Video: THE CLIMATE CLUSTERFUCK: why nobody is communicating about the environment 2024
Som du antagligen gissade är predictive analytics inte en aktivitet som passar alla storlekar - inte heller är resultaten en och en för alla. För tekniken att fungera korrekt måste du applicera den om och om igen över tiden - så du behöver en övergripande strategi som passar din verksamhet bra. Succesen med ditt prediktiva analysprojekt beror på flera faktorer:
-
Naturen på dina data
-
Karaktären av ditt företag och dess kultur
-
Tillgången till intern kompetens
-
Tillgång till lämpliga analysverktyg
Den metod du väljer kommer att påverka modellens resultat, processen att analysera dess resultat och tolkningen av dess prognoser. Och att välja ett tillvägagångssätt är ingen promenad i parken. Det finns många saker som kan gå fel, många fällor som du kan falla in och vilseledande vägar du kan ta.
Lyckligtvis kan du försvara dig mot dessa fallgropar genom att anta ett par klokt praktik tidigt:
-
Kontrollera fortlöpande resultaten av din prediktiva analysmodell. Lita inte på resultaten från en enda analys; i stället kör flera analyser parallellt - och jämföra deras resultat.
-
Kör, testa, jämföra och utvärdera flera modeller och deras resultat. Använd så många simuleringar som möjligt, och kontrollera så många permutationer som möjligt. Vissa begränsningar i dina data kan bara komma upp i ljuset när du jämför resultaten du får från din modell till de som du får från andra modeller. Då kan du bedöma effekten av varje modells resultat i förhållande till dina affärsmål.
Använd flera modeller för att identifiera så många relevanta mönster som möjligt i dina data.
