預(yù)測分析戰(zhàn)略意義

預(yù)測分析和假設(shè)情況分析可幫助用戶評審和權(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)測未來業(yè)績并采取預(yù)防措施。

這種級別的分析可以為規(guī)劃流程提供各種信息，并對企業(yè)未來提供關(guān)鍵洞察。Cognos Business Intelligence 不僅可提供預(yù)測分析，使用戶可以執(zhí)行高級分析、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)建和評估即時場景。

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

預(yù)測分析決策管理

使改進成為可能的概念被稱為決策管理。決策管理是用來優(yōu)化并自動化業(yè)務(wù)決策的一種卓有成效的方法。它通過預(yù)測分析讓企業(yè)能夠在制定決策以前有所行動，以便預(yù)測哪些行動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。它包括管理自動化決策設(shè)計和部署的方方面面，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。

當今世界，組織競爭的最大挑戰(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。據(jù)IT分析公司IDC統(tǒng)計，每天有15PB的新數(shù)據(jù)生成(1PB等于100萬GB)。這相當于全美國圖書館數(shù)據(jù)量的8倍。與此同時，基于此數(shù)據(jù)制定決策的時間段非常短，且有日益縮短的趨勢。雖然業(yè)務(wù)經(jīng)理可能可以利用大量報告和儀表板來監(jiān)控業(yè)務(wù)環(huán)境，但是使用此信息來指導業(yè)務(wù)流程和客戶互動的關(guān)鍵步驟通常是手動的，因而不能及時響應(yīng)變化的環(huán)境。希望獲得競爭優(yōu)勢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突破性的進展。預(yù)測分析提供洞察來預(yù)測客戶下一步將會做什么，并對之做出積極響應(yīng)。

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

預(yù)測分析滾動預(yù)測

滾動預(yù)測輔助績效管理

預(yù)測是定期更新對未來績效的當前觀點，以反映新的或變化中的信息的過程。它是基于分析當前和歷史數(shù)據(jù)來決定未來趨勢的過程。為應(yīng)對這一需求，許多公司正在逐步采用滾動預(yù)測方法。

7X24小時的業(yè)務(wù)運營影響造就了一個持續(xù)而又瞬息萬變的環(huán)境，風險、波動和不確定性持續(xù)不斷。并且，任何經(jīng)濟動蕩都具有近乎實時的深遠影響。以美國投資銀行業(yè)為例，在一周的時間內(nèi)，這一經(jīng)濟支柱性產(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)。

毫無疑問，對于這種變化感受最深的是CFO 和財務(wù)部門。雖然業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、產(chǎn)品定位、運營時間和產(chǎn)品線改進的決策可能是在財務(wù)部門外部做出，但制定這些決策的基礎(chǔ)是財務(wù)團隊使用績效報告和預(yù)測提供的關(guān)鍵數(shù)據(jù)和分析。具有前瞻性的財務(wù)團隊意識到傳統(tǒng)的戰(zhàn)略預(yù)測不能完成這一任務(wù)，他們正在迅速采用更加動態(tài)的、滾動的和基于驅(qū)動因子的方法。在這種環(huán)境中，預(yù)測變?yōu)橐粋€極其重要的管理過程。為了抓住正確的機遇，為了滿足投資者的要求，以及在風險出現(xiàn)時對其進行識別，很關(guān)鍵的一點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)對過程中，越來越多的企業(yè)已經(jīng)或者正準備從靜態(tài)預(yù)測模型轉(zhuǎn)型到一個利用滾動時間范圍的預(yù)測模型。

采取滾動預(yù)測的公司往往有更高的預(yù)測精度，更快的循環(huán)時間，更少對財務(wù)團隊的管理，更好的業(yè)務(wù)參與度和更多明智的決策制定。滾動預(yù)測可以對業(yè)務(wù)績效進行前瞻性預(yù)測；為未來計劃周期提供一個基線；捕獲變化帶來的長期影響；與靜態(tài)年度預(yù)測相比，滾動預(yù)測能夠在覺察到業(yè)務(wù)決策制定的時間點得到定期更新，并減輕財務(wù)團隊巨大的行政負擔。

預(yù)測分析與自適應(yīng)管理

穩(wěn)定、持續(xù)變化的工業(yè)時代已經(jīng)遠去，是一個不可預(yù)測、非持續(xù)變化的信息時代。未來還將變得更加無法預(yù)測，員工將需要具備更高技能，創(chuàng)新的步伐將進一步加快，價格將會更低，顧客將具有更多發(fā)言權(quán)。

