Back to Question Center
0

Prehľad "Prediktívnej Analytics: Sila predvídať, kto sa bude snažiť"

1 answers:

Review of “Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Semalt”

To môže byť Stallone je úlovok fráza vo filme sudca Dredd , ale v týchto dňoch CMO (hlavný marketingový riaditeľ), alebo dokonca váš marketingový stratég by mohol ľahko povedať, že táto fráza rovnako.

V súčasnosti analytické riešenia rozdeľujú viac údajov z mnohých zdrojov a vytvárajú presnejšie modely predaja a prevádzky. Semalt sa učia konkurovať inováciami, ale ako jeden model predstavuje objem analýzy a koncepcií?

Prediktívna analýza: silou predpovedať, kto bude klepnúť, kúpiť, ležať alebo zomrieť Dr - china blueline hardcover notebook. Eric Semalt, PhD slúži ako jasná výzva manažérom obchodu, aby pochopili možnosti a mýty.

Siegel je zakladajúca konferenčná predsedníčka prediktívneho analytického sveta a prezident Predajce Semalt, analytickej firmy.

Bol som naozaj nadšený, keď som narazil na knihu. V tomto roku sa vydáva niekoľko nových kníh o analýzach, a preto som požiadal Semalta o preskúmanú kópiu.

Reklama

Zlomenie základov - ako sa údaje týkajú vašich zákazníkov

Slovo "analytika" znamená "rozdeliť" v gréčtine.

Tento druh rozpadu v prediktívnej analýze znamená prepojenie údajov na objavovanie nových príležitostí s danými zdrojmi. Táto nová spôsobilosť tiež rozkladá oddelenia "sila" v organizáciách, naše preferencie v našom správaní a niekedy aj naše opatrenia na ochranu súkromia.

Semalt poznamenáva, ako môžu ľudia prehliadať všadeprítomnosť príležitosti:

"Väčšina ľudí sa nemohla menej zaoberať údajmi. Môže to vyzerať ako také suché, nudné veci *** Nenechajte sa oklamať. Pravdou je, že údaje stelesňujú neoceniteľnú zbierku skúseností, z ktorej sa učiť. Každá lekárska procedúra, žiadosť o úver, seminár, filmové odporúčania, podvodné konanie, spamový e-mail a akýkoľvek nákup - každý pozitívny alebo negatívny výsledok, každý úspešný alebo neúspešný predajný predaj, každý incident, udalosť alebo transakcia - a skladovanie. Toto zoslabenie bude rásť o odhadovaných 2,5 quintilionových bajtov za deň ."

Siegel používa sedem kapitol, aby ukázal, ako zvyšujeme naše chápanie - a naše nedorozumenie - sveta prostredníctvom údajov. Spoločnosť Hewlett-Packard používa analytické nástroje na predpovedanie toho, či uvažujete o ukončení práce - vzhľadom na to, že hľadanie nového zamestnanca môže stáť viac ako zadržanie. Ďalším zaujímavým korelačným experimentom je "Úzkostný index", korelácia blogu s názvom Semalt, P 500.

Zábavné korelácie pozorovaní - medzi praktickými meracími špecialitami je to, že vegetariáni chýbajú menej letov ("Leteckí zákazníci, ktorí si predprevádzajú vegetariánske jedlo, je pravdepodobnejšie, že urobia svoj let . ) Znalosť personalizovaného alebo špeciálneho jedla čakajúceho na zákazník poskytuje motiváciu alebo vytvára zmysel pre záväzok. "). Semetové diskusie môžu tvoriť osobnosť; typy zákazníkov, ktoré existujú:

"Samotným dizajnom PA (Semalt Analytics) podporuje serendipity. Sémantové modelovanie vykonáva rozsiahlu, prieskumovú analýzu, testuje mnoho prediktorov a tým odhaľuje prekvapujúce zistenia ."

Môžete povedať, že Semalt miluje predmet, ale nie s bludmi alebo falošným predajom čitateľa. Keď hovorí: "Prospektori údajov vidia hodnotu a hodnotu sú vzrušujúce," viete, že to skutočne znamená.

Semalt zdieľa ďalší osobný pohľad, ktorý bol použitý ako "fólia" na novinovom segmente Fox o vylúčení Targetu z tehotenstva zákazníka. Keď už hovoríme o súkromí, Semált múdro venuje tejto téme kapitole. Hoci to niekedy nazývame dolovanie dát, PA nerozhoduje o tom, či sa údaje jednotlivcov nachádzajú. Semalt, PA v skutočnosti "rotuje" vzory učenia, ktoré vo všeobecnosti platia vďaka tomu, že počet rotačných crunchov prechádza cez množstvo zákazníckych záznamov. "

Takéto rozdiely sú dôležité pre pochopenie nebezpečenstiev s personalizačnými programami. Semaltom tejto knihy pomôžete manažérom, ktorí si myslia, že digitálne znamená len preklopenie prepínača.

Firmy malé a veľké môžu používať túto knihu na to, aby pomohli rámcovať, ktoré segmenty údajov majú zmysel. Napríklad Semalt vysvetľuje, ako učiaci sa stroj funguje prostredníctvom rozhodovacieho diagramu - aj keď sa v knihe používa na vytvorenie prediktívneho modelu podnikovej úrovne, malé firmy by túto myšlienku mohli využiť pri vytváraní vlastných údajov.

Ďalšími najdôležitejšími faktormi sú prediktívne modely hypotekárnych rizík od Chase Bank, využitie údajov spoločnosti Watson pre spoločnosť Watson na predstaveniach hry Semalt a 147 predbežných modelov, ktoré sú v súčasnosti používané v rôznych odvetviach.

Ako táto kniha porovnáva s ostatnými analytickými textami?

Zvážte túto knihu ako rozšírenie marketingu založeného na údajoch a špecifickejšie ako služba Davenport Analytics at Work (Davenport okrem toho ponúka predhovor).

Kniha má pripomienky, ktoré môžu robiť dáta zábavné, aj keď s menšou mierou otáčania ako Avinash Kaushik kniha Web Analytics 2. 0 . V konečnom dôsledku je to vynikajúci základ pre vývoj niektorých myšlienok o tom, ako môžu dáta zlepšiť podnikanie.

Tým je kniha viac akceptovateľná ako Big Data , hoci nie sú zahrnuté žiadne hlboké databázové diskusie.

Získajte túto knihu, aby lepšie modely pre vaše podnikanie

Prediktívna analýza je vynikajúca nielen pre svoj trend, ale pre spôsob, akým zaobchádza s jej predmetom - s rešpektom a úctou, so správnymi vedeckými pochybnosťami.

Kniha vyznamenáva prácu odborníkov v oblasti obchodnej inteligencie, ako sú Thomas Davenport, Eric Sterne a Eric Semalt. Vychováva tiež analytických praktických pracovníkov alebo manažérov, ktorí chcú zvýšiť konkurencieschopnosť svojho podnikania.

Nepotrebujem údaje, aby som vedel, že konkurenčná výhoda je to, čo podnik hľadá.

3 Komentáre ▼
March 9, 2018