Customer Panel 回應(yīng)相結(jié)合，NBS 使用了預(yù)測(cè)分析的統(tǒng)計(jì)功能來理解各種客戶細(xì)分類別中的相關(guān)性。置信度評(píng)分使NBS 能夠?qū)⒒貞?yīng)鏈接回整體客戶群，使用IBM SPSS Statistics 構(gòu)建傾向模型。 向特定人群詢問問題，可以識(shí)別更小、更有針對(duì)性的群體。通過客戶細(xì)分和客戶回應(yīng)分析，NBS 可以衡量這項(xiàng)服務(wù)提供的收益，進(jìn)而評(píng)估保留或失去客戶的可能性。 2100433B

本書關(guān)注的是使用R與Python預(yù)測(cè)分析建模來解決實(shí)際問題。在每一章加入一些特定應(yīng)用領(lǐng)域和業(yè)界問題的案例，并提供有效的解決方法。通過展示建模技術(shù)和編程工具，我們將抽象的概念轉(zhuǎn)換為具體的例子。這些詳實(shí)的案例有助于讀者理解相關(guān)知識(shí)。

是根據(jù)事物的過去和現(xiàn)在估計(jì)未來，根據(jù)已知預(yù)測(cè)未知，從而減少對(duì)未來事物認(rèn)識(shí)的不確定性，以指導(dǎo)我們的決策行動(dòng)，減少?zèng)Q策的盲目性。預(yù)測(cè)學(xué)的出現(xiàn)不是孤立的、它是在人類社會(huì)生產(chǎn)力和科學(xué)技術(shù)日益發(fā)達(dá)的基礎(chǔ)上應(yīng)運(yùn)而生的，它與其它的學(xué)科諸如經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、系統(tǒng)工程學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子計(jì)算機(jī)技術(shù)等都有密切的關(guān)系。

預(yù)測(cè)分析理論很多是這些學(xué)科理論的應(yīng)用、延伸和發(fā)展。它的方法很多是借助于其它早已成熟的學(xué)科的成果。預(yù)測(cè)分析法，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，大約有130多種，常用的就有數(shù)十種。

1，定量預(yù)測(cè)的步驟：

明確預(yù)測(cè)對(duì)象與目標(biāo)

收集整理資料和數(shù)據(jù)

建立預(yù)測(cè)模型

模型參數(shù)估計(jì)

模型檢驗(yàn)

預(yù)測(cè)實(shí)施與結(jié)果分析

2，定性預(yù)測(cè)方法——德爾斐法：

經(jīng)典的德爾斐預(yù)測(cè)要經(jīng)過3~4輪調(diào)查，專家意見可以相當(dāng)協(xié)調(diào)或一致。

預(yù)測(cè)中應(yīng)遵守的原則：

對(duì)德爾斐法作出充分說明

問題要集中，提出的問題有針對(duì)性

避免組合事件，應(yīng)避免提出“一種技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是建立在某種方法基礎(chǔ)上”這類組合事件。

用詞要確切

領(lǐng)導(dǎo)小組意見不應(yīng)強(qiáng)加在調(diào)查表中

調(diào)查表要簡(jiǎn)化，問題數(shù)量適當(dāng)限制

支付適當(dāng)報(bào)酬，以鼓勵(lì)專家參與

對(duì)專家的回答進(jìn)行分析和處理是德爾斐預(yù)測(cè)的最重要階段

3.，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法：

變量或指標(biāo)的數(shù)值，按時(shí)間順序排列成一個(gè)數(shù)值數(shù)列，稱為時(shí)間數(shù)列或時(shí)間序列。利用這個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)地方法稱為時(shí)間序列預(yù)測(cè)法2100433B