制造业中的预测分析：制胜法宝
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-05
建立准确的预测分析模型并不容易
正确的输入组合需要熟练的数据团队，先进的工具和大量干净数据，这是一个艰难的过程，但是有效的预测分析引擎对于任何企业来说都是一笔巨大的财富，大挑战，大回报制造业公司在数据方面处于独特的位置，它们每天创建并捕获大量的数据，生产商品的过程是进行数据优化的巨大机会。需要以有效的方式订购，接收，构造，包装和装运原材料以进行销售，由于在整个过程中重复执行了很多步骤，因此每次重复执行都会放大通过制造中的预测分析创建的细微优势，从而产生显着的收益。
由于制造过程的周期性，数据驱动型公司正在构建卓越的过程以创造越来越大的优势。以下是一些使用制造分析赢得未来的公司的示例：
预测回报率
深入研究预测分析始于理解新产品回报率的挑战，逻辑是如果团队可以预测产品的某些特征或方面会导致退货，那么他们可以针对退货产品优化那些策略，混合和分析与退货有关的历史数据，并将其学习成果添加到路线图中的功能和产品中，从那里团队可以询问该数据集的新问题，以了解客户与产品交互的方式，并终在产品发布之前为产品建立更好的保修政策，这些数据对于产品经理也很有用，可以使他们清楚地了解促使客户采用或不采用产品的原因。
回答退货率问题后，团队将集中精力发现有关检查和保修索赔的见解，以产生有关正面和负面驱动因素的见解。此类数据非常适合制定产品路线图。所有这些客户洞察力都可以多种创新方式使用，以更好地集中资源并改善产品。
改善预测并大化收入
从过时的系统切换后部署了来梳理数百万条记录，他们需要一个能够快速浏览所有数据并提供有关当前和未来收入的快速情报的平台，他们的销售和运营团队创建了仪表板，该仪表板收集了整个公司的销售，报价和订单信息，这些仪表板回答了有关当前业务状况的即时问题，为了回答更多具有前瞻性的问题，仅使用几个月的数据就可以创建全年的销售预测，他们使用预测模型根据支出预测收入。他们甚至合并趋势数据以提高精度。目前，建立了年初至今收入数据的可视化效果，以预测未来15个月内的收入。
根据这些准确的预测充分利用了预算来优化收入
实施预测分析后仅六个月，他们的电子商务销售额就增长了50％！通过需求预测改善库存管理，只有当公司能够找到一种在需求产品的消费者面前获得该产品的方法时，制造消费者想要购买的产品才有用，当今一些的制造商正在结合历史客户数据和外部因素来预测商品需求，以便他们可以在需求高时增加产量，而在需求低时减少产量，这些公司不仅仅是为未来而建设，他们还在为未来而建设。
对这些制造商来说，准确预测需求至关重要
实时评估需求是无效的，因为公司需要提前做出足够多的需求决策，以完成整个生产周期并将该产品展示在客户面前，有了可靠的预测分析模型，制造商可以制造出正确数量的产品（以及这些产品的正确品种）来满足未来的客户，这些预测可以优化销售收入，但也可以避免与不会销售的商品的生产，运输和库存相关的不必要成本，准确的预测对任何制造商都是双赢的。
通过分析建立您的制造业务
正确的输入组合需要熟练的数据团队，先进的工具和大量干净数据，这是一个艰难的过程，但是有效的预测分析引擎对于任何企业来说都是一笔巨大的财富，大挑战，大回报制造业公司在数据方面处于独特的位置，它们每天创建并捕获大量的数据，生产商品的过程是进行数据优化的巨大机会。需要以有效的方式订购，接收，构造，包装和装运原材料以进行销售，由于在整个过程中重复执行了很多步骤，因此每次重复执行都会放大通过制造中的预测分析创建的细微优势，从而产生显着的收益。
由于制造过程的周期性，数据驱动型公司正在构建卓越的过程以创造越来越大的优势。以下是一些使用制造分析赢得未来的公司的示例：
预测回报率
深入研究预测分析始于理解新产品回报率的挑战，逻辑是如果团队可以预测产品的某些特征或方面会导致退货，那么他们可以针对退货产品优化那些策略，混合和分析与退货有关的历史数据，并将其学习成果添加到路线图中的功能和产品中，从那里团队可以询问该数据集的新问题，以了解客户与产品交互的方式，并终在产品发布之前为产品建立更好的保修政策，这些数据对于产品经理也很有用，可以使他们清楚地了解促使客户采用或不采用产品的原因。
回答退货率问题后，团队将集中精力发现有关检查和保修索赔的见解，以产生有关正面和负面驱动因素的见解。此类数据非常适合制定产品路线图。所有这些客户洞察力都可以多种创新方式使用，以更好地集中资源并改善产品。
改善预测并大化收入
从过时的系统切换后部署了来梳理数百万条记录，他们需要一个能够快速浏览所有数据并提供有关当前和未来收入的快速情报的平台，他们的销售和运营团队创建了仪表板，该仪表板收集了整个公司的销售，报价和订单信息，这些仪表板回答了有关当前业务状况的即时问题，为了回答更多具有前瞻性的问题，仅使用几个月的数据就可以创建全年的销售预测，他们使用预测模型根据支出预测收入。他们甚至合并趋势数据以提高精度。目前，建立了年初至今收入数据的可视化效果，以预测未来15个月内的收入。
根据这些准确的预测充分利用了预算来优化收入
实施预测分析后仅六个月，他们的电子商务销售额就增长了50％！通过需求预测改善库存管理，只有当公司能够找到一种在需求产品的消费者面前获得该产品的方法时，制造消费者想要购买的产品才有用，当今一些的制造商正在结合历史客户数据和外部因素来预测商品需求，以便他们可以在需求高时增加产量，而在需求低时减少产量，这些公司不仅仅是为未来而建设，他们还在为未来而建设。
对这些制造商来说，准确预测需求至关重要
实时评估需求是无效的，因为公司需要提前做出足够多的需求决策，以完成整个生产周期并将该产品展示在客户面前，有了可靠的预测分析模型，制造商可以制造出正确数量的产品（以及这些产品的正确品种）来满足未来的客户，这些预测可以优化销售收入，但也可以避免与不会销售的商品的生产，运输和库存相关的不必要成本，准确的预测对任何制造商都是双赢的。
通过分析建立您的制造业务
制造业中的预测分析已经从科幻小说变成了成败于任何公司技术堆栈的补充，使用像这样的平台进行制造分析，将内部和外部信息组合成一系列准确的预测对任何制造商来说都是无价之宝，与竞争对手相比，改进制造过程的每个步骤都是一个优势，但是改善每个步骤是一种以数据为依据的方式，可以更快地成为行业。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
