IT如何正确地进行预测分析

了解预测分析已成为从数据中发现客户需求和商业机会的关键条件。但是，建立良好的预测模型的第一步在于概述数据，其来源和关键的数据关系。这些第一步将需要良好的业务资源来组织详细信息。IT可以是至关重要的资源，可以快速突出有效利用数据的机会。

当负责准备预测模型时，分析师必须询问什么是该计划的最佳方法。当IT人员进入初始阶段时，答案可以解决项目的不同方面，从一开始就揭示出可能不太明显的想法。

进行数字盘点

评估预测分析模型的最佳方法来自评估项目初期是否有一些关键资源。

通常可以理解，分析师必须首先确定预测模型必须对数据回答什么问题。毕竟，模型应该显示数据如何与设定的目标进行统计关联。

分析人员应首先请IT专业人员或IT团队的成员参加有关是否可以立即获得所需数据的初步讨论。

假设一位分析师希望衡量航空公司对航班提供的服务变化的调查结果。分析师可以从与客户相关的活动中创建数据和元数据的列表，IT团队可以依次验证数据在数据库中的显示方式或在API中的调用方式。

此列表可能是一个讨论点，它揭示了项目如何驱动IT资源。解决方案必须允许以最适合目标和资源的方式扩展数据集成。技术市场上存在很多选择，但是在许多情况下，IT团队成员的见解可以表明如何最好地利用这些选择。IT部门的讨论可以为下一步的工作提供指导，详细说明每个人如何解决预测模型的质量问题。分析人员可能会了解异常值，异常和其他异常情况如何影响质量。IT专业人员可以通过将这些顾虑与所请求的数据源可能产生的技术影响联系在一起来提供帮助。

例如，记录异常可以促进对哪些错误是技术性错误(例如传感器问题)以及哪些是来自现实活动的分析人员的共识，分析师可以立即识别出这些错误。团队可以共同采取行动解决问题，以保持模型的准确性。

以最低的成本选择最佳功能

IT部门的参与也可以影响要素工程。特征工程是对变量的选择，这些变量被怀疑是我们想要的模型输出的最佳预测变量。预测模型的高级分析-通过SPSS中检查的数据集或R或Python中创建的编程代码-生成度量，使用户可以比较所选变量的预测影响。可以删除统计上影响较小的变量。如果变量从决策角度来看在统计上接近，则该分析本质上可以是重复的。

当访问数据存在复杂性时，IT可以提供其他方法来进行功能工程。企业可以使用IT维护自己的数据库。因此，IT人员可以为变量设置数据的访问权限。如果模型将用于机器学习训练，则该安排尤其重要。减少探索性数据分析时间的初步努力越好，IT部门就可以更好地确定支持该分析数据所需的资源的优先级，进而突出显示受影响的业务运营。

例如，您可能想要检查突出显示哪些客户群导致类别支出增加的指标，这对于零售商以查看提供促销产品的产品或希望向其最佳客户追加服务的公司来说是有用的分析。行业知识可以确定第二方或第三方数据是否会为客户模型提供信息，以保留更长的客户时间。IT可以帮助确定获取该数据的成本以及任何正在进行的分析将影响哪些操作。

预测分析旨在模拟业务决策并查看结果。对于预测分析研究，IT可以帮助确定影响正在模拟的决策的运营权衡。这可以帮助减少技术债务以及与该决策相关的其他财务成本。最终结果是一个先进的分析过程，该过程真正使公司在快速了解客户的过程中取得了进步。

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