非技术团队如何使用预测分析
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-10-27
非技术团队无法使用复杂的编程语言（例如Python和R）
但是每个人都有其他选择可以从其数据中获取价值，我们将检查您需要采取的三个步骤：1、知道您的数据在哪里以及数据的质量。2、创建预测分析论文。3、建立模型
步骤1：了解您的数据
在开始构建预测分析模型之前，您需要了解数据，有些公司拥有数十亿个数据点，但您也可以使用少量数据来构建有价值的模型，无论如何，您至少需要知道数据的位置和质量，公司使用的每个数字工具都会创建数据，并且大多数工具都具有一些功能，可让您以逗号分隔值或类似文件格式导出此数据，您使用的工具在很大程度上取决于您所处的行业。Excel表格也无处不在，并且可能是预测模型的常见数据源。
在质量方面，预测分析模型需要准确，与您要解决的问题相关，完整且的数据。如果您有大量丢失的数据（单个字段或整个数据记录），并且很容易在Excel电子表格中发现，那么您可能无法从中构建模型。此外，您无法根据过时的数据预测未来。，数据需要与您的问题相关。似乎很明显地说，如果您要预测财务欺诈，则需要财务交易数据，但是许多用户尝试使数据“拉伸”以适合不合适的分析，您拥有的数据越多，质量越好。
步骤2：建立预测分析
了解了数据之后，您需要撰写一篇有关预测分析如何为组织增加价值的论文，成功的公司都有高度特定的用例，这对他们的企业有意义并能增加价值，寻找“快速胜利”还将为未来的数据科学项目带来积极的动力，并有助于确保利益相关者的满意，通常，论文相对简单，例如，营销团队可能希望使用预测分析来识别可能流失的客户，以便组织可以减少流失并增加客户生命周期价值，公司可能希望使用预测分析来揭示网站访问者数据中的趋势，以确定如何增加转化，人力资源团队可能需要分析（然后减少）员工流动率。
请注意，在每个示例中，都有一个关键绩效指标（KPI），例如客户流失，转化或营业额。如果您像大多数企业一样，则拥有KPI（KPI），这就是预测分析所要关注的重点。
步骤3：建立模型
有了数据和论文（以及相关的KPI），就可以构建预测分析模型了。非技术团队可以使用许多工具来上载数据集，选择KPI列并创建预测，如果您曾经将文件附加到电子邮件中或将某些内容上传到云端硬盘，则可以使用这些工具，您只需上传数据文件并选择KPI，您将看到有关KPI的预测性见解，例如哪些属性对其有所帮助，例如如果要预测员工流失，您可能会发现诸如高加班和低收入之类的属性对流失率的影响。
要进行预测，您可以输入新数据，软件将在您的浏览器中输出预测的KPI值
但是每个人都有其他选择可以从其数据中获取价值，我们将检查您需要采取的三个步骤：1、知道您的数据在哪里以及数据的质量。2、创建预测分析论文。3、建立模型
步骤1：了解您的数据
在开始构建预测分析模型之前，您需要了解数据，有些公司拥有数十亿个数据点，但您也可以使用少量数据来构建有价值的模型，无论如何，您至少需要知道数据的位置和质量，公司使用的每个数字工具都会创建数据，并且大多数工具都具有一些功能，可让您以逗号分隔值或类似文件格式导出此数据，您使用的工具在很大程度上取决于您所处的行业。Excel表格也无处不在，并且可能是预测模型的常见数据源。
在质量方面，预测分析模型需要准确，与您要解决的问题相关，完整且的数据。如果您有大量丢失的数据（单个字段或整个数据记录），并且很容易在Excel电子表格中发现，那么您可能无法从中构建模型。此外，您无法根据过时的数据预测未来。，数据需要与您的问题相关。似乎很明显地说，如果您要预测财务欺诈，则需要财务交易数据，但是许多用户尝试使数据“拉伸”以适合不合适的分析，您拥有的数据越多，质量越好。
步骤2：建立预测分析
了解了数据之后，您需要撰写一篇有关预测分析如何为组织增加价值的论文，成功的公司都有高度特定的用例，这对他们的企业有意义并能增加价值，寻找“快速胜利”还将为未来的数据科学项目带来积极的动力，并有助于确保利益相关者的满意，通常，论文相对简单，例如，营销团队可能希望使用预测分析来识别可能流失的客户，以便组织可以减少流失并增加客户生命周期价值，公司可能希望使用预测分析来揭示网站访问者数据中的趋势，以确定如何增加转化，人力资源团队可能需要分析（然后减少）员工流动率。
请注意，在每个示例中，都有一个关键绩效指标（KPI），例如客户流失，转化或营业额。如果您像大多数企业一样，则拥有KPI（KPI），这就是预测分析所要关注的重点。
步骤3：建立模型
有了数据和论文（以及相关的KPI），就可以构建预测分析模型了。非技术团队可以使用许多工具来上载数据集，选择KPI列并创建预测，如果您曾经将文件附加到电子邮件中或将某些内容上传到云端硬盘，则可以使用这些工具，您只需上传数据文件并选择KPI，您将看到有关KPI的预测性见解，例如哪些属性对其有所帮助，例如如果要预测员工流失，您可能会发现诸如高加班和低收入之类的属性对流失率的影响。
要进行预测，您可以输入新数据，软件将在您的浏览器中输出预测的KPI值
您还可以一次创建许多预测，而不仅仅是在一个新数据点上，您可以通过API生成预测，从而可以在自己的应用中创建预测，尽管这是技术性更高的，预测性分析适用于每个人，甚至非技术用户。通过了解您的数据，创建预测性分析论文并建立模型，您的组织可以获得竞争优势，从历史上看，预测分析主要是由《财富》 500强公司和拥有高技术团队的公司进行的。现在，任何人都可以利用它。
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