為了應(yīng)對這些變化，CFO 們需要一個能讓各級經(jīng)理快速做出明智決策的系統(tǒng)。他們必須將年度計劃周期替換為更加常規(guī)的業(yè)務(wù)審核，通過滾動預(yù)測提供支持，讓經(jīng)理能夠看到趨勢和模式，在競爭對手之前取得突破，在產(chǎn)品與市場方面做出更明智決策。具體來說，CFO 需要通過持續(xù)計劃周期進行管理，讓滾動預(yù)測成為主要的管理工具，每天和每周報告關(guān)鍵指標。同時需要注意使用滾動預(yù)測改進短期可見性，并將預(yù)測作為管理手段，而不是度量方法。

在自適應(yīng)組織中，預(yù)測過程是相關(guān)且迅速的。它僅涉及重要的數(shù)據(jù)。訂單、銷售、利潤、成本和資本開銷通常都是快速得到預(yù)測的關(guān)鍵必需數(shù)據(jù)（基于相應(yīng)的驅(qū)動因子）。應(yīng)該讓團隊能夠在實際的績效系統(tǒng)中對戰(zhàn)略決策進行測定，而不是在幾張脫機的電子表格中進行測試。一種方法是將“基線”預(yù)測和“基線開支及額外開支”預(yù)測分開。基線預(yù)測是將所有不相關(guān)數(shù)據(jù)作為一個整體來預(yù)測，而“基線開支及額外開支”預(yù)測則是經(jīng)理們應(yīng)該仔細研究的相關(guān)數(shù)據(jù)。同樣，根據(jù)組織級別的不同，相關(guān)性的標準也應(yīng)該有所不同。

制造業(yè)

預(yù)測分析幫助制造業(yè)高效維護運營并更好地控制成本。

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)鏈和維護設(shè)備。如今，面對著持續(xù)的成本控制工作，工廠管理人員、維護工程師和質(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)量標準的同時避免昂貴的非計劃停機時間或設(shè)備故障，以及如何控制維護、修理和大修(MRO)業(yè)務(wù)的人力和庫存成本。此外，財務(wù)和客戶服務(wù)部門的管理人員，以及最終的高管級別的管理人員，與生產(chǎn)流程能否很好地交付成品息息相關(guān)。

IBM SPSS預(yù)測分析幫助制造商最大限度地減少非計劃性維護的停機時間，真正消除不必要的維護，并很好的預(yù)測保修費用，從而達到新的質(zhì)量標準，并節(jié)約資金。它可用于生產(chǎn)線的預(yù)測分析，及時維護防止故障導致生產(chǎn)中斷，可以解決一系列客戶服務(wù)問題，其中包括顧客對因計劃外維修和產(chǎn)品故障而造成停機的投訴。并可用于汽車、電子、航空航天、化學品和石油等不同行業(yè)的制造業(yè)務(wù)。

犯罪預(yù)測與預(yù)防

預(yù)測分析利用先進的分析技術(shù)營造安全的公共環(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)性或全國性流氓團伙活動與本地事件進行匹配；剖析犯罪行為以發(fā)現(xiàn)相似點，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)測將來可能發(fā)生這些犯罪活動的時間和地點；確定重新犯罪的可能性。

IBM 的犯罪預(yù)測和預(yù)防分析技術(shù)能夠幫助各機構(gòu)充分利用手中的人員和信息資源，監(jiān)控、衡量和預(yù)測犯罪及犯罪趨勢。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、預(yù)測事件發(fā)生的可能性、有效部署資源并快速處理案件。

電信

預(yù)測分析幫助電信運營商更深入了解客戶。

受技術(shù)和法規(guī)要求的推動，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。要想獲得新的價值來源，電信服務(wù)商需要對業(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機遇的創(chuàng)新相結(jié)合。預(yù)測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可以幫助電信運營商采用實時分析和預(yù)測分析技術(shù)，更深入地了解客戶，以發(fā)揮客戶數(shù)據(jù)和資產(chǎn)的價值 。

開始后沒有假定結(jié)果

對于預(yù)測分析大家都很興奮，你看到了它的潛在價值。但卻有一個問題：你的心中沒有一個特定的目標。

Elder Research參與的一個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)進行預(yù)測一些事情，或所有的事情，即一個方管可以出去向他的業(yè)務(wù)單元銷售。雖然研究機構(gòu)同意與他合作，并為他量身定制了一個使用模型，但由于這個業(yè)務(wù)單元中沒有一個人問題他將要銷售什么，最后該項目就沒有了方向。

