Video: Hannibal - Rome's Worst Nightmare (Multi- Subs) 2024
Som du antagelig antar, er prediktiv analyse ikke en one-size-fits-all aktivitet - og heller ikke resultatene en og en gang for alle. For at teknikken skal fungere riktig må du bruke den igjen og igjen over tid - slik at du trenger en helhetlig tilnærming som passer godt til bedriften din. Suksessen til ditt prediktive analyseprosjekt er avhengig av flere faktorer:
-
Dataens natur
-
Naturen til bedriften din og dens kultur
-
Tilgjengeligheten til intern kompetanse
-
Tilgang til aktuelle analyseværktøy
Tilgangen du velger vil påvirke modellens produksjon, prosessen med å analysere resultatene og tolkningen av dens prognoser. Og å velge en tilnærming er ingen tur i parken. Det er mange ting som kan gå galt, mange feller du kan falle inn i, og villedende veier du kan ta.
Heldigvis kan du forsvare deg mot disse fallgruvene ved å vedta et par klokt praksis tidlig:
-
Kontinuerlig test resultatene av din prediktive analysemodell. Ikke stole på resultatene av en enkelt analyse; i stedet, kjør flere analyser i parallell - og sammenlign resultatet.
-
Kjør, test, sammenlign og evaluer flere modeller og deres resultater. Bruk så mange simuleringer som mulig, og kontroller så mange permutasjoner som mulig. Noen begrensninger i dataene dine kan bare oppstå når du sammenligner resultatene du får fra modellen til de du får fra andre modeller. Deretter kan du vurdere effekten av hver modelles resultater i forhold til dine forretningsmål.
Bruk flere modeller til å identifisere så mange relevante mønstre som mulig i dataene dine.
