Video: The Real Men in Black - Black Helicopters - Satanism - Jeff Rense and Jim Keith - Multi - Language 2024
Prediktiv analyse, riktig utviklet og anvendt, gjør dataene dine til nøkkelinnsikt å handle ved å ta informerte beslutninger om mange områder av virksomheten din - basert på omfattende data. Større nøyaktighet med å forutsi fremtidige hendelser er en fordel for seg selv, delvis fordi den kan brukes på så mange områder.
Noen ganger er det ultimate målet med en prediktiv modell å automatisere bestemte forretningsbeslutninger. Et eksempel er et automatisert handelssystem som plasserer sanntidsforretninger på dine vegne, styrer porteføljen din (penger og eiendeler) og eventuelle økonomiske innflytelser du måtte ha.
Målet er å ta den beste avgjørelsen så raskt som mulig - automatisk - med tanke på de mange komplekse faktorene som påvirker pengehåndtering som svar på eksisterende markedsdynamikk.
Virksomheten kan også bruke prediktiv analyse for å bygge en modell som analyserer ulike aspekter av ikke bare en bestemt beslutning, men også dens etterfølgelse og mulige scenarier - og deretter foreslå den optimale avgjørelsen for omstendighetene.
Modellers utdata kan hjelpe et selskap til å ta beslutninger som påvirker mange aspekter av virksomheten, fra supply chain management til å identifisere muligheter og budsjettering.
Bedrifter bruker prediktive analysemodeller for å identifisere effektive strategier som er effektive og optimalisert for å håndtere fremtidige hendelser automatisk, deres handlinger styrt av strategier basert på kunnskap oppnådd fra grundig og uttømmende analyse.
En fungerende prediktiv modell kan føre til informerte beslutninger styrt av dataanalyse. Hvis modellen gjør jobben sin, blir resultatene forsterket gjennom testing - og validert av tilbakemeldingen som genereres som følge av distribusjonen. Da, når de møter nye hendelser, kan virksomheten stole på modeller som ble bygget for å håndtere dem - spesielt hvis hendelsene er uten sidestykke og utfolder seg i sanntid.