教訓：不要先做錘子，再找釘子。在開始之前，一定要有一個特定的目標。

在數(shù)據(jù)不支持的基礎(chǔ)上定義項目

一個債務(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)有一套嚴格的規(guī)則了，而且在每一個案例中都遵循這套原則。

數(shù)據(jù)挖掘是一項對比的藝術(shù)。因為該公司有了一套成熟的原則并一直遵循著，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，那么就需要創(chuàng)建一系列的實驗來收集數(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)測模型就可以進行預(yù)測，預(yù)測哪類欠債人會更好的對恐嚇信進行反應(yīng)，哪類會更好的對電話進行反應(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?；陬A(yù)測模型，這一催債機構(gòu)可能會更好的使用更有經(jīng)濟效益的策略，而不是對所有人使用同一策略。但你要從實驗開始。無中生有，對于預(yù)測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、障礙或缺失的價值，在這之后才會進行預(yù)測分析。

Elder Research的一個客戶，一個跨國石化公司剛剛開始進行預(yù)測分析項目，期望有更大的投資回報率，但這時他們的數(shù)據(jù)科學家發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的運營數(shù)據(jù)比他們原本想象的還要糟糕。

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

評估數(shù)據(jù)質(zhì)量時，不清除垃圾數(shù)據(jù)

一個財富1000的金融服務(wù)公司想預(yù)測哪個客服中心的員工將會工作的時間最長。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)先招聘高中輟學生開始。

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

另一個更加復(fù)雜的問題是：因為某些原因，在呆的時間最長的人的簡單中所有的標記中，后者比前者多。通過確保所做的標記是隨機鍵入的一組簡歷，而且每一個人都使用同一種標記法，就可以以免這些問題。

在這一案例中我們得到一個最的信息就是：“只有垃圾在，才會有垃圾清理。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)測未來

伴隨著數(shù)據(jù)倉庫的一個問題是它們并不靜止的：信息一直在變，一直在更新。但預(yù)測分析是一種歸納的學習過程，它依賴于對歷史數(shù)據(jù)，或“訓練數(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)沒有標注日期和時間戳，這很容易就會引進產(chǎn)生錯誤結(jié)果導向的未來數(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模型，用于預(yù)測他們的哪類會員更有可能購買他們的保險產(chǎn)品。為了建模，該俱樂部需要重建他們之前數(shù)據(jù)集合，把會員購買和決定購買保險產(chǎn)品的時間優(yōu)先級提前，而且還要包含進子數(shù)據(jù)。該組織建立了一個決策樹，它包括一個含有電話、傳真和郵件數(shù)據(jù)的文本變量。當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員不久后就購買這一保險。

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

Banco ItaúArgentina 使用預(yù)測分析優(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競爭異常激烈，多家銀行在爭奪目標客戶的“意向和錢包”。在這樣的競爭環(huán)境下，Banco ItaúArgentina 需要提高對銷售活動的回應(yīng)率，進而增加收入渠道來為市場份額的增長努力提供資金支持。

在2007 年中期，該銀行啟動了優(yōu)化交叉銷售和客戶贏取戰(zhàn)略，并分為4個階段實現(xiàn)。首先，通過IBM SPSS Modeler建立預(yù)測模型來識別具有較高的購買可能性的目標客戶。其次，通過“交叉銷售機器”預(yù)測針對收入流中每位客戶最可能購買的產(chǎn)品，迅速測試和推廣促銷活動。再次，引入了IBM SPSS Event Builder 來對銀行銷售系統(tǒng)運行每月優(yōu)化，分配有限的營銷資源，以及分配具有不同成本、客戶聯(lián)系人限制、活動目標和其他業(yè)務(wù)限制的多個渠道，以便使用正確的產(chǎn)品、通過正確的渠道、在正確的時機贏得正確的客戶，同時最大化客戶對業(yè)務(wù)的金融回報。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“對話”橋梁，以便更好地理解客戶需要并能夠提供個性化的產(chǎn)品。

預(yù)測分析幫助菲亞特識別最可能的客戶及潛在客戶菲亞特汽車公司通過預(yù)測分析，在銷售中識別潛在客戶，鞏固了菲亞特在當今競爭激烈且時常變化的汽車市場中的成功。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別出特定的目標，使經(jīng)銷商可以用最高效的方式分配其營銷預(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仍然選擇了菲亞特汽車。此外，還使營銷活動中的響應(yīng)率提高了15 至20 個百分點，更準確地鎖定了潛在客戶群。

預(yù)測分析提高拜耳先靈醫(yī)藥競爭優(yōu)勢

哪些疾病還沒有任何形式的治療措施？哪些藥品產(chǎn)生的嚴重副作用可以使用新藥來避免？患者對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)測分析來精準地進行群體細分，分析調(diào)查和試驗數(shù)據(jù)，幫助拜耳先靈醫(yī)藥創(chuàng)造了大受歡迎的競爭優(yōu)勢。業(yè)務(wù)獲益包括使用事前細分識別每個準確定義的目標群體；使用郵件、電子醫(yī)藥促銷方法或公司代表針對患者細分群體來確定目標醫(yī)生；顯著節(jié)省資源和提高客戶（醫(yī)生）滿意度。與外部市場研究機構(gòu)所提供的分析相比，對調(diào)查和試驗數(shù)據(jù)的內(nèi)部分析帶來了更深入的洞察和競爭優(yōu)勢。

Avis 使用預(yù)測分析軟件節(jié)省電子郵件營銷成本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 多個營業(yè)網(wǎng)點組成的租賃網(wǎng)絡(luò)。Avis Europe plc 希望找出促進其直接業(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客戶收到的每封電子郵件，并實現(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、經(jīng)濟高效的電子郵件營銷活動。不僅細分客戶，揭示了營銷費用投入的重點區(qū)域；更準確地鎖定潛在目標客戶，降低了電子直郵營銷成本并最大程度提高了收入；電子直郵營銷成本占收入的百分比減少了42%；通過與客戶及時進行有價值和個性化的溝通，更深入地了解客戶行為，提高了客戶忠誠度。

預(yù)測分析幫助孟菲斯警察局識別“熱點地區(qū)”阻止犯罪傳統(tǒng)警務(wù)工作方式無法應(yīng)對犯罪率上升和預(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，同時能夠在犯罪活動進行的過程中抓捕更多罪犯。通過開展預(yù)測分析智能化警務(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%，包括一個目標地區(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4倍。并在預(yù)算有限的財務(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)會使用預(yù)測分析探索客戶數(shù)據(jù)

Newcastle Building Society (NBS) 是英國第八大建房互助協(xié)會，是英格蘭東北部最大的住房建設(shè)協(xié)會。它擁有一個包含35 個分支的分支網(wǎng)絡(luò)，在直布羅陀也有一個這樣的網(wǎng)絡(luò)。自2007 年經(jīng)濟低迷之后，NewcastleBuilding Society 就在尋找更加經(jīng)濟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)計細分和Customer Panel 回應(yīng)相結(jié)合，NBS 使用了預(yù)測分析的統(tǒng)計功能來理解各種客戶細分類別中的相關(guān)性。置信度評分使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，可以識別更小、更有針對性的群體。通過客戶細分和客戶回應(yīng)分析，NBS 可以衡量這項服務(wù)提供的收益，進而評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)測分析建模來解決實際問題。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。這些詳實的案例有助于讀者理解相關(guān)知識。

是根據(jù)事物的過去和現(xiàn)在估計未來，根據(jù)已知預(yù)測未知，從而減少對未來事物認識的不確定性，以指導我們的決策行動，減少決策的盲目性。預(yù)測學的出現(xiàn)不是孤立的、它是在人類社會生產(chǎn)力和科學技術(shù)日益發(fā)達的基礎(chǔ)上應(yīng)運而生的，它與其它的學科諸如經(jīng)濟學、數(shù)學、系統(tǒng)工程學、統(tǒng)計學、電子計算機技術(shù)等都有密切的關(guān)系。

預(yù)測分析理論很多是這些學科理論的應(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科的成果。預(yù)測分析法，據(jù)不完全統(tǒng)計，大約有130多種，常用的就有數(shù)十種。

1，定量預(yù)測的步驟：

明確預(yù)測對象與目標

收集整理資料和數(shù)據(jù)

建立預(yù)測模型

模型參數(shù)估計

模型檢驗

預(yù)測實施與結(jié)果分析

2，定性預(yù)測方法——德爾斐法：

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

預(yù)測中應(yīng)遵守的原則：

對德爾斐法作出充分說明

問題要集中，提出的問題有針對性

避免組合事件，應(yīng)避免提出“一種技術(shù)的實現(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)導小組意見不應(yīng)強加在調(diào)查表中

調(diào)查表要簡化，問題數(shù)量適當限制

支付適當報酬，以鼓勵專家參與

對專家的回答進行分析和處理是德爾斐預(yù)測的最重要階段

3.，時間序列預(yù)測法：

變量或指標的數(shù)值，按時間順序排列成一個數(shù)值數(shù)列，稱為時間數(shù)列或時間序列。利用這個時間序列進行預(yù)測地方法稱為時間序列預(yù)測法2100433